(57)【要約】      （修正有）【課題】異種のデータソースをマッピングするシステム及び方法を提供する。【解決手段】システムは、データ分析のために、監視されるベイズモデル（ＳＢＭ）と監視されないテキストの類似（ＵＴＳ）モデルの組み合わせを用いる。ＳＢＭとＵＴＳの重み付けアンサンブルが用いられ、アンサンブルは信頼基準に基づいて重み付けされる。システムは、データ処理を実行することにより、比較される異なるデータソース（ローカルデータベース及び対応するグローバルデータベース）の間でデータマッチングを特定し、見出されるデータマッチングに基づいて、ローカルデータベースとグローバルデータベースとの間でマッピングを実行する。【選択図】図２
2018170008.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異種のデータベースをマッピングするプロセッサ実装方法（２００）であって、
データマッピングシステム１００により、一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサを介して、インプットとして少なくとも一つのローカルデータベースを受信するステップ（２０２）と、
データマッピングシステム１００により、一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサを介して、ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々に対応する、少なくとも一つの特徴（２０４）及び少なくとも一つの記載（２０６）を抽出するステップと、及び、
データマッピングシステム１００により、自動マッピングを実行すること（２１８）により、ローカルデータベースと、対応するグローバルデータベースとの間でマッピングを実行するステップと
を含み、
前記自動マッピングは、
ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの特徴、及び対応するグローバルデータベースからの製品データについて、監視されるベイズモデル（ＳＢＭ）を適用すること（２１０）により、第１のセットの確率分布及び信頼値を生成することと、
ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの記載、及び対応するグローバルデータベースからの製品データについて、監視されないテキストの類似（ＵＴＳ）モデルを適用すること（２１２）により、第２のセットの確率分布及び信頼値を生成することと、
第１のセットの確率分布及び信頼値、並びに、第２のセットの確率分布及び信頼値に基づいて、重み付け信頼スコア及び確率分布を生成すること（２１４）であって、重み付け信頼スコア及び確率分布は、ローカルデータベース内の複数の製品エントリと、対応するグローバルデータベース内の複数の製品エントリとの間の、類似の範囲を表す、生成することと、並びに、
第１のセットの確率分布及び信頼値、第２のセットの確率分布及び信頼値、及び、重み付け信頼スコア及び確率分布に基づいて、ローカルデータベース及び対応するグローバルデータベースをマッピングすることであって、ローカルデータベースからの全ての製品は、グローバルデータベース内の対応する製品データへマッピングされる、マッピングすることと
を含む、プロセッサ実装方法。
【請求項２】
第１のセットの確率分布を生成することは、
グローバルデータベース内の個々のグローバル特徴に対して、ある数の最も関連するローカル特徴を選択することと、
個々のグローバル特徴及び対応する選択されたローカル特徴に対して、最大重みスパニングツリー（全域木）（ＭＳＴ）を生成することであって、グローバル特徴とローカル特徴との間の相互情報はＭＳＴのエッジ重みとして用いられる、生成することと、
ＭＳＴ内のデータに対する、複数の条件付き確率テーブル（ＣＰＴ）を学習することと、並びに、
複数のＣＰＴ内に示される一つ若しくはそれ以上の依存に基づいて、第１のセットの確率分布に属する確率として、選択された最も関連するローカル特徴の値に関して、グローバルデータベース内の個々のグローバル特徴（Ｇｊ）の個々の状態に対する確率値を計算することと
を含む、
請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項３】
第２のセットの確率分布を生成することは、
ローカルデータベース内の個々の製品に対して提供される全ての小売記載を連結することと、
連結された記載の全てのｎグラムを含むセット（ＮＩ）を形成するために、連結された記載の全てのｎグラムを形成することと、
ＮＩの個々の要素とグローバル特徴（Ｇｊ）の対応する状態の組み合わせに対する、ＮＩとＧｊとからの値の間の類似を表すスコアを算出して、スコアのセットを生成することと、
スコアのセットから最大スコアを有する要素を選択することと、
要素が存在する記載の数の比率として定義される、セットＮＩの個々の要素の度数を特定することと、
対応する度数と共に、Ｇｊの全ての状態に対する、算出されたスコアを取得することと、及び、
第２の確率分布として、Ｇｊの全ての状態に亘って個々の製品の確率分布を計算することと
を含む、
請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項４】
重み付け信頼スコアに基づいて、ローカルデータベースと、グローバルデータベースとの間で、検証されるマッピングを実行するステップが、
重み付け信頼スコアを閾値と比較すること（２１６）と、及び、
