CN111295652A - 将外部数据自动连接到业务分析过程 - Google Patents

Abstract

一种大数据分析系统包括事件监视控制器，该事件监视控制器从初始数字查询数据流检测以用户为目标的事件。事件转换控制器确定与至少一个以用户为目标的事件相关联的至少一个上下文元素，并且将至少一个上下文元素自动转换为搜索标准。外部数据查询构造器控制器基于搜索标准自动执行外部搜索查询。数据融合控制器将从至少一个以用户为目标的事件生成的至少一个上下文元素、与从外部搜索查询生成的外部搜索结果以及初始查询数据流自动融合在一起，以生成融合的数据文件。

Description

将外部数据自动连接到业务分析过程

背景技术

本公开总体上涉及数据库系统，并且更特别地，涉及大数据分析处理系统。

大数据分析和大数据工具技术的发展已经允许公司和企业利用外部数据(诸如天气数据、地理空间数据和社交媒体数据)来实现其商业、营销和客户参与度的更完整的视图。例如，企业可以利用社交媒体来标识和奖励客户，获得对客户情绪的洞察，并且预测客户需求。因此，获得外部数据正成为任何商业分析过程的日益重要的一部分。

随着大数据分析工具的发展，许多商业分析(BA)产品向用户提供对外部数据的访问。这些大数据工具包括例如数据挖掘、预测分析和/或机器学习工具，其可以被应用于通常包含非结构化数据和半结构化数据的大数据集。然而，将外部数据并入商业分析仍然涉及一些手动操作以便正确地查询外部数据并将查询结果与商业或用户自己的个体数据相关联。

发明内容

根据本发明的非限制性实施例，一种大数据分析系统包括事件监视控制器，该事件监视控制器从初始查询数据流检测以用户为目标的事件。事件转换控制器确定与至少一个以用户为目标的事件相关联的至少一个上下文元素，并且将至少一个上下文元素自动转换为搜索标准。外部数据查询构造器控制器基于搜索标准自动执行外部搜索查询。数据融合控制器将从至少一个以用户为目标的事件生成的至少一个上下文元素、与从外部搜索查询生成的外部搜索结果以及初始查询数据流自动融合在一起，以生成融合的数据文件。

根据本发明的另一非限制性实施例，提供了一种基于由大数据分析系统获得的初始查询数据流来自动生成融合的数据文件的方法。该方法包括：经由电子事件监视控制器从查询数据流检测至少一个以用户为目标的事件；以及经由电子事件转换控制器确定与至少一个以用户为目标的事件相关联的至少一个上下文元素。方法还包括经由事件转换控制器将至少一个上下文元素自动转换成搜索条件，并且经由电子外部数据查询构造器控制器基于搜索条件自动执行外部搜索查询。方法还包括经由电子数据融合控制器将从至少一个以用户为目标的事件生成的至少一个上下文元素、与从外部搜索查询生成的外部搜索结果以及初始查询数据流自动融合在一起，以生成融合的数据文件。

根据又一非限制性实施例，提供了一种基于由大数据分析系统获得的初始查询数据流来自动生成融合的数据文件的计算机程序产品。计算机程序产品包括计算机可读存储介质，计算机可读存储介质具有存储在其上的程序指令，程序指令由至少一个电子硬件控制器可执行。程序指令包括第一程序指令，第一程序指令由电子事件监视控制器可执行以使得事件监视控制器从查询数据流检测至少一个以用户为目标的事件。指令还包括第二程序指令，第二程序指令由与事件监视控制器信号通信的事件转换控制器可执行，以使得转换控制器确定与至少一个以用户为目标的事件相关联的至少一个上下文元素，并且将至少一个上下文元素自动转换成搜索标准。计算机指令还包括第三程序指令，第三程序指令由电子外部数据查询构造器控制器可执行，以使得外部数据查询构造器控制器基于搜索标准自动执行外部搜索查询。计算机程序指令还包括第四程序指令，第四程序指令由电子数据融合控制器可执行，以使得数据融合控制器将从至少一个以用户为目标的事件生成的至少一个上下文元素、与从外部搜索查询生成的外部搜索结果以及初始查询数据流自动融合在一起，以生成融合的数据文件。

通过本发明的技术实现了附加特征。其它实施例在此被详细描述，并被认为是所要求保护的发明的一部分。为了利用特征对本发明更好的理解，请参考说明书和附图。

附图说明

图1描绘了根据本发明的实施例的云计算环境；

图2描绘了根据本发明的实施例的抽象模型层；

图3描绘了根据本发明的实施例的通信装置；

图4是根据非限制性实施例的大数据分析系统的框图；

图5图示了根据非限制性实施例的本体层级；

图6是图示根据非限制性实施例的自动生成融合的数据文件的方法的流程图，融合的数据文件将实时查询数据与外部搜索结果整合在一起；以及

图7是图示根据非限制性实施例的生成本体层级的方法的流程图。

具体实施方式

为了简洁起见，与数据库处理和分析相关的传统技术可以在此或者可以不在此进行详细描述。此外，在此所描述的各种操作和过程步骤可以并入到具有在此未详细描述的额外步骤或功能的更全面的程序或过程中。例如，一些数据分析操作(例如图像识别)是公知的，并且因此为了简洁起见，许多常规步骤在此将仅简要提及或将被完全省略，而不提供公知的过程细节。

