CN102314424B - 文件的基于维度的关系图示 - Google Patents

Abstract

这里描述了用于可视化数据的技术。根据一些实施方式，从多个文件中自动地提取维度元数据。所提取的维度元数据被用来填入一个或多个关系维度。基于维度元数据，沿一个或多个关系维度确定文件之间的一个或多个关系。展示关系图来代表由一个或多个关系相互连接的文件。

Description

文件的基于维度的关系图示

技术领域

本公开一般涉及数据的可视化，并且更具体来说，涉及文件的基于维度的关系图示。

背景技术

在当前的业务环境中，各公司要求更加实时的信息以便制定合理的和时间紧急的业务决策。已经使用了商务智能(BI)并将其应用到业务数据，如销售收益、成本、收入、或其它金融数据，以帮助这样的商务企业决策制定。BI应用提供了业务运作的各种历史的、当前的、以及可预言的将来的观点。BI应用的一个通常功能是报告生成。典型地，报告是包含从数据源(例如，数据仓库)自动检索并根据预定义的图式格式化的信息的文件。报告可以被用来在许多方面支持决策制定过程，如销售、市场、管理、预算或预测。

但是，在大型组织中，每天都会生成许多报告，并在组织中的多个部门之间散播。这些报告中所包含的信息量如此之大，以至于对这些报告进行正确处理所需要的时间通常是不可接受的。为了使报告变成实际可用的知识，需要对它们进行组织并可以容易地对它们访问。

为组织报告而开发的传统技术没有提供对报告的有意义的和有组织的查看。用户不能容易地可视化在不同的孤立报告之间的关系以及从报告到报告的导航。此外，传统技术在发现或提取报告之间的关系方面提供了非常少的智能。并且这样的技术为用户提供了非常有限的定制能力。

因此，存在提供用于组织数据的改进技术的需要。

发明内容

这里描述了用于可视化数据的技术。根据一些实施方式，从多个文件中自动地提取维度元数据。所提取的维度元数据可以被用来填入一个或多个关系维度。基于维度元数据，沿着一个或多个关系维度确定文件之间的一个或多个关系。展示关系图来代表由一个或多个关系相互连接的文件。

本发明内容被提供用来以简化的形式来介绍选择的发明概念，这些发明概念在以下的详细描述中被进一步描述。其并不是为了要标识所请求保护的主题的特征或主要特征，也不是为了要用来限制所请求保护的主题的范围。而且，所请求保护的主题并不限于解决在本公开的任何部分中抽记载的任一或全部缺点的实施方式。

附图说明

附图中示出了一些实施方式，其中相同的参考标号指示相同的部分，并且其中：

图1是示出示例的关系图示(relation graphing)系统的框图；

图2示出了关系图示单元的组件；

图3示出了示例的关系维度定义的集合；

图4a示出了示例的文件维度表；

图4b示出了示例的文件定义表；

图4c示出了填入维度元数据的示例的文件维度表、示例的报告、以及示例的维度定义表；

图5a示出了示例的关系图形；

图5b示出了示例的关系边(edge)表和相关联的表；

图6示出了示例的伪码；

图7示出了示例的普通过滤器；

图8a-d和图9是示例的Euler图表；

图10a示出了示例的组织图；

图10b示出了示例的过滤器；以及

图11示出了示例的关系图。

具体实施方式

在下面的描述中，为了解释的目的，提出特定的数字、资料和配置是为了提供对本构架和方法的全面理解，并且是为了满足法律书面描述、实施、以及最佳方式的要求。然而，本领域技术人员应当清楚，可以在没有特定示例的细节的情况下实践本构架和方法。在其它实例中，为了使对本构架和方法的示例实施方式的描述清楚、以及为了由此更好地解释本构架和方法，省略或简化了熟知的特征。而且，为了容易理解，一定的方法步骤被描绘为分离的步骤；但是，这些分离描绘的步骤不应当被解释为依赖于其性能的必要次序。

这里描述了用于便利数据可视化的构架。本构架的一个方面有利地为用户提供了对大量文件的有组织的、可定制的、以及有意义的图形表示。图形表示允许用户迅速的找到相关的文件，并从文件到文件的导航。在一个实施方式中，可以在用户交互地导航关系图的同时动态地生成图形表示。图形表示展示了以通过本构架确定的文件关系相互连接的文件。这样的文件关系可以用用户定制的规则自动地或半自动地确定。

为了例示的目的，本构架在报告的上下文中描述。但是，应当注意的是，本构架还可以被应用到其它非报告数据或包含沿一个或多个维度组织的信息的文件。例如，本构架可以被应用到在没有从数据仓库自动检索信息的情况下构建的非报告文件。非报告文件的示例包括例如商务应用文件(例如，文字处理器文件)、网页、或演讲幻灯片。

这里所描述的构架可以被实现为方法、计算机控制的装置、计算机处理过程、计算系统、或者作为制造产品，如计算机可读介质。这些以及各种其它特征将通过下面的描述变得更加清楚。

