Métaheuristiques appliquées au problème de fragmentation d'entrepôts de données : Etude comparative

dc.contributor.authorMOUSSAOUI, Rime
dc.contributor.authorRapporteur: Lamiche, Chaabane
dc.date.accessioned2023-05-30T14:07:43Z
dc.date.available2023-05-30T14:07:43Z
dc.date.issued2016-06-10
dc.description.abstractLes entrepôts de données ont émergé comme solution potentielle répondant aux besoins du stockage et de l'analyse de grands volumes de données alors que La fragmentation de donnée est une des techniques utilisée pour 'accélérer l'exécution des requêtes et de faciliter la gestion des données de l'entrepôt. La meilleure manière de fragmenter un entrepôt de données relationnel consiste d'abord à décomposer les tables de dimension ensuite à utiliser des schémas de fragmentation pour partitionner la table de faits. L'espace de recherche pour sélectionner le schéma de fragmentation optimal peut être très important. Dans ce mémoire de fin d'étude on essayer de résolu le problème de sélection d'un schéma de fragmentation optimal par les algorithmes génétique ainsi que les données utilisé fournis par banc essai benchmark.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/39031
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of M'silaen_US
dc.subjectBanc d'essai benchmark, les entrepôts de données, les algorithmes génétiques.en_US
dc.titleMétaheuristiques appliquées au problème de fragmentation d'entrepôts de données : Etude comparativeen_US
dc.typeThesisen_US

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