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傳統(tǒng)聯(lián)機分析處理（ OLAP）系統(tǒng)存在著形式化業(yè)務(wù)知識參與不足的狀況，對深度推理分析造成了制約和局限。為了克服上述缺點，提出一種領(lǐng)域本體驅(qū)動的OLAP系統(tǒng)構(gòu)建方法。首先，通過分析現(xiàn)有本體構(gòu)建方法的局限性，依托實體類多特征加權(quán)相似度判斷算法，提出先全局設(shè)計后局部抽取的半自動本體構(gòu)建模式，實現(xiàn)礦山生產(chǎn)領(lǐng)域知識形式化；接著在此基礎(chǔ)上，以礦山生產(chǎn)能力關(guān)鍵指標為度量，完成負載業(yè)務(wù)概念多維本體（MDO）建模；最后，在實際礦山?jīng)Q策系統(tǒng)項目建設(shè)中，進行了方法檢驗。實驗結(jié)果表明，該方法充分發(fā)揮領(lǐng)域本體形式化表達與推理優(yōu)勢，有效整合多源異構(gòu)信息和明晰多維分析過程，實現(xiàn)內(nèi)隱知識與關(guān)聯(lián)規(guī)則深度挖掘；同時借助高頻通用概念視圖定義，避免重復(fù)維度建模，改進了傳統(tǒng)OLAP效能。
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