示例系统

图1是示出实现这里所描述的构架的示例关系图示系统100的框图。系统100可以包括一个或多个计算机系统101，其中，图1为了例示的目的而只示出了一个计算机系统。

现在更详细的描述计算机系统101，其可以包括中央处理单元(CPU)114、输入/输出(I/O)单元110、以及存储设备112。存储设备112可以存储机器可执行的指令、数据和各种程序，如用于实现这里所描述的技术的操作系统120和关系图示单元122，它们都可以由CPU114来处理。为此，计算机系统101是当执行机器可执行指令时成为专用计算机系统的通用计算机系统。可替换地，这里所描述的关系图示系统也可以实施为通过操作系统120执行的软件产品的一部分。应当注意的是，在一些实施方式中，关系图示单元122可以整体或部分地由不同的计算机系统来掌控。因此，这里所描述的关系图示技术可以本地地发生在计算机系统101上，或者可以发生在其它计算机系统中并向计算机系统101报告。

每个计算机程序可以以高级程序编程语言或面向对象的编程语言来实现，或者，如果希望的话，可以以汇编语言或机器语言来实现。所述语言可以是编译或解释语言。机器可执行指令并不是要限制任何特定的编程语言或其实施方式。应当理解，各种各样的编程语言及其编码都可以被用来实现这里所包含的公开的教导。

存储设备112可以为任何形式的非易失性存储器，举例来说，诸如：半导体存储设备，如可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存设备；磁盘，如内部硬盘和可移动盘、磁光盘、以及光盘只读存储器(CD-ROM)。

计算机系统101可以耦接到输入设备102(例如，键盘或鼠标)和显示设备104(例如，监视器或屏幕)。显示设备104可以用来显示由关系图示单元122生成的关系图。此外，计算机系统101还可以包括通信卡或设备116(例如，调制解调器和/或网络适配器)，用于利用通信链接130(例如，电话线、无线网络链接、有线网络链接、或电缆网络)与网络132交换数据。其它支持电路，如高速缓冲存储器、电源、时钟电路和通信总线等，也可以包括在计算机系统101中。此外，前述的任何一项都可以由专用集成电路替代，或结合到专用集成电路中。

计算机系统101可以利用经过一个或多个中间网络132到一个或多个远程客户系统140的逻辑连接在网络环境中操作。网络132通常代表任何协议、适配器、组件、以及其它与有线/无线通信网络相关的一般基础设施。这样的网络132在规模和本质上可以是全局的、区域的、本地的、和/或个人的，只要在不同的实施方式中适合。

客户系统140可以是个人计算机、移动设备、个人数字助理(PDA)、服务器、路由器、网络PC、对等设备、或其它公共网络节点，并且典型地包括以上对于计算机系统101描述的许多或全部元件。例如，客户系统140可以包括一个或多个输入设备(未示出)，用于接收来自用户的输入，所述用户从计算机系统101通过各个报告请求和导航。此外，客户系统140可以进一步包括一个或多个显示设备(未示出)，用于显示由关系图示单元122生成的关系图。

客户系统140还可以包括计算机可读存储介质或存储设备(未示出)的一个或多个实例。计算机可读存储介质可以包括适于通过网络132与关系图示单元122进行交互的客户端应用。客户端应用可以是网络导航器、简单的客户端或任何其它适当的应用。这种交互的示例包括请求报告或这样的报告的关系图。反过来，客户端应用可以将这些请求传递给计算机系统101用于执行。

图2示出了关系图示单元122的组件。在一个实施方式中，关系图示单元122包括维度元数据提取器204、关系图生成器206和可视化组件208。应当注意的是，在一些实施方式中，一个或多个这些组件可以由不同的计算机系统掌控。

在一个实施方式中，维度元数据提取器204可操作为从数据仓库202中检索一个或多个文件(例如，报告)222。数据仓库202可以被存储在参考图1描述的计算机系统101的存储设备112中。可替换地，数据仓库202可以被存储在远程计算机系统(未示出)中，远程计算机系统通过网络132通信地耦接到计算机系统101。数据仓库202可以包括可执行指令或数据库管理系统以访问一个或多个文件。此外，数据仓库202可以进一步包括文档目录，用于存储一个或多个文件或报告。

在一些实施方式中，文件可以由驻留在计算机系统101的可选择的商务智能(BI)模块生成，或者从其它源获得。文件可以包括但不限于财务报告、银行账户报表、发票、规章报告、邮件、以及CD标签、条形码、名牌、日历、项目状态报告、抄本、电话簿、支出清单、话务量报告、存量状态报告、邮件合并报告、员工简档报告、警务报告、考勤单、旅店账单、财务报表、运营报表、活动报告、目录、仓单、前五名销售订单报告、网络利用率报告、网络流量总结、等等。应当理解，本构架还可以应用到其它类型的报告或非报告文件。