现在转到与本发明的各种非限制性实施例的方面更具体相关的技术的概述，数据分析过程通常开始于旨在标识以特定分析应用为目标的信息的数据收集。来自不同源系统的数据可以经由数据集成例程进行组合，被变换成通用格式，并且被加载到诸如分布式数据存储系统(例如，Hadoop集群、NoSQL数据库或数据仓库)等的分析系统中。在其他情况下，收集过程可以包括从流入分布式数据存储网络的原始数据流中提取相关数据子集，并且然后将所提取的数据移动到系统中的单独分区，使得可以在不影响整个数据集的情况下分析所提取的数据。

一旦隔离了目标数据，就手动生成分析模型，并针对所收集的数据运行分析模型。分析模型的执行可以涉及对大数据集进行分类以标识趋势、模式和关系、预测分析(其寻求预测客户行为)、设备故障、以及机器学习过程(例如，使用自动化算法来搅动数据集的人工智能技术)。然后，可以将结果传递给商业执行官和其他终端用户，以提供决策辅助。然而，执行这些数据分析的模型通常需要大量的人工操作、手动数据输入以及在长时间段上执行的连续的数据测试。

现在转到本发明的各个方面的概述，一个或多个非限制性实施例通过提供大数据分析系统来解决现有技术的上述缺点，大数据分析系统标识与由实时数据事件(例如，突然趋势、异常值、模式、关系等)产生的用户感兴趣事件相关联的元素。大数据分析系统将与作为上下文的事件相关联的所标识的元素转换成搜索标准。与事件相关联的所标识的元素可以被分类到本体的组件中，包括但不限于个体、类别。本体还可以推断关于所标识的元素的新信息，包括但不限于属性、关系和同义词。上述过程产生了关于所标识的元素的全面描述。所生成的总体信息可以进一步被组织成信息特性的层级以创建搜索标准，信息特性例如主题、上下文和话题。如果日期、时间和/或地理位置是从查询数据流中得到的，则还可以添加时段和位置作为搜索标准。具有这些标准的搜索查询由外部数据提供者来执行，外部数据提供者将基于搜索标准提供相关的处理结果。这些结果被自动整合到原始数据集，使得用户能够对查询中的异常事件执行更深入的分析，以进一步从外部数据维度理解它。

根据本发明的一个或多个非限制性实施例的大数据分析系统还能够利用用户可能不知道的相关外部数据来自动丰富用户数据。以此方式，在没有来自用户的任何手动过程的情况下，由大数据分析系统输出的数据能够利用附加的洞察和数据相关性来扩展用户的分析，同时显著地节省其分析过程中的时间和精力。

现在参考图1，描绘了说明性云计算环境50。如所示出的，云计算环境50包括云消费者使用的本地计算设备可以与其通信的一个或多个云计算节点10，本地计算设备例如个人数字助理(PDA)或蜂窝电话54A、台式计算机54B、膝上型计算机54C和/或汽车计算机系统54N。节点10可以彼此通信。它们可以被物理地或虚拟地分组(未示出)在一个或多个网络中，诸如，如上文所描述的私有云、社区云、公共云或混合云或其组合。这允许云计算环境50提供基础设施、平台和/或软件即服务，云消费者不需要为其维护本地计算设备上的资源。应当理解，图1中所示的计算设备54A-N的类型仅旨在是说明性的，并且计算节点10和云计算环境50可以通过任何类型的网络和/或网络可寻址连接(例如，使用web浏览器)与任何类型的计算机化设备进行通信。

参考图2，示出了由云计算环境50(图1)提供的一组功能抽象层。应当预先理解，图2中所示出的组件、层和功能仅旨在说明性的，并且本发明的实施例不限于此。如所描绘的，提供了以下层和对应的功能：

硬件和软件层60包括硬件和软件组件。硬件组件的示例包括：主机61；基于RISC(精简指令集计算机)体系结构的服务器62；服务器63；刀片服务器64；存储设备65；网络和联网组件66。在一些实施例中，软件组件包括网络应用服务器软件67以及数据库软件68。

虚拟层70提供抽象层，该层可以提供以下虚拟实体的示例：虚拟服务器71、虚拟存储72、虚拟网络73(包括虚拟私有网络)、虚拟应用和操作系统74、以及虚拟客户端75。

