7、基于功能多版本的多媒体数据仓库建模与分析

基于功能多版本的多媒体数据仓库建模与分析

在当今数字化的时代，数据仓库在支持管理决策方面发挥着至关重要的作用。然而，传统的多维模型在处理多媒体数据时存在一定的局限性，为了更好地应对这一挑战，我们提出了一种创新的功能多版本多维模型（F2M 模型）。

1. 数据仓库与多维模型概述

数据仓库是一个“面向主题、集成、非易失且随时间变化的数据集合，用于支持管理决策”。其目标是从生产数据库中提取相关数据，并根据合适的模型进行组织，以提高决策的质量。决策分析通常基于联机分析处理（OLAP）过程，在这种方法中，信息围绕主要主题进行组织，并进行建模以实现预计算和快速轻松地访问汇总数据。

多维模型或超立方体是数据仓库中常用的建模方式，它将可测量的事实或指标沿着各种维度进行表示。维度可以根据层次结构进行组织，并具有不同的粒度，用户可以通过钻取（drill - down）和上卷（roll - up）操作进行更精确或更抽象的分析。常见的多维结构表示方式有“星型模型”和“雪花模型”。

传统的多维模型通常将事实视为数据仓库的动态部分，而维度视为静态实体，维度成员的计算方式是唯一的。但对于多媒体数据而言，这种静态的计算方式限制了数据的分析。多媒体数据具有多种格式（如文本、图形、视频、声音等），通常由一些描述符来表征，并且这些描述符可以通过不同的计算模式获得。

2. 多媒体数据仓库相关研究

为了改进大型多媒体数据库的多维分析，已经有一些关于多媒体数据立方体设计的研究。例如，一些研究试图扩展传统数据仓库和多媒体数据库的概念，以存储和表示多媒体数据；MultiMediaMiner 等多媒体数据分析系统使用多媒体数据立方体来存储多维数据并支持不同粒度的分析