在初始设置时间，在系统100的配置期间，关系维度可以由用户通过例如用户界面来定义。“关系维度”代表关于文件(或报告)之间的关系的性质或特性。当一个文件的至少一个维度与另一个文件的维度共享关系时，在两个文件之间存在关系。图3示出了示例的预定义的关系维度集合301。如图所示，每个关系维度都与属性集合相关联。示例的关系维度包括但不限于报告字段名、报告过滤器、报告参数、报告总结、报告公式、报告特殊字段、报告对象超链接、报告种类、部门、报告用户团队、最常访问的报告、文件夹结构、商务对象企业(Business Objects Enterprise，BOE)InfoObjects(信息对象)关系、经由丰富互联网应用(Rich Internet Application，RIA)通过手动拖放到关系图定义的维度、标签维度、任何用户定义的维度、等等。应当理解，这些关系维度仅仅是为了例示的目的而提供的，而不应当被解释为对本构架可能的实施方式的限制。此外，用户可以根据特定应用的需要，添加、替换、或去除关系维度的定义，由此有利地提供更强的定制化能力。

再次参考图2，维度元数据提取器204从文件中提取维度元数据以填入预定义的关系维度。维度元数据是指关于文件的信息，并且可以是在文件中实际显示的数据或对用户隐藏的数据。此外，维度元数据可以是在数据源中出现的数据值或从原始数据值中计算的数据值。维度元数据包括例如关于文件作者、变换历史、对一个或多个数据源的参考等的信息。例如，员工生成的报告可以包含描述员工姓名、部门和电话号码的元数据。项目报告可以包含描述项目名称、项目所有者、项目的开始日期、以及分配给该项目的预算的元数据。其它类型的维度元数据也可以从文件中提取。

图4a示出了示例的文件维度表224，图4b示出了可以用来存储提取的维度元数据的示例的维度定义表225a-e。其它组织文件维度元数据的数据结构或方法也是可用的。用户定义的关系维度，如由先前参考图3讨论的示例集合301所描述的，也可以用来添加或定义维度定义表225a-e中的列(或表)。

文件维度表224和维度定义表225a-e可以被看作包含关于文件(或报告)的度量(metrics)或事实的事实表。在一些实施方式中，文件维度表224的给定记录(或行)402对应于特定的文件(例如，员工报告或项目报告)。每个记录可以包括链接到维度定义表225的标识符(ID)，而维度定义表225进一步定义了与文件相关联的维度。示例的标识符(ID)包括但不限于文件ID、数据库(DB)ID、表ID、字段ID、或过滤器ID。

维度定义表(或维度表)225包括沿特定维度的属性值集合。例如，维度定义表225a对应于数据库(DB)维度、表225b对应于表维度、表225c对应于字段维度、而表225d-f对应于过滤器维度。维度元数据提取器204可以在每当从文件中提取出新的属性集合时，都通过将新的记录插入到合适的维度定义表225中，生成维度定义表225a-f。属性的值可以是另一个标识符，该标识符链接到另一个维度定义表225中的记录。例如，过滤器树维度表225d包括属性“过滤器树根节点ID”，其指向过滤器树节点维度定义表225e中的记录。过滤器树节点维度定义表225e定义了过滤器树的非末端节点。过滤器树节点维度定义表225e中的节点可以链接到由原始节点维度定义表225f(i)-(ii)定义的原始(或末端)节点。

图4c示出了如何用从员工报告222a和项目报告222b中提取的示例维度元数据填入示例的文件维度表224。如图所示，文件维度表224的第一记录(或行)对应于员工报告222a，并且第六记录对应于项目报告222b。参考第一记录(文件ID＝1)，例如，“字段ID”维度存储了值1、3和11，它们链接到字段维度定义表225a的第一、第三和第十一记录。

如先前所讨论的，字段维度定义表225中的给定记录(或行)存储了属性值的集合。属性值可以是链接到另一个维度定义表的标识符。参考过滤器维度定义表225d，例如，具有“过滤器ID＝1”的记录对于“过滤器树根节点ID”属性存储了值“3”，其链接到过滤器树维度定义表225e的第三纪录。应当理解，图4a-c和图5中所示的示例表可以任意数量的方式来构建，或者包括任何其他的维度、属性或属性值，提供本说明中的示例只是用以方便讨论，而不是为了限制可能的实施方式。

再次回到图2，关系图生成器206从维度元数据提取器204接收文件维度表224和一个或多个维度定义表225。关系图生成器206可以被配置成基于提取的维度元数据自动或半自动地沿预定义的关系维度确定文件之间的一个或多个关系。所述关系可以被存储在关系边表226中，其被传给可视化组件208用于呈现关系图228。

图5a示出了示例的关系图228。节点(512、514、516)代表文件(或报告)，并且边(E1、E2、E3)代表文件之间基于维度的关系。所述边可以是有方向的(E1、E2)或没有方向的(E3)。没有方向的边代表“等同”关系，而有方向的边代表例如“包含”关系或其他的“非等同”关系。应当理解，其它类型的关系也是可能的。关系图228的更多细节将在稍后提供。