在一个示例中，管理层80可以提供下述功能。资源供应81提供用于在云计算环境中执行任务的计算资源和其它资源的动态获取；计量和定价82在云计算环境内对资源的使用进行成本跟踪，并为这些资源的消耗提供帐单和发票。在一个示例中，这些资源可以包括应用软件许可。安全为云的消费者和任务提供身份认证，以及为数据和其它资源提供保护。用户门户83为消费者和系统管理员提供对云计算环境的访问。服务水平管理84提供云计算资源的分配和管理，以使得满足必需的服务水平。服务水平协议(SLA)计划和履行85为根据SLA预测的对云计算资源未来需求提供预先安排和获取。

工作负载层90提供云计算环境可能利用的功能的示例。在该层中，可提供的工作负载或功能的示例包括：地图绘制与导航91；软件开发及生命周期管理92；虚拟教室的教学提供93；数据分析处理94；交易处理95；以及输入数据分析96。

参考图3，图示了根据本发明的一个或多个实施例的计算系统100，其能够执行标识与由实时数据事件产生的用户感兴趣事件相关联的元素的大数据分析。计算系统100可以包括计算机，诸如服务器、膝上型计算机、平板计算机、电话等。

计算系统100包括处理器105、耦合到存储器控制器115的存储器110、以及经由本地I/O控制器135通信地耦合的一个或多个输入设备145和/或输出设备140，诸如外围或控制设备、以及其它组件。这些设备140和145可包括例如电池传感器、位置传感器(高度计40、加速度计42、GPS 44)、指示符/识别灯等。诸如传统键盘150和鼠标155等的输入设备可以耦合到I/O控制器135。I/O控制器135可以是例如一个或多个总线或其它有线或无线连接，如本领域已知的。I/O控制器135可以具有附加的元件，为了简单起见省略了这些元件，例如控制器、缓冲器(高速缓存)、驱动器、中继器和接收器，以便实现通信。

I/O设备140、145还可以包括与输入和输出二者通信的设备，例如盘和磁带存储装置、网络接口卡(NIC)或调制器/解调器(用于访问其他文件、设备、系统或网络)、射频(RF)或其他收发器、电话接口、桥接器、路由器等。

处理器105是用于执行硬件指令或软件的硬件设备，特别是被存储在存储器110中的那些硬件指令或软件。处理器105可以是定制的或商业上可获得的处理器、中央处理单元(CPU)、与计算系统100相关联的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(以微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、或者用于执行指令的其它设备。处理器105包括高速缓存170，其可以包括但不限于用于加速可执行指令取指的指令高速缓存、用于加速数据获取和存储的数据高速缓存、以及用于加速可执行指令和数据二者的虚拟到物理地址转换的转换后备缓冲器(TLB)。高速缓存170可以被组织为更多高速缓存级别(L1、L9等)的层级。

存储器110可以包括易失性存储器元件(例如，随机访问存储器、RAM，诸如DRAM、SRAM、SDRAM)和非易失性存储器元件(例如，ROM、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)、可编程只读存储器(PROM)、磁带、光盘只读存储器(CD-ROM)、盘、磁盘、盒式磁带等)中的一个或组合。此外，存储器110可以包括电的、磁的、光学的或其它类型的存储介质。注意，存储器110可以具有分布式架构，其中各种组件处于彼此远离，但是可以由处理器105访问。

存储器110中的指令可以包括一个或多个单独的程序，每个程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。在图3的示例中，存储器110中的指令包括合适的操作系统(O/S)111。O/S 111本质上可以控制其他计算机程序的执行，并且提供调度、输入-输出控制、文件和数据管理、存储器管理、以及通信控制和相关服务。

附加数据(包括例如用于处理器105的指令或其他可取回信息)可以被存储在存储装置中，该存储装置可以是诸如硬盘驱动器或固态驱动器的存储设备120。存储器110或存储装置120中所存储的指令可以包括使得处理器能够执行在此所描述的系统和方法的一个或多个方面的指令。

计算系统100还可以包括耦合到用户接口或显示器130的显示控制器125。在一些实施例中，显示器130可以是LCD屏幕。在其它实施例中，显示器130可以包括多个LED状态灯。在一些实施例中，计算系统100还可以包括用于耦合到网络165的网络接口160。网络165可以是用于计算系统100与外部服务器、客户端等之间经由宽带连接的通信的基于IP的网络。在一个实施例中，网络165可以是卫星网络。网络165在计算系统100和外部系统之间发送和接收数据。在一些实施例中，网络165可以是由服务提供者管理的受管理IP网络。可以以无线方式实现网络165，例如使用无线协议和技术，诸如WiFi、WiMax、卫星或任何其他。网络165还可以是分组交换网络，例如局域网、广域网、城域网、因特网或其他类似类型的网络环境。网络165可以是固定无线网络、无线局域网(LAN)、无线广域网(WAN)、个人区域网(PAN)、虚拟专用网(VPN)、内联网或其它合适的网络系统，并且可以包括用于接收和发送信号的设备。

