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HAL : lirmm-00798821, version 1

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DOLAP'2010: 13th International Workshop on Data warehousing and OLAP, Toronto : Canada
Context-Aware Generalization for Cube Measures
Yoann Pitarch 1, Cécile Favre 2, Anne Laurent 3, Pascal Poncelet 3
(2010)

Hierarchies are crucial for analysis in data warehouses. But they can hardly be defined on measure attributes. In this paper, we tackle this issue and we show that measure generalizations often depend on a context. For instance, a given blood pressure can be either low, normal or high regarding not only the collected measure but also characteristics of the patient such as the age. The contribution of this paper is threefold. (1) Thanks to an external database storing the expert knowledge, we propose an effective solution for considering these hierarchies. (2) In order to efficiently manage this knowledge, a Rich Internet Application is developed. (3) Finally, in order to provide a flexible analysis, query rewriting module is proposed. Thus, it is possible to answer queries such as: "Who had a low blood pressure last night?''
1 :  Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS)
CNRS : UMR5205 – Institut National des Sciences Appliquées [INSA] : - LYON – Université Claude Bernard - Lyon I (UCBL) – Université Lumière - Lyon II – Ecole Centrale de Lyon
2 :  Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances (ERIC)
Université Lumière - Lyon II : EA3083
3 :  Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM)
CNRS : UMR5506 – Université Montpellier II - Sciences et techniques
INFO/TATOO
Informatique/Base de données

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