Approche de recommandation de jeux de données multi-modèles pour la conception de cubes OLAP et l'analyse multidimensionnelle.

Résumé: La prolifération et la complexité des sources de données disponibles aux entreprises rendent de plus en plus difficile  l'analyse multidimensionnelle et la conception de cubes OLAP, notamment en présence de sources de données multi-modèles.  Nous proposons une approche de recommandation basée sur le filtrage collaboratif et permettant de guider les analystes dans leur choix des jeux de données à utiliser comme sujets  ou comme axes d'analyses (faits / dimensions) ainsi que dans le choix des attributs pertinents (mesures / paramètres de dimensions). Nous illustrons notre approche à travers une application utilisant des jeux de données multi-modèles (relationnels, graphes, documents)  du réseau StackExchange.