图5b示出了可以用来构建关系图228的报告关系边表226。报告关系边表226链接到文件维度表224、关系表223、以及维度定义表225。关系边表226的每个记录(或行)510交叉引用沿特定维度共享关系的源报告和目标报告。源和目标报告可以由文件维度表224来定义。关系由关系表223来定义，而维度由维度定义表225来定义。文件维度表224和维度定义表225可以如先前所讨论的那样生成。应当理解，图5b中所示的表仅仅是示例性的，其他类型的表或非表数据结构也可以用来定义关系图228。例如，图4c示出了文件维度表224和维度定义表225a-f的其它示例。

关系表223定义了报告之间可能存在的一般类型的关系(例如，包含、等同、父子、等)。再次参考图2，一般类型的关系由一个或多个关系描述集合来定义。关系描述集合223可以被预定义，并从例如数据源207中检索。数据源207可以居于本地存储设备112中，或其它远程系统中。可替换地，关系描述223可以由用户定义。例如，用户可以在交互地在显示设备上查看关系图228的同时，经由用户界面定义关系描述223。用户还可以经由应用编程界面(API)定义关系描述223。API可以被实现为例如软件开发工具包(SDK)、应用、程序库、或操作系统的一部分。

文件之间的关系可以是集合关系(例如，)、层级关系(例如，子-父)、数值关系、或任何其它类型的关系。对于集合关系，例如，文件的维度可以被视为集合中的“元素”。因此，一个集合包括与文件相关联的关系维度的集。

关系可以被分类为语义关系和上下文(context)关系。语义关系基于文件维度元数据的意义，并可以从展示层中得出。而另一方面，上下文关系则基于外围信息，所述外围信息确定或澄清了报告维度元数据的意义。上下文关系可以从与维度元数据相关联的参数、过滤器字段等信息中得出。

此外，关系还可以沿特定维度来确定。例如，关系维度在诸如先前参考图4b-c和图5b讨论的维度定义表225中进行定义。基于维度的关系的示例类型包括但不限于数据库(DB)字段关系、报告过滤器关系(例如，过滤器字段关系、过滤器集合关系、过滤器语义关系、等等)、报告参数关系(例如、正常或DB参数关系)、报告总结关系(例如，等同关系、层级关系、时间段关系、等等)、报告公式关系、报告特定字段关系、报告总结信息关系、对象超链接关系、和/或非报告对象关系(例如，基于查看或安排该报告的人员的姓名)。

根据一些实施方式，关系图生成器206被配置成确定文件之间的一个或多个数据库(DB)字段关系。DB字段关系通过经由DB字段集合识别文件之间的关系(例如，集合关系或层级关系)来确定。DB字段集合包括一个或多个数据库元素。数据库元素可以是DB字段、表、数据库或任意已命名的数据库单元。当经由DB字段集合找到一对文件之间的有效关系时，关系图生成器206可以例如用该对文件的标识符(ID)填入关系边图226，如图5b所示。

为了得出文件之间的DB字段关系，首先定义DB字段集合。然后，使用所定义的数据库字段集合中的至少一个数据库元素来确定文件之间的关系。在一些实施方式中，DB字段集合对应于一个或多个特定文件。可替换地，DB字段集合包括定制选择的数据库元素。DB字段集合可以由关系图生成器206自动或半自动地(即，在用户的协助下)定义，或者由用户手动定义。在一些实施方式中，关系图生成器206通过解析文件维度表224和维度定义表225中的维度元数据、并提取正在由一个或多个特定文件使用的全部数据库元素，来自动地定义DB字段集合。可替换地，用户可以直接选择数据库元素来形成DB字段集合。

在一些实施方式中，DB字段关系是几何关系。集合关系包括例如“等同”、“包含”、“...的子集”等。图6示出了用于搜索与特定报告A具有“包含”集合关系的报告的示例伪码602。伪码602在被处理器(例如，CPU 114)执行时使得处理器找到使用来自报告A的数据库字段集合的全部DB字段的报告。应当理解，这样的伪码仅仅被提供来例示建立集合关系的示例，而不应当被理解为限制本构架可能的实施方式。

在一些实施方式中，DB字段关系为层级关系。层级DB字段关系通过经由层级识别文件之间的关系来确定。所述层级可以是DB层级或语义层级。层级可以由关系图生成器206自动或半自动地(即，在用户的协助下)定义，或者由用户手动定义。DB层级由数据库元素(例如，DB字段、表、数据库)的分类学排列来确定。例如，数据库维度位于比表维度更高的层次，而表维度位于比字段维度更高的层次。示例DB、表和字段维度被定义在表225a、225b和225c中，如图4c所描绘的。另一方面，语义层级由语义命题的分类学排列来确定。例如，员工字段维度可以是团队字段维度的子节点，而团队字段维度是国家字段维度的子节点。