生成された信頼スコアが閾値より小さければ、検証されるマッピングを選択して実行すること（２２０）と
を含む
請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項５】
グローバルデータベースと少なくとも一つのローカルデータベースが、共通鍵を有さない異種のデータベースである、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
データマッピングシステム（１００）であって、
少なくとも一つのハードウエアプロセッサ１０４と、及び、
複数の命令を格納するメモリモジュール１０２と
を含み、
前記ハードウエアプロセッサに対して前記複数の命令は、
データマッピングシステムのインプット／アウトプット（Ｉ／Ｏ）インタフェース１０１を用いて、インプットとして少なくとも一つのローカルデータベースを受信するステップ（２０２）と、
データマッピングシステムのマッピングモジュール１０３を用いてローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々に対応する、少なくとも一つの特徴及び少なくとも一つの記載を抽出するステップと、及び、
マッピングモジュール１０３を用いることにより、ローカルデータベースと、対応するグローバルデータベースとの間で自動マッピングを実行するステップと
を実行させるものであり、
前記自動マッピングは、
ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの特徴、及び対応するグローバルデータベースからの製品データについて、監視されるベイズモデル（ＳＢＭ）を適用することにより、第１のセットの確率分布及び信頼値を生成することと、
ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの記載、及び対応するグローバルデータベースからの製品データについて、監視されないテキストの類似（ＵＴＳ）モデルを適用することにより、第２のセットの確率分布及び信頼値を生成することと、
第１のセットの確率分布及び信頼値、並びに、第２のセットの確率分布及び信頼値に基づいて、重み付け信頼スコア及び確率分布を生成することであって、重み付け信頼スコア及び確率分布は、ローカルデータベース内の複数の製品エントリと、対応するグローバルデータベース内の複数の製品エントリとの間の、類似の範囲を表す、生成することと、並びに、
第１のセットの確率分布及び信頼値、第２のセットの確率分布及び信頼値、及び、重み付け信頼スコア及び確率分布に基づいて、ローカルデータベース及びグローバルデータベースをマッピングすることであって、ローカルデータベースからのデータ、グローバルデータベース内の対応するデータへマッピングされる、マッピングすることと
を含む、
データマッピングシステム１００。
【請求項７】
グローバルデータベース内の個々のグローバル特徴に対して、ある数の最も関連するローカル特徴を選択することと、
グローバル特徴及び対応する選択されたローカル特徴に対して、最大重みスパニングツリー（全域木）（ＭＳＴ）を生成することであって、グローバル特徴とローカル特徴との間の相互情報はＭＳＴのエッジ重みとして用いられる、生成することと、
ＭＳＴ内のデータに対する、複数の条件付き確率テーブル（ＣＰＴ）を学習することと、並びに、
複数のＣＰＴ内に示される一つ若しくはそれ以上の依存に基づいて、第１のセットの確率分布に属する確率として、選択された最も関連するローカル特徴の値に関して、グローバルデータベース内の個々のグローバル特徴（Ｇｊ）の個々の状態に対する確率値を計算することと
により、マッピングモジュール１０３は第１のセットの確率分布を生成する、
請求項６に記載のデータマッピングシステム１００。
【請求項８】
ローカルデータベース内の個々の製品に対して提供される全ての小売記載を連結することと、
連結された記載の全てのｎグラムを含むセット（ＮＩ）を形成するために、連結された記載の全てのｎグラムを形成することと、
ＮＩの個々の要素とグローバル特徴（Ｇｊ）の対応する状態の組み合わせに対する、ＮＩとＧｊとからの値の間の類似を表すスコアを算出して、スコアのセットを生成することと、
スコアのセットから、最大スコアを有する要素を選択することと、
要素が存在する記載の数の比率として定義される、セットＮＩの個々の要素の度数を特定することと、
対応する度数と共に、Ｇｊの全ての状態に対する、算出されたスコアを取得することと、及び、
第２の確率分布として、Ｇｊの全ての状態に亘って個々の製品の確率分布を計算することと
により、マッピングモジュール１０３は第２のセットの確率分布を生成する、
請求項６に記載のデータマッピングシステム１００。
【請求項９】
重み付け信頼スコアを閾値と比較すること（２１６）と、及び、
生成された信頼スコアが閾値より小さければ、検証されるマッピングを選択して実行すること（２２０）と
により、マッピングモジュール１０３はローカルデータベースとグローバルデータベースとの間で、検証されるマッピングを実行する、
請求項６に記載のデータマッピングシステム１００。
【請求項１０】
一つ若しくはそれ以上の命令を含む、一つ若しくはそれ以上の非一時性の機械読み取り可能記憶媒体であって、
前記一つ若しくはそれ以上の命令が一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサにより稼動されると、
