In this paper, we discuss methods to assess the interestingness of a query in an environment of data cubes. We assume a hierarchical multidimensional database, storing data cubes and level hierarchies. We provide a systematic taxonomy of the dimensions of interestingness, and specifically, relevance, surprise, novelty, and peculiarity. We propose specific measures and algorithms for assessing the different dimensions of cube query interestingness in a quantitative fashion.
翻译：在本文中,我们讨论在数据立方体环境中评估查询的有趣性的方法。我们假设一个等级多维数据库,存储数据立方体和等级等级。我们提供一个系统分类系统,说明有趣的层面,特别是相关性、出乎意料性、新奇性和特殊性。我们提出了具体措施和算法,以量化的方式评估立方体查询不同层面的有趣性。
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分类学是分类的实践和科学。Wikipedia类别说明了一种分类法，可以通过自动方式提取Wikipedia类别的完整分类法。截至2009年，已经证明，可以使用人工构建的分类法（例如像WordNet这样的计算词典的分类法）来改进和重组Wikipedia类别分类法。
从广义上讲，分类法还适用于除父子层次结构以外的关系方案，例如网络结构。然后分类法可能包括有多父母的单身孩子，例如，“汽车”可能与父母双方一起出现“车辆”和“钢结构”；但是对某些人而言，这仅意味着“汽车”是几种不同分类法的一部分。分类法也可能只是将事物组织成组，或者是按字母顺序排列的列表；但是在这里，术语词汇更合适。在知识管理中的当前用法中，分类法被认为比本体论窄，因为本体论应用了各种各样的关系类型。
在数学上，分层分类法是给定对象集的分类树结构。该结构的顶部是适用于所有对象的单个分类，即根节点。此根下的节点是更具体的分类，适用于总分类对象集的子集。推理的进展从一般到更具体。
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