当维度的层级被定义后，可以为使用层级中的至少一个维度的文件确定一个或多个关系。取决于关系所基于的层级的类型，关系可以是数据库层级关系或语义层级关系。可以基于层级确定各种类型的关系(例如，...的子、...的父、同级等等)例如，如果文件A和B使用经由共同的父维度(例如，表)连接的子维度(例如，DB字段)，则文件A和B共享“同级关系”。更具体地讲，并且是举例来说，如果文件A使用给定表中的第一字段，并且文件按使用同一表中的第二字段，则即使第一和第二字段可能不同，文件A和B也被确定为通过表共享DB字段关系。

根据一些实施方式，关系图生成器206被配置成确定一个或多个过滤器关系。过滤器关系是从文件的过滤器维度中得出的上下文关系(contextual relationship)。过滤器是限制或定义在生成文件中所展示的记录的子集时所使用的参数的表达式。过滤器可以是过滤器(或句法)树形式的。图4c示出了定义了过滤器树的表225d-f。

图7示出了普通(generic)过滤器702的示例。如图所示，过滤器702可以包括通过在过滤器字段(例如，Field1)和过滤器值(例如，Value1)之间应用过滤器运算(例如，＝，＞，＜)而形成的条件(例如，过滤器条件1)。逻辑运算(例如，与、或、非)可以进一步应用于多个过滤器条件(例如，过滤器条件1和过滤器条件2)，以形成记录的结果子集。过滤器702可以通过例如用户界面来定义。在一些实施方式中，用户界面展示选择向导用于接收用户选择。例如，用户可以在查看或设计报告时使用选择向导来定制过滤器。

过滤器关系可以是过滤器字段关系、过滤器集合关系或过滤器语义关系。过滤器字段关系通过比较文件的过滤器字段来确定。过滤器字段可以是数据库字段或公式字段。因此，过滤器字段关系也可以通过DB字段和公式字段的关系定义来定义。过滤器字段关系的一个示例是等同关系。根据过滤器字段关系维度，具有公共过滤器字段的文件被确定为共享等同关系。

对于过滤器集合关系，它们可以通过标识在数据库字段的结果子集之间的任意集合关系来确定。结果子集是通过将过滤器字段和它们相关联的值应用于数据库中的字段来生成的。例如，过滤器字段的值包括过滤器条件和逻辑运算(例如，与、非、或，等)。过滤器条件定义了数据库字段的通用集合的条件子集，该通用集合通过将过滤器运算应用到过滤器字段和过滤器值之间来确定。一个或多个过滤器条件可以与文件相关联，以生成一个或多个条件子集。文件的结果子集可以通过将一个或多个逻辑运算应用于条件子集来形成。取决于使用哪个逻辑运算(如果有的话)，结果子集可以由一个或多个条件子集的并集或交集来定义。

给定对应于各种文件的结果子集，可以确定文件之间的一个或多个过滤器集合关系。过滤器集合关系包括例如等同关系(＝)、“属于(lie in)”关系或“包含”关系图8a-d和图9示出了如何根据过滤器维度得出集合关系的各种示例。然而应当注意的是，这些示例仅仅被提供用于例示目的，而不应当被解释为限制本构架的可能的实施方式。

图8a是一个Euler图表802，示出各自具有一个过滤器条件的文件1和文件2。因为没有逻辑运算被应用于过滤器条件，所以文件1的结果子集等于过滤器条件1子集，而文件2的结果子集等于过滤器条件2集合。因为文件2的结果子集被包含在文件1的结果子集之内，所以文件2可以被确定为文件1的过滤器子集。换句话说，文件1和文件2之间的过滤器关系为：

图8b是其中文件1和2各自具有两个过滤器条件的Euler图表804。逻辑“或”运算被应用于每个文件的过滤器条件，即(过滤器条件1或过滤器条件2)；(过滤器条件3或过滤器条件4)。在这样的场景中，文件1的结果子集是过滤器条件1和2的并集，而文件2的结果子集是过滤器条件3和4的并集。由于文件2的结果子集包含在文件1的结果子集中，因此文件1和文件2之间的过滤器关系为：

在图8c中，Euler图表806示出了其中文件1和2各自具有两个过滤器条件的类似情况。但是，在这个示例情况中，逻辑“与”运算被应用于每个文件的过滤器条件，即(过滤器条件1与过滤器条件2)；(过滤器条件3与过滤器条件4)。第一文件的结果子集808是过滤器条件1和2的交集子集。第二文件的结果子集810是过滤器条件3和4的交集子集。由于文件2的结果子集810是文件1的结果子集808的子集，因此文件1和文件2之间的过滤器关系为：

图8d是其中文件1和2的结果子集没有重叠的Euler图表812。在这样的情况下，在文件1和2之间没有过滤器“包含”或“属于”关系。但是，可以从文件之间得出其它类型的集合关系。要得出的集合关系的类型可以根据应用或用户的需要来选择。

在一些实施方式中，只存储文件之间的“包含”和“属于”关系。例如，图9是描绘了每一个具有三个过滤器条件(分别为过滤器条件1、2、3和过滤器条件4、5、6)的文件1和2的Euler图表902。由于过滤器条件3和6没有引起文件之间的任何“包含”或“属于”关系，因此该场景可以被简化为如Euler图表904所示。如图所示，过滤器条件3和6被去除。可以基于过滤器条件1、2、4和5来确定文件1和2之间的集合关系(即)。

