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摘要
近年来学术领域逐渐积累了海量的数据，网络结构作为一种表示和分析大数据的有效方法，具有较丰富的维度且能够对现实生活中大量数据进行建模。Graph OLAP(图联机处理)技术继承了传统OLAP技术的相关思想，允许用户从不同角度与粒度对多维网络数据进行分析。然而现有的图OLAP技术大多围绕数据立方体的构建展开，相关操作大多都是传统OLAP技术在图数据上的简单扩展，并且构建的模型对网络自身的拓扑结构的挖掘能力较弱。为此，首先设计了学术网络星座模式和相关的图OLAP分析算法，更加明显地突出了学术网络的拓扑结构信息，提高了图OLAP的分析能力，其次提出了对应的物化策略，有效地提升了图OLAP分析的效率。
- 出版日期2023
- 单位西南交通大学