转到图4，示出了根据非限制性实施例的大数据分析系统400。大数据分析系统400被配置为标识由用户指定的用户感兴趣事件或目标的用户事件的元素，其由实时数据事件(例如，突然趋势、异常值、模式、关系等)产生。在至少一个实施例中，大数据分析系统400将与目标事件相关联的所标识的元素转换为上下文信息，上下文信息进而用于自动确定用于生成搜索查询的搜索标准。例如，大数据分析系统400可以使用本体确定关于所标识的元素的信息。与事件相关联的所标识的元素可以被分类到本体的组件中，包括但不限于个体、类别。本体还可以推断关于所标识的元素的新信息，包括但不限于属性、关系和同义词。上述过程产生了关于所标识的元素的全面描述。所生成的总体信息可以进一步被组织成信息特性的层级以创建搜索标准，信息特性例如主题、上下文和话题。因此，大数据分析系统400可以将搜索查询输出到外部数据控制器414，其然后可以提供相关的处理结果。

大数据分析系统400还能够自动将原始用户数据与相关外部数据“融合”或“整合(stitch)”在一起。相关的外部数据可能不为用户所知。以这种方式，所得到的融合数据能够丰富被提供给用户的分析结果。然后，处理融合的数据文件以生成控制面板，该控制面板提供了原始用户数据的可视表示以及从搜索查询获得的相关外部数据分析结果。以此方式，在没有来自用户的任何手动过程的情况下，由大数据分析系统输出的数据能够利用附加的洞察和数据相关性来扩展用户的分析，同时显著地节省其分析过程中的时间和精力。

根据非限制性实施例，大数据分析系统400包括查询数据控制器402、与目标事件存储控制器406信号通信的事件监视控制器404、与本体控制器410信号通信的事件转换控制器408、与采用外部数据控制器414的外部数据系统信号通信的外部数据查询构造器控制器412、数据融合控制器416、以及可视化渲染控制器418。查询数据控制器402、事件监视控制器404、目标事件存储控制器406、事件转换控制器408、本体控制器410、外部数据查询构造器控制器412、外部数据控制器414、数据融合控制器416以及可视化渲染控制器418中的任一个可被构造为包括存储器和被配置为执行存储器中所存储的算法和计算机可读程序指令的处理器的电子硬件控制器。

查询数据控制器402被配置为响应于由用户或应用输入的查询请求而检索初始查询数据流。可以通过在控制面板中创建可视化、运行报告、构造分析或搜索来触发查询请求。在非限制性示例中，查询数据提供器402被配置为基于各种客户动作来检索数据。动作包括但不限于：创建针对一组产品的财务业绩比较图表；运行控制面板示出来自不同角度的产品销售分析，例如，随着时间和地理位置的变化；运行服务使用概要报告等。

事件监视控制器404与查询数据控制器402进行信号通信以接收查询数据流。查询数据流可以包括例如与针对一组产品创建的财务业绩比较相对应的数据、从不同角度(例如，随着时间和地理位置的产品销售)关联产品销售分析的控制面板数据、以及服务使用概要报告。事件监视控制器404还与目标事件存储单元406进行信号通信。事件存储单元406包括一个或多个注册表，其存储由用户输入的一个或多个用户定义的目标事件。以此方式，事件监视控制器404监视查询数据流(例如，产品印象、客户产品评论、点击率(CTR)数据/网站点击历史信息、产品篮放置和最终购买信息)，并且从其标识或检测与对应的用户定义的目标事件相匹配的一个或多个目标事件。用户定义的目标事件可以包括但不限于客户购买趋势、数据模式、产品到客户购买关系、突然中断趋势以及数据关系特性。

事件转换控制器408与事件监视控制器404和本体控制器410进行信号通信，以生成与检测到的目标事件相关联的一个或多个上下文元素。事件转换控制器408还被配置为将上下文元素自动转换成搜索标准。事件转换控制器408基于上下文元素自动生成搜索标准。在至少一个非限制性示例中，根据由本体控制器410生成的本体层级来确定上下文元素。

在至少一个实施例中，本体控制器410与事件转换控制器408进行信号通信。本体控制器410能够基于由事件转换控制器408提供的目标事件来生成本体层级。本体层级包括描述特性的信息，例如基于查询数据流中的所标识的事件元素的个体、类别、属性和关系。本体层级信息还可以得到上下文信息特性，例如查询数据流中的所标识的事件元素的主题、上下文和话题。信息特性还包括例如时间段信息和位置信息，其可以通过分析查询数据流而被确定。

参考图5，例如，本体控制器410基于由事件转换控制器408确定的一个或多个上下文元素来确定一个或多个本体个体500。在至少一个非限制性实施例中，本体控制器410基于本体个体确定信息主题，并且使用本体个体的词汇分类规则来扩展信息主题以获得与主题相关联的同义词列表。

