采用语义和使用情况统计的多维查询扩展制造技术

实施例涉及一种采用个性化的查询扩展系统和方法，用于建议允许在数据仓库上迭代构建一致查询的度量和维度。实施例可以充分利用以下中的一个或多个：多维域模型中定义的语义、定义偏好的用户简档、以及从现有的业务智能（BI）文档（例如仪表板、报告）库推导的协同使用情况统计。实施例可以利用从用户简档推导的协作共生值或用户的社交网络信息。

【技术实现步骤摘要】
采用语义和使用情况统计的多维查询扩展
本申请涉及采用语义和使用情况统计的多维查询扩展。
技术介绍
除非本文另有说明，否则本节中所描述的方法不是本申请的权利要求的现有技术，而且不被承认是纳入本节的现有技术。随着存储在数据仓库中的数据的数量和复杂性不断增加，可能妨碍出于分析目的的数据探测（exploration）。对诸如AMAZONTM、NETFLIXTM及其他等网站，推荐系统（Recommendersystem,RS）在因特网上已经变得很普遍。这些系统帮助用户探测与他们当前正在查看的内容相关的可用内容。近来的系统考虑使用RS技术来建议（suggest）数据仓库查询，以帮助分析师继续进行他或她的探测。然而，需要更具选择性的方法来建立数据仓库的查询。本公开利用允许使用语义、用户简档和/或使用情况（usage）统计数据的个性化的多维查询扩展的系统和方法解决这个问题和其他问题。
技术实现思路
实施例涉及采用个性化的查询扩展的系统和方法以建议允许在数据仓库上迭代构建一致查询的度量和维度。实施例可以充分利用（leverage）以下中的一个或多个：多维域模型中定义的语义、定义偏好的用户简档、以及从现有的业务智能（BI）文档（例如仪表板（dashboard）、报告）库推导的协同使用情况统计。实施例可以利用从用户简档推导的协作共生值或用户的社交网络信息。计算机实现的方法的实施例包括提供包括引擎的查询扩展系统，其与用户简档通信并与业务智能平台通信，业务智能平台包括数据仓库、多维域模型和文档库。使查询扩展系统接收由用户向业务智能平台提出的查询，该查询包括多维域模型的度量。使引擎基于文档库和用户简档中的偏好来确定用于数据仓库中的查询的共生值。使查询扩展系统向用户显示基于共生值的查询结果。非临时性计算机可读存储介质的实施例具体实施用于执行方法的计算机程序，该方法包括提供包括引擎的查询扩展系统，其与用户简档通信并与业务智能平台通信，业务智能平台包括数据仓库、多维域模型和文档库。查询扩展系统接收由用户向业务智能平台提出的查询，该查询包括多维域模型的度量。引擎基于文档库和用户简档中的偏好来确定用于数据仓库中的查询的共生值。查询扩展系统向用户显示基于共生值的查询结果。计算机系统的实施例包括一个或多个处理器以及软件程序，其可在所述计算机系统上运行。软件程序被配置为与包括引擎的查询扩展系统通信，该查询扩展系统与用户简档通信并与业务智能平台通信，业务智能平台包括数据仓库、多维域模型和文档库。软件程序被配置为使查询扩展系统接收由用户向业务智能平台提出的查询，该查询包括多维域模型的度量。软件程序被配置为使引擎基于文档库和用户简档中的偏好来确定用于数据仓库中的查询的共生值。软件程序被配置为使查询扩展系统向用户显示基于共生值的查询结果。在某些实施例中，确定共生值包括使第一引擎接收来自文档库的信息，以便确定用户专用的共生值。根据一些实施例，确定共生值包括使查询扩展系统的第二引擎接收来自用户简档的用户的社交网络信息，以便确定协作共生值。在特定实施例中，确定协作共生值包括基于社交网络信息中距用户的距离来应用权重。根据某些实施例，向用户呈现所述查询结果作为到多维域模型的第一维度的第一链接，以及到基于多维域模型的第二维度的第二查询结果的第二链接；以及用户通过激活第一链接来访问包括图表的所述查询结果。特定实施例可以通过定义Jaccard（杰卡德）指数来确定共生值。下面的详细描述和附图提供对各个实施例的本质和优点的更好的理解。附图说明图1示出用于多维模型的个性化的查询扩展系统的实施例的简化图。图1A示出了可以在图1的系统中呈现的各种形式的信息，其根据实施例可以充分用于查询扩展。图2是示出与度假胜地的市场信息有关的数据仓库中的度量之间的各种功能依赖的视图。图2A是图2的一部分的放大。图3示出了呈现使用情况统计的仪表板的图形表示。图3A是图3的一部分的放大。图4是示出其他员工的层次结构内的活跃用户的关系的简化视图。图5A至图5B示出交互查询设计器的实施例中使用的自动完成的截图。图5C示出可以利用图5A至图5B中形成的查询建立的样本可视化。图6A至图6B示出根据实施例的用于个性化的查询扩展系统的用户界面的屏幕的例子。图7示出专用计算机器的硬件，这种计算机器可以被配置为根据特定实施例执行查询扩展。图8示出计算机系统的例子。图9呈现根据实施例的查询定制的过程的简化流程图。具体实施方式下面描述的装置、方法和技术可以被实现为在一个或多个计算机上运行的计算机程序（软件）。计算机程序还可以被存储在计算机可读介质上。计算机可读介质可以包括用于执行以下描述的过程的指令。在下面的描述中，为了解释，示例和具体细节被阐述以提供对本专利技术的各种实施例的透彻理解。然而，对本领域技术人员将显而易见的是，由权利要求限定的本专利技术可以单独包括这些例子中的一些或所有特征，或者可以与下面描述的其它特征组合使用，并且还可以包括本文所描述的特征和构思的修改和等同物。数据仓库被设计为整合（integrate）和准备来自生产系统的数据-提取转换和加载（ETL）过程-以便利用BI工具进行分析。由于来自IT和领域专家对感兴趣的第一模型领域的显著成就，这些工具允许用户浏览和分析大量数据。然而，采用这些多维模型可能在生产系统的重要部署方面具有挑战。事实上，域模型可以发展为极其复杂，使用成千上万的BI实体、度量（measure）和维度（dimension），例如用于构建联机分析处理（OLAP）多维数据集（cube）。在报告和分析工具中，用户可以使用查询面板来设计数据查询。例如，用户可以拖放度量和维度以用于创建新的可视化（例如，显示按照“城市”合计的“销售收入”）。给出可用度量和维度的数量，期望帮助用户以迭代方式构建查询。查询扩展问题可以被定义为以用户u、当前查询q和附加参数params作为输入的函数QE。这个函数返回获得的（scored）的查询（qi，ri）的集合，从而对于从1到n的所有i，/qi/=/q/+1且QE:(u,q,params)→{(q1,r1);…,(qn,rn)}因此，挑战是识别与q最相关的候选度量和维度。为了迎接这一挑战，本文的实施例描述了交互的和个性化的查询设计器。实施例可以充分利用多维模型的语义、用户的偏好、和/或从BI文档库推导的协作使用情况统计来迭代地建议相关度量和维度。图1是示出根据实施例的个性化的查询扩展系统的架构的组件的简化图。个性化的查询扩展系统100被配置为与用户简档102和业务智能平台104两者进行交互。尤其是，个性化的查询扩展系统被配置为从BI平台中存在的（多个）数据仓库120、（多个）多维度域模型130和文档库140接收相关信息。查询扩展系统100包括第一引擎101，其被配置为基于用户简档中存在的用户专用信息确定共生（co-occurrence）值。这样的信息可以包括用户简档的偏好和评级信息108。下面详细讨论根据特定实施例确定用户专用的共生值。查询扩展系统100还包括第二引擎103，其被配置为考虑用户与另一实体（如另一用户）之间的关系确定协作共生值。这样的协作共生值可以基于来自用户简档的社交网络106的数据来确定。下面还详细讨论根据特定实施例确定协作共生值。多维域模型的语本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实现的方法，包括：提供包括引擎的查询扩展系统，其与用户简档通信并与业务智能平台通信，业务智能平台包括数据仓库、多维域模型和文档库；使查询扩展系统接收由用户向业务智能平台提出的查询，该查询包括多维域模型的度量；使引擎基于文档库和用户简档中的偏好来确定用于数据仓库中的查询的共生值；以及使查询扩展系统向用户显示基于共生值的查询结果。