可以根据过滤器维度得出的另一种类型的过滤器关系是过滤器语义关系。过滤器语义关系是从过滤器之间的语义关系中得出的关系。由于通过根据条件集合分析过滤器很难识别过滤器语义关系(如先前参考图8a-d和图9所描述的)，因此可以要求用户协助确定过程，以识别这样的语义关系。

图10a示出了可以从其中得出文件之间的过滤器语义关系的示例的组织图1001。图10b示出了可以被用来代表组织图1001的示例的过滤器1004。但是应当注意的是，这些过滤器1004仅仅是用于例示目的，也可以使用其它类型的过滤器。使用任何一个过滤器1004的文件返回相同的记录，假设包含在数据库中的信息是最新且准确的。例如，如果用户对于给定文件指定这些过滤器1004的任何一个过滤“员工”，则关系图生成器206确定这些给定文件之间的过滤器语义关系“等同”。其它类型的过滤器语义关系也可以被确定。

在一些实施方式中，关系图生成器206在没有用户的干预条件下自动地得出过滤器语义关系。具体来说，层级信息可以被存储在例如存储设备112中。通过查找层级信息，关系图生成器206可以得出文件之间的过滤器语义关系。例如，具有指定{“员工1”、“员工2”、“员工3”}中的员工的第一过滤器的文件“等同”具有指定员工的管理者＝“管理者1”的第二过滤器的文件。这是因为第一和第二过滤器从不同的层级层次选择了相同的实体“员工”。特别地，第一过滤器通过直接提供全部员工的姓名选择全部子节点，而第二过滤器通过提供父管理者节点的姓名选择子节点。

提供过滤器语义关系的一个主要优势在于它使得用户能够合并和统一不同的过滤器。例如，当管理者2具有新的员工7时，用户A可以更新过滤器(3)，以便将“员工7”包括在过滤器值中。但是，这个组织变化可能还没有反映在数据库中，则过滤器(1)和(2)可能不再准确。在这样的情况下，当用户B使用具有过滤器(1)的文件时，计算机系统101可以通知用户B，具有相同语义关系的过滤器之一已经被更新。当接收到这样的通知时，用户B可以选择继续使用过滤器(1)或切换到使用过滤器(3)。

在一些实施方式中，只有具有相同语义关系的过滤器中的一个被有效使用。其它过滤器如果不能适应信息变化则它们可能随着时间而被忽视。例如，如果组织信息被每天更新，则过滤器(1)或(2)可能存活下来，因为它们容易维护。可替换地，如果过滤器(3)具有提供最相关以及最新信息的最高的可能性，则其可能存活下来。

关系图生成器206还可以被配置成得出一个或多个参数关系。参数典型地由执行或生成文件的用户输入。参数关系是通过识别与文件相关联的参数之间的有效关系而得出的文件之间的关系。参数可以是正常参数或数据库参数。参数的类型可以是例如字符串、布尔运算符、数字、货币类型、日期、时间、等等。

正常参数包括静态文本信息。如果两个参数的定义的名称和类型相同，则它们具有等同关系。在一些实例中，两个参数的名称可能具有相同的意义，但是具有不同的外观。外观中的不同可能是由于不同的语言造成的(例如，英语和中文)。为了适应不同的语言，参数的名称可以被预先处理，以提取并识别所命名的实体。在一些实施例中，第三方文本分析工具可以用来补充这个功能，如由德国Walldorf的SAP提供的SAP BusinessObjects TextAnalysis。

数据库参数包括选择公式或DB存储的过程参数。如果相应的过滤器值匹配，则可以确定两个选择公式之间的等同关系。对于DB存储的过程参数，如果存储的过程相同，则建立两个参数之间的等同关系。

在一些实施方式中，数据库参数包括动态级联参数(DCP)集合。DCP是相关参数的集合，被定义为使得一个参数的值取决于为另一个参数选择的值。例如，参数1-＞参数2-＞参数3意味着第一参数(例如，参数1)是独立的，而第二参数(参数2)的值取决于第一参数(参数1)的值，第三参数(参数3)的值取决于第二参数(参数2)的值。对于DCP，等同和集合关系可以是有效的。如果文件1的参数与文件2的参数相同，则关系图生成器206可以得出文件1和2之间的等同关系。此外，如果文件1具有文件2的DCP的一个或多个更低层次的参数，则文件1具有“属于”文件2的关系。

关系图生成器206还可以可操作为确定一个或多个总结关系。总结关系是通过识别文件的总结之间的有效关系而确定的文件之间的关系。总结是指用来加快查询处理的预先计算的信息。这样的总结信息典型地存储了聚集的信息，并且通过将诸如SUM(求和)、COUNT(计数)或AVERAGE(平均)这样的聚集功能应用于基础表中所包含的值来创建，数据最初从所述基础表中采集并得出。总结的一个示例的形式为“对条件(condition)的SUM(字段)”。例如，“按国家SUM(销售)”。总结的其它示例包括但不限于最小值、最大值、以及平均计算的计数。