本体控制器410还可以获得关于本体个体的进一步详细信息。例如，本体控制器410可以标识本体个体的类别502，并且然后确定类别502的一个或多个特性504。

在至少一个实施例中，本体控制器410基于所确定的类别502来确定信息上下文，并且使用类别502的词汇分类规则来扩展信息上下文以获得与上下文相关联的同义词列表。所确定的类别502可以与由本体控制器410确定的相关类别506相关联。以此方式，本体控制器410可以使用相关类别的词汇分类规则来生成针对所确定的上下文的扩展同义词列表508。本体控制器410还可以基于与类别相对应的一个或多个所选择的特性来确定一个或多个属性，并且生成包括针对所选择的特性的每个所确定的属性的一个或多个特性同义词的第二扩展列表。例如，可以使用与对应的特性相关联的词汇分类规则来生成针对每个所确定属性的扩展同义词列表。

再次参考图4，外部数据查询构造器控制器412与外部数据系统414进行信号通信。外部数据查询构造器控制器412和外部数据系统414可以一起工作，以基于搜索标准自动执行外部搜索查询。例如，外部数据查询构造器控制器412可以基于与检测到的目标事件相关联的一个或多个上下文元素来生成外部数据特定查询。外部数据系统414从外部数据查询构造器控制器412接收外部搜索查询，执行查询并生成外部搜索结果。

数据融合控制器416与外部数据系统414进行信号通信以接收外部搜索结果。在至少一个实施例中，数据融合控制器416将从至少一个以用户为目标的事件(UTE)生成的上下文元素、与从外部搜索查询生成的外部搜索结果以及初始查询数据流进行自动融合或“整合”在一起，以生成融合的数据文件。融合的数据文件可以被输出到可视化渲染控制器418，其生成显示融合的数据文件的可视结果的显示或图形用户界面(GUI)420，也即，从用户的目标事件识别的上下文元素和使用外部搜索查询生成的外部搜索结果与原始查询数据自动融合在一起。

现在转到图6，图示了根据非限制性实施例的基于由大数据分析系统获得的查询数据流来自动生成融合的数据文件的方法。该方法开始于操作600，并且在操作602，数据检索查询被递送到查询数据控制器(参见图4)。数据检索查询可以包括例如产品印象、客户评论、点击率(CTR)数据/网站点击历史信息、产品篮放置以及最终购买信息。在操作604，事件监视服务接收实时的初始查询数据并且确定一个或多个以用户为目标的事件。在操作606，事件监视服务监视实时的查询数据，并且在操作608确定实时的查询数据中是否包括以用户为目标的事件(UTE)。当没有标识到以用户为目标的事件时，该方法返回到操作606以继续监视实时的查询数据。

然而，当检测到以用户为目标的事件时，该方法在操作610将以用户为目标的事件转换成域特定搜索标准。在操作612，基于所标识的以用户为目标的事件，自动生成外部搜索标准。在操作614，基于外部搜索标准执行搜索查询，并且响应于搜索查询而获得外部数据。在操作616，自动确定外部搜索结果与所标识的以用户为目标的事件之间的相关性。在至少一个实施例中，外部搜索结果包括用户先前未知的信息。在操作618，将相关的外部结果与以用户为目标的事件和/或与以用户为目标的事件相关联的初始的实时的查询数据自动融合在一起。以这种方式，外部数据结果可以与以用户为目标的事件整合在一起，以向用户提供关于什么实时事件触发了检测到的以用户为目标的事件的洞察。例如，通过将先前未知的外部数据结果和以用户为目标的事件与初始实时查询数据整合在一起，用户能够确定实时发生的哪个事件导致以用户为目标的销售趋势。在操作620，例如，可以生成包括融合的或“整合的”数据的控制面板，并将其显示在GUI上，并且该方法在操作622结束。因此，向用户呈现融合的数据文件的可视结果，也即，从用户的目标事件标识的上下文元素和使用外部搜索查询生成的外部搜索结果与初始查询数据“整合”在一起。因此，在没有来自用户的任何手动过程的情况下，由大数据分析系统输出的数据能够利用附加的洞察和数据相关性来扩展用户的分析，同时显著地节省其分析过程中的时间和精力。

转到图7，图示了根据非限制性实施例的生成本体层级的方法，本体层级用于自动生成用于执行外部搜索查询的域特定搜索标准。该方法开始于操作700，并且在操作702从实时获得的初始查询数据(即，从初始查询数据流)检测一个或多个以用户为目标的事件(UTE)。在操作704，将与检测到的以用户为目标的事件相关联的每个元素分类到本体个体中。在至少一个实施例中，本体控制器(参见图4)获得与检测到的以用户为目标的事件相关联的元素，并且基于该元素确定本体个体。

