Approximation des cubes OLAP et génération de règles dans les entrepôts de données

Abstract FRE

Cet article décrit une nouvelle approche d’approximation des résultats d’une requête OLAP soumise à un entrepôt de données.

Cette approche est basée sur une adaptation de la théorie des ensembles approximatifs (rough set theory) aux données multidimensionnelles et offre de nouvelles possibilités d’exploration et d’extraction de connaissances à partir des cubes OLAP.

L’objectif de cet article est d’intégrer des outils d’approximation dans les entrepôts de données dans le but de produire de nouvelles vues que l’on peut par la suite analyser et explorer en faisant appel à des opérateurs OLAP et/ou des algorithmes d’extraction de connaissances.

Cette intégration permet alors à l’utilisateur de travailler soit en mode "strict" (ou restreint) en utilisant une approximation basse du cube OLAP, ou en mode "relâché" en utilisant une approximation haute de ce dernier.

Le premier mode est utile dans le cas où la réponse à la requête est volumineuse, permettant ainsi à l’utilisateur de focaliser son attention sur un ensemble réduit de cellules fortement similaires.

Le deuxième mode est utile dans le cas d’une requête retournant un ensemble réduit de cellules, permettant ainsi de relâcher les conditions de la requête afin d’élargir le volume du résultat.