总结关系可以包括等同关系、层级关系或时间段关系。

文件之间的等同关系可以通过比较与文件相关联的总结的内容来确定。在一个实施方式中，如果第一和第二文件的总结包括公共字段，则第一和第二文件具有等同总结关系。可替换地，可以通过要求等同关系的总结中相同的聚集功能(例如，SUM、AVERAGE)或相同的条件存在，执行更加严厉的比较。

文件之间的层级关系可以通过比较在总结中使用的字段以及文件中的字段“in-use(使用中)”来确定。更具体地讲，如果第一文件的总结包括在第二文件“使用中”的字段，则第一文件被看作第二文件的父文件。

时间段关系可以通过分析文件选择公式来确定在其间生成总结的时间段来确定。如果第一文件的总结在比第二文件的总结更长的时间段内生成，则第一文件被看作第二文件的父文件。例如，具有历经一年的总结的文件是具有历经一季度的总结的文件的父文件，而具有历经一季度的总结的文件是具有历经一周的总结的文件的父文件，等等。

关系图生成器206还可以被配置成确定一个或多个公式关系。公式描述了对数据执行以生成文件的计算。在一个实施方式中，从使用相同公式的文件之间得出等同关系。也可以得出其它类型的关系。公式关系可以由用户通过例如用户界面来定义。

关系图生成器206还可以被配置成确定一个或多个特殊字段关系。特殊字段允许不同的文件性质(例如，作者姓名、修改日期、内容场所等)或打印状态(例如，页码、总页数)显示在文件中。用一个或多个公共特殊字段可以识别文件之间的等同关系。例如，具有相同“作者姓名”的文件可以共享等同关系。在另一个示例中，基于公共“修改日期”，可以通过等同关系识别在给定时间段(例如，最近三天)更新或翻新的文件。在再一个示例中，已经由某用户或用户组查看过的文件可以通过等同关系连接。也可以定义其它类型的文件特殊字段关系。

关系图生成器206还可以被配置成确定文件之间的总结信息关系。这可以通过识别它们的总结信息之间的关系来实现。总结信息的示例包括“标题”、“创建日期”、等等。根据总结信息的类型，可以确定各种类型的关系(例如，“等于”、“大于”、“小于”、“早于”、“晚于”、等等)。

关系图生成器206可以确定的文件之间的另一种类型的关系是对象超链接关系。超链接是引用到用户能够直接跟随或被自动跟随的另一个文件。如果第一文件具有到第二文件的对象超链接，则在对象超链接关系图中创建从第一文件到第二文件的有方向的边。

关系图生成器206可以得出的关系的再一个类型是非报告对象关系。非报告对象的示例包括诸如“报告种类”、“部门”、“最常访问的报告”、“文件夹结构”、“在RIA中手动拖放关系图”、“标签维度”、“用户定义的维度”等等之类的维度。具有公共的非报告对象的报告可以被确定为共享等同关系。其他类型的关系也可以被确定，如层级关系(例如，“属于”、“部门和子部门”、“文件夹-文件”)。关系也可以由用户来定义，或者由商务智能软件应用预先定义。

再次返回图2，一旦生成关系边表226，它们就被传到可视化组件208。可视化组件208呈现关系图228，它是关系边表226的可视化表示。关系图228可以在显示设备展示，并且由用户在例如客户系统140进行操作。关系图228可以当作用户的导航帮助(navigationaid)。在一些实施方式中，可视化组件208在用户通过文件导航时动态地呈现关系图228。可替换地，可视化组件208可以在用户进行操作之前静态地预先计算或呈现关系图228。

图11示出了示例的关系图228。关系图228代表由基于维度的关系相互连接的文件。如先前所讨论的，关系图228中的边1104可以是有方向的或没有方向的。没有方向的边可以用来表示等同关系。有方向的边可以用来表示其它非等同关系，如层级关系、集合关系、较大-较小关系或对象超链接关系。边1104还可以进一步区分(例如，通过颜色或风格)，以示出不同类型的基于维度的关系。

用户能够在导航关系图228时沿不同的维度交互地扩展关系图228。例如，用户可以首先选择并查看文件1。然后，用户选择一个或多个字段来形成字段集合1(1106a)。可以将描述与文件1相关联的关系维度的信息展示给用户，以帮助用户的选择过程。在用户选择之后，通过字段集合1(1106a)与文件1相关的文件(1、2、3)被显示为字段集合1的子节点。用户可以通过定义字段集合2(1106b)进一步扩展关系图228。通过字段集合2(1106b)相关的文件(4、5、6)被显示为字段集合2的子节点。此外，用户还可以从文件3选择过滤器(1110)集合，以进一步扩展图228。相关文件(7、8、9)被显示为过滤器集合(1110)的子节点。