在操作706，将本体个体映射到对应的主题分类，基于每个本体个体(例如，通过本体控制器)分配主题。在至少一个实施例中，根据个体的同义词来扩展主题。可以使用对应个体的词汇分类规则来生成主题同义词。在操作708，根据本体个体的类别成员资格，利用上下文(即类别)来扩展每个主题。在至少一个实施例中，根据主题的同义词来扩展主题。可以使用对应个体的词汇分类规则来生成主题同义词。

在操作710，标识与类别相关联的特性。在至少一个实施例中，本体控制器使用所标识的个体来确定对应的类别，并且然后基于所确定的类别来确定特性。在操作712，标识主题的上下文信息，并且针对所标识的主题的每个属性，生成同义词。在操作714，确定特性的属性，通过生成与特性的所标识的属性相关联的同义词列表来扩展特性，并且该方法在操作716结束。以这种方式，由本体控制器生成的本体层级可以被递送到事件转换控制器408，其进而自动生成要用于执行外部搜索查询的外部搜索标准。外部查询可以提供用户先前未知的外部数据结果，然后将其与初始实时查询数据或以用户为目标的事件融合或“整合”在一起，以增强用户的分析过程。

如在此所描述的，各种非限制性实施例提供了标识元素的大数据分析系统，元素包括由实时数据事件(例如，突然趋势、异常值、模式、关系等)产生的以用户为目标的事件。大数据分析系统将与作为上下文的所检测的以用户为目标的事件相关联的所标识的元素转换成搜索标准。具有这些标准的搜索查询可以由外部数据控制器执行，外部数据控制器基于搜索标准提供用户未知的相关处理结果。这些结果被自动“整合”到原始数据集，使得用户能够对可视化中的异常事件执行更深入的分析，以进一步从外部数据维度理解它。大数据分析系统还能够利用用户可能未知的相关外部数据来自动丰富用户数据。以此方式，在没有来自用户的任何手动过程的情况下，由大数据分析系统输出的数据能够利用附加的洞察和数据相关性来扩展用户的分析，同时显著地节省其分析过程中的时间和精力。

在此参考相关附图描述了本发明的各个实施例。在不脱离本发明的范围的情况下，可以设想出替代实施例。尽管在以下描述和附图中阐述了元件之间的各种连接和位置关系(例如上方、下方、相邻等)，但是本领域技术人员将认识到，在即使改变了取向也保持了所描述的功能时，在此所描述的许多位置关系是与取向无关的。除非另有说明，这些连接和/或位置关系可以是直接的或间接的，并且本发明并不旨在在这方面进行限制。因此，实体的耦合可以指代直接耦合或间接耦合，并且实体之间的位置关系可以是直接位置关系或间接位置关系。作为间接位置关系的一个示例，本说明书中提到在层“B”上形成层“A”包括以下情况：其中一个或多个中间层(例如层“C”)在层“A”和层“B”之间，只要层“A”和层“B”的相关特性和功能基本上不受(一个或多个)中间层所改变。

以下定义和缩写用于解释权利要求和说明书。如在此所使用的，术语“包括”、“含有”、“具有”、“包含”或其任何其它变型旨在涵盖非排他性的包括。例如，包括元素列表的组合物、混合物、过程、方法、制品或装置不一定仅限于那些元素，而是可以包括未明确列出的或此类组合物、混合物、过程、方法、制品或装置固有的其他元素。

另外，术语“示例性”在此用于表示“用作示例、实例或说明”。在此描述为“示例性”的任何实施例或设计不一定被解释为比其它实施例或设计更优选或有利。术语“至少一个”和“一个或多个”被理解为包括大于或等于一的任何整数，即一、二、三、四等。术语“多个”应理解为包括大于或等于二的任何整数，即二、三、四、五等。术语“连接”可以包括间接“连接”和直接“连接”。

说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定特征、结构或特性，但是每个实施例可以包括或者可以不包括该特定特征、结构或特性。此外，这些短语不一定指代相同的实施例。另外，当结合实施例描述特定特征、结构或特性时，认为结合其它实施例实现这样的特征、结构或特性是在本领域技术人员的知识范围内的，而不管是否明确描述。

为了下文描述的目的，术语“上”、“下”、“右”、“左”、“垂直”、“水平”、“顶部”、“底部”及其派生词应涉及所描述的结构和方法，如附图中所定向的。术语“覆盖”、“在顶部上”、“定位在”或“定位在顶部”表示第一元件(例如第一结构)存在于第二元件(例如第二结构)上，其中中间元件(例如接口结构)可存在于第一元件和第二元件之间。术语“电通信”表示将电信号从第一节点传送到第二节点的任何手段，包括但不限于有线连接和/或无线连接。