【技术特征摘要】
2012.03.23 US 13/428,9411.一种计算机实现的方法，包括：提供包括引擎的查询扩展系统，其与用户简档通信并与业务智能平台通信，业务智能平台包括数据仓库、多维域模型和文档库；使查询扩展系统接收由用户向业务智能平台提出的查询，该查询包括多维域模型的度量；使引擎基于文档库和用户简档中的偏好来确定用于数据仓库中的查询的共生值；以及使查询扩展系统向用户显示基于共生值的查询结果；其中，确定共生值包括使第一引擎接收来自用户简档的用户专用信息，以便确定用户专用的共生值，以及使第二引擎接收来自用户简档的用户的社交网络信息，以便确定协作共生值；其中，确定协作共生值包括基于社交网络信息中距用户的距离来应用权重。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述查询结果向用户呈现为到多维域模型的第一维度的第一链接，以及到基于多维域模型的第二维度的第二查询结果的第二链接；以及用户通过激活第一链接来访问包括图表的所述查询结果。3.如权利要求1所述的方法，其中，确定共生值包括定义Jaccard指数。4.一种非临时性计算机可读存储介质，其具体实施用于执行方法的计算机程序，该方法包括：提供包括引擎的查询扩展系统，其与用户简档通信并与业务智能平台通信，业务智能平台包括数据仓库、多维域模型和文档库；使查询扩展系统接收由用户向业务智能平台提出的查询，该查询包括多维域模型的度量；使引擎基于文档库和用户简档中的偏好来确定用于数据仓库中的查询的共生值；以及使查询扩展系统向用户显示基于共生值的查询结果；其中，确定共生值包括使第一引擎接收来自用户简档的用户专用信息，以便确定用户专...

【专利技术属性】
技术研发人员：C福林范特，N库赫曼博格，R托罗特，
申请(专利权)人：SAP股份公司，
类型：发明
国别省市：