通过使用关系图228作为导航帮助，用户能够容易地可视化文件之间的关系，并容易地访问相关的文件。例如，用户可以可视化用于特定项目的全部文件。文件还可以在组织层级中可视地排列，以使得用户能够看到哪些文件被管理者使用，以及哪些文件被管理者的下级使用。用户还可以可视化哪些文件正在被哪些团队使用。在一些实施方式中，导航上下文可以从一个文件转到另一个。例如，可以提供拖放机制让用户能够将员工报告拖到项目报告上，使得过滤器转到项目报告，以使得用户可以看到项目报告中员工任务的状态。

在一些实施方式中，当前(或源)文件的过滤器和参数可以提供用于查看下一个(或目标)文件的上下文。由于过滤器和参数也是文件维度的一部分，因此它们的元数据已经由维度元数据提取器204提取，并且能够直接应用为上下文元数据。

上下文元数据的一个类型包括文件过滤器上下文信息。如果源文件和目标文件在过滤器条件中具有相同的过滤器字段，则用户可以在导航到目标文件时延续过滤器条件的过滤器值。例如，源文件和目标文件中的过滤器可以包括公共字段，但赋予不同的值。当用户从源文件导航到目标文件时，当查看文件2时，可以施加源文件的过滤器。另一种类型的上下文元数据包括文件参数上下文信息。当查看目标文件时，通过等同关系相关的参数可以从源文件延续到目标文件。

此外，用户可以定制上下文以进行延续(carry over)。例如，用户可以定义定制化的过滤器和参数映射关系，以延续用户感兴趣的参数和过滤器值。这个特征对于其中没有识别出等同关系的参数和过滤器值特别有用。

虽然已经以特定于结构特征和/或方法步骤的语言描述了一个或多个上述实施方式，但是应当理解，可以实施其它实施方式而不需要所描述的特定特征或步骤。而是，公开特定特征和步骤作为一个或多个实施方式的优选形式。

Claims (19)

1.一种在显示设备上可视化数据的计算机实施的方法，包括：

从多个文件中提取维度元数据；

用提取的维度元数据填入一个或多个关系维度；

基于提取的维度元数据，沿所述一个或多个关系维度确定在所述文件之间的一个或多个关系；以及

在显示设备上展示代表由所述一个或多个关系相互连接的文件的关系图，

其中，所述维度元数据包括在文件中实际显示的数据和对用户隐藏的数据，其是在数据源中出现的数据值或从原始数据值中计算的数据值，所述关系维度代表关于文件之间的关系的性质或特性。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述文件包括报告。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述填入一个或多个关系维度包括将提取的维度元数据存储在文件维度表中。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述展示关系图包括在用户导航关系图时动态地生成所述关系图。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述关系图包括由边相互连接的节点，其中，所述节点代表所述文件，而所述边代表所述一个或多个关系。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个关系包括语义关系、上下文关系、集合关系、层级关系、数值关系、或者它们的组合。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个关系包括至少一个数据库字段关系。

8.如权利要求7所述的方法，其中，所述确定文件之间的一个或多个关系包括：

定义至少一个包含一个或多个数据库元素的数据库字段集合；以及

使用所述数据库字段集合中的至少一个数据库元素确定所述文件之间的一个或多个关系。

9.如权利要求7所述的方法，其中，所述数据库字段关系包括集合关系。

10.如权利要求7所述的方法，其中，所述确定文件之间的一个或多个关系包括：

定义维度的至少一个层级；以及

使用所述维度的层级中的至少一个维度确定所述文件之间的一个或多个关系。

11.如权利要求10所述的方法，其中，所述一个或多个关系包括至少一个语义层级关系。

12.如权利要求10所述的方法，其中，所述一个或多个关系包括至少一个数据库层级关系。

13.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个关系包括至少一个过滤器关系。

14.如权利要求13所述的方法，其中，所述确定文件之间的一个或多个关系包括比较文件的过滤器字段以确定过滤器字段关系。

15.如权利要求13所述的方法，其中，所述确定文件之间的一个或多个关系包括识别与所述文件对应的数据库字段的结果子集之间的过滤器集合关系。

16.如权利要求15所述的方法，其中，所述过滤器集合关系包括“包含”关系、“属于”关系、或等同关系。

17.如权利要求13所述的方法，其中，所述确定文件之间的一个或多个关系包括识别与所述文件对应的过滤器之间的过滤器语义关系。

18.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个关系包括至少一个参数关系。

19.一种关系图示系统，包括：

维度元数据提取器，用于从多个文件中提取维度元数据，以及用提取的维度元数据填入一个或多个关系维度；

关系图生成器，用于基于提取的维度元数据，沿所述一个或多个关系维度确定在所述文件之间的一个或多个关系；以及

可视化组件，用于展示代表由所述一个或多个关系相互连接的文件的关系图，

其中，所述维度元数据包括在文件中实际显示的数据和对用户隐藏的数据，其是在数据源中出现的数据值或从原始数据值中计算的数据值，所述关系维度代表关于文件之间的关系的性质或特性。