术语“约”、“基本上”、“大约”及其变体旨在包括与基于提交本申请时可用的设备的特定量的测量相关联的误差度。例如，“约”可以包括给定值的±8％或5％或2％的范围。

为了简洁起见，与数据库存储和处理相关的技术可以在或可以不在此进行详细描述。例如，特定图像识别算法和/或学习算法可以由地理空间数据库系统实现以执行各种数据查询和分析。尽管在实现本发明的一个或多个实施例中使用的特定分析算法操作可以是单独已知的，但是所描述的操作的组合和/或本发明所得到的结构是独特的。因此，根据本发明的结合地理空间数据分析描述的操作的唯一组合可以实现各种单独已知的数据处理和分析操作，其中一些在紧接的以下段落中被描述，同时仍然提供唯一且新颖的系统。

在任何可能的技术细节结合层面，本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括(一个或多个)计算机可读存储介质，其上载有用于使得处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的示例的非穷举的列表包括：便携式计算机盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、诸如其上记录有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

在此所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、集成电路的配置数据或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言，诸如Smalltalk、C++等，以及过程式编程语言，诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，而连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)等的电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

在此参照根据本发明的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，使得存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，以使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图图示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令的一部分包含用于实现规定的(一个或多个)逻辑功能的一个或多个可执行指令。在备选的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本上并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用于执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

已经出于说明的目的呈现了本发明的各个实施例的描述，但上述描述并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各个实施例。在不偏离所描述的各个实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。在此所使用的术语被选择，以便最好地解释各个实施例的原理、实际应用或对市场中技术的技术改进，或者使得本技术领域的其它普通技术人员能理解在此披露的各个实施例。

Claims (25)

1.一种大数据分析系统，包括：

事件监视控制器，其被配置为从初始查询数据流检测至少一个以用户为目标的事件；

事件转换控制器，其与所述事件监视控制器信号通信，并且被配置为确定与所述至少一个以用户为目标的事件相关联的至少一个上下文元素，以及将所述至少一个上下文元素自动转换成搜索标准；

外部数据查询构造器控制器，其被配置为基于所述搜索标准自动执行外部搜索查询；以及

数据融合控制器，其被配置为将从所述至少一个以用户为目标的事件生成的所述至少一个上下文元素、与从所述外部搜索查询生成的外部搜索结果以及所述初始查询数据流自动融合在一起，以生成融合的数据文件。

2.根据权利要求1所述的大数据分析系统，其中所述事件转换控制器响应于基于所述至少一个上下文元素生成本体层级而自动转换所述至少一个上下文元素。

3.根据权利要求2所述的大数据分析系统，其中所述本体层级包括选自包括以下项的组的信息特性：主题、上下文以及话题。

4.根据权利要求3所述的大数据分析系统，其中所述信息特性还包括基于所述查询数据流的个体、类别、属性以及关系。

5.根据权利要求4所述的大数据分析系统，其中所述信息特性还包括基于所述查询数据流的时间段信息和位置信息。

6.根据权利要求5所述的大数据分析系统，还包括：

查询数据控制器，其与所述事件监视控制器信号通信，所述查询数据控制器被配置为响应于由用户输入的数据请求而检索所述查询数据流；

目标事件存储单元，其与所述事件监视控制器信号通信，以存储由所述用户输入的至少一个用户定义的目标事件；

本体控制器，其与所述事件转换控制器信号通信，所述本体控制器被配置为基于所述至少一个上下文元素确定至少一个本体个体；

外部数据系统，其与所述外部数据查询构造器控制器信号通信，以基于所述外部搜索查询生成所述外部搜索结果，并且将所述外部搜索结果递送到所述数据融合控制器；以及

可视化渲染控制器，其与所述数据融合控制器信号通信，所述可视化渲染控制器被配置为生成显示所述融合的数据文件的可视结果的图形用户界面(GUI)。

7.根据权利要求6所述的大数据分析系统，其中所述本体控制器基于所述至少一个本体个体确定至少一个信息主题，并且生成包括至少一个个体同义词的扩展主题列表。

8.根据权利要求7所述的大数据分析系统，其中所述本体控制器确定所述至少一个本体个体的类别，并且确定所述类别的至少一个特性。

9.根据权利要求8所述的大数据分析系统，其中所述本体控制器基于与所述本体个体相对应的类别来确定与每个主题相对应的上下文，并且基于所确定的所述上下文生成包括至少一个类别同义词的扩展上下文列表。

10.根据权利要求9所述的大数据分析系统，其中所述本体控制器确定所述至少一个特性的至少一个属性，并且生成包括针对所述至少一个特性的每个确定的属性的至少一个特性同义词的第二扩展列表。

11.一种基于由大数据分析系统获得的初始查询数据流来自动生成融合的数据文件的方法，所述方法包括：

经由电子事件监视控制器从所述查询数据流检测至少一个以用户为目标的事件；

经由电子事件转换控制器确定与所述至少一个以用户为目标的事件相关联的至少一个上下文元素；

经由所述事件转换控制器将所述至少一个上下文元素自动转换成搜索标准；

经由电子外部数据查询构造器控制器基于所述搜索标准自动执行外部搜索查询；以及

经由电子数据融合控制器将从所述至少一个以用户为目标的事件生成的所述至少一个上下文元素、与从所述外部搜索查询生成的外部搜索结果以及所述初始查询数据流自动融合在一起，以生成所述融合的数据文件。

12.根据权利要求11所述的方法，还包括：响应于基于所述至少一个上下文元素生成本体层级，经由所述事件转换控制器自动转换所述至少一个上下文元素。

13.根据权利要求12所述的方法，其中生成所述本体层级还包括生成选自包括以下项的组的信息特性：主题、上下文以及话题。

14.根据权利要求13所述的方法，其中生成所述信息特性还包括生成选自包括以下项的组的扩展信息：个体、类别、属性、关系、时间段以及位置。

15.根据权利要求14所述的方法，还包括：

响应于由用户输入的数据请求，经由电子查询数据控制器检索所述查询数据流；

经由目标事件存储单元存储由所述用户输入的至少一个用户定义的目标事件；

经由电子本体控制器基于所述至少一个上下文元素确定至少一个本体个体；

经由电子外部数据系统基于所述外部搜索查询生成所述外部搜索结果，并且将所述外部搜索结果递送到所述数据融合控制器；以及

经由电子可视化渲染控制器生成将所述至少一个上下文元素与所述外部搜索结果相关联的控制面板；以及生成显示控制面板的图形用户界面(GUI)。

16.根据权利要求15所述的方法，还包括经由所述本体控制器基于所述至少一个本体个体确定至少一个信息主题。

17.根据权利要求16所述的方法，还包括经由所述本体控制器确定所述至少一个本体个体的类别以及所述类别的至少一个特性。

18.一种用于基于由大数据分析系统获得的初始查询数据流来自动生成融合的数据文件的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：

计算机可读存储介质，具有存储在其上的程序指令，所述程序指令由至少一个电子硬件控制器可执行，所述程序指令包括：

第一程序指令，其由电子事件监视控制器可执行，以使所述事件监视控制器从所述查询数据流检测至少一个以用户为目标的事件；

第二程序指令，其由与所述事件监视控制器信号通信的事件转换控制器可执行，以使所述转换控制器确定与所述至少一个以用户为目标的事件相关联的至少一个上下文元素，并且将所述至少一个上下文元素自动转换成搜索标准；

第三程序指令，其由电子外部数据查询构造器控制器可执行，以使所述外部数据查询构造器控制器基于所述搜索标准自动执行外部搜索查询；以及

第四程序指令，其由电子数据融合控制器可执行，以使所述数据融合控制器将从所述至少一个以用户为目标的事件生成的所述至少一个上下文元素、与从所述外部搜索查询生成的外部搜索结果以及所述初始查询数据流自动融合在一起，以生成融合的数据文件。

19.根据权利要求18所述的计算机程序产品，其中所述事件转换控制器响应于基于所述至少一个上下文元素生成本体层级而自动转换所述至少一个上下文元素。

20.根据权利要求19所述的计算机程序产品，其中所述本体层级包括选自包括以下项的组的信息特性：主题、上下文以及话题。

21.根据权利要求20所述的计算机程序产品，其中所述信息特性还包括个体、类别、属性、关系、时间段信息以及位置信息。

22.一种数据分析系统，包括：

事件监视控制器，其被配置为从初始查询数据流检测至少一个以用户为目标的事件；

事件转换控制器，其与所述事件监视控制器信号通信，并且被配置为将与检测到的以用户为目标的事件相关联的至少一个上下文元素自动转换成搜索标准；

数据融合控制器，其被配置为将从所述至少一个以用户为目标的事件生成的所述至少一个上下文元素、与从外部搜索查询生成的外部搜索结果以及所述初始查询数据流自动融合在一起，以生成融合的数据文件；以及

图形用户界面(GUI)，其被配置为显示所述融合的数据文件的可视结果。

23.根据权利要求22所述的数据分析系统，其中所述事件转换控制器响应于基于所述至少一个上下文元素生成本体层级而自动转换所述至少一个上下文元素。

24.一种基于初始查询数据流自动生成融合的数据文件的方法，所述方法包括：

从所述查询数据流检测至少一个以用户为目标的事件；

将与检测到的以用户为目标的事件相关联的至少一个上下文元素自动转换成搜索标准；

将从所述至少一个以用户为目标的事件生成的所述至少一个上下文元素、与从外部搜索查询生成的外部搜索结果以及所述初始查询数据流自动融合在一起，以生成融合的数据文件；以及

经由图形用户界面(GUI)显示所述融合的数据文件的可视结果。

25.根据权利要求24所述的方法，其中转换所述至少一个上下文元素包括：

基于所述至少一个上下文元素确定本体层级；以及

基于所述本体层级自动生成所述搜索标准。

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