一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサを介して、インプットとして少なくとも一つのローカルデータベースを受信するステップ（２０２）と、
一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサを介して、ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々に対応する、少なくとも一つの特徴（２０４）及び少なくとも一つの記載（２０６）を抽出するステップと、及び、
自動マッピングを実行すること（２１８）により、ローカルデータベースと、対応するグローバルデータベースとの間でマッピングを実行するステップと
が実行され、
前記自動マッピングは、
ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの特徴、及び対応するグローバルデータベースからの製品データについて、監視されるベイズモデル（ＳＢＭ）を適用すること（２１０）により、第１のセットの確率分布及び信頼値を生成することと、
ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの記載、及び対応するグローバルデータベースからの製品データについて、監視されないテキストの類似（ＵＴＳ）モデルを適用すること（２１２）により、第２のセットの確率分布及び信頼値を生成することと、
第１のセットの確率分布及び信頼値、並びに、第２のセットの確率分布及び信頼値に基づいて、重み付け信頼スコア及び確率分布を生成すること（２１４）であって、重み付け信頼スコア及び確率分布は、ローカルデータベース内の複数の製品エントリと、対応するグローバルデータベース内の複数の製品エントリとの間の、類似の範囲を表す、生成することと、並びに、
第１のセットの確率分布及び信頼値、第２のセットの確率分布及び信頼値、及び、重み付け信頼スコア及び確率分布に基づいて、ローカルデータベース及び対応するグローバルデータベースをマッピングすることであって、ローカルデータベースからの全ての製品は、グローバルデータベース内の対応する製品データへマッピングされる、マッピングすることと
を含む、一つ若しくはそれ以上の非一時性の機械読み取り可能記憶媒体。
【請求項１１】
第１のセットの確率分布を生成するために、前記一つ若しくはそれ以上の命令が一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサにより稼動されると、
グローバルデータベース内の個々のグローバル特徴に対して、ある数の最も関連するローカル特徴を選択することと、
グローバル特徴及び対応する選択されたローカル特徴に対して、最大重みスパニングツリー（全域木）（ＭＳＴ）を生成することであって、グローバル特徴とローカル特徴との間の相互情報はＭＳＴのエッジ重みとして用いられる、生成することと、
ＭＳＴ内のデータに対する、複数の条件付き確率テーブル（ＣＰＴ）を学習することと、並びに、
複数のＣＰＴ内に示される一つ若しくはそれ以上の依存に基づいて、第１のセットの確率分布に属する確率として、選択された最も関連するローカル特徴の値に関して、グローバルデータベース内の個々のグローバル特徴（Ｇｊ）の個々の状態に対する確率値を計算することと
が実行される、
請求項１０に記載の一つ若しくはそれ以上の非一時性の機械読み取り可能記憶媒体。
【請求項１２】
第２のセットの確率分布を生成するために、前記一つ若しくはそれ以上の命令が一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサにより稼動されると、
ローカルデータベース内の個々の製品に対して提供される全ての小売記載を連結することと、
連結された記載の全てのｎグラムを含むセット（ＮＩ）を形成するために、連結された記載の全てのｎグラムを形成することと、
ＮＩの個々の要素とグローバル特徴（Ｇｊ）の対応する状態の組み合わせに対する、ＮＩとＧｊとからの値の間の類似を表すスコアを算出して、スコアのセットを生成することと、
スコアのセットから、最大スコアを有する要素を選択することと、
要素が存在する記載の数の比率として定義される、セットＮＩの個々の要素の度数を特定することと、
対応する度数と共に、Ｇｊの全ての状態に対する、算出されたスコアを取得することと、及び、
第２の確率分布として、Ｇｊの全ての状態に亘って個々の製品の確率分布を計算することと
が実行される、
請求項１０に記載の一つ若しくはそれ以上の非一時性の機械読み取り可能記憶媒体。
【請求項１３】
ローカルデータベースと、グローバルデータベースとの間で、検証されるマッピングを実行するために、前記一つ若しくはそれ以上の命令が一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサにより稼動されると、
重み付け信頼スコアを閾値と比較すること（２１６）と、及び、
生成された信頼スコアが閾値より小さければ、検証されるマッピングを選択して実行すること（２２０）と
が実行される、
請求項１０に記載の一つ若しくはそれ以上の非一時性の機械読み取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願及び優先権の相互参照
この出願は、２０１７年３月９日に印度国に出願された印度国仮明細書（名称：エンティティの属性をマッピングする方法及びシステム）第２０１７２１００８３２１号の優先権を主張する。
【０００２】
技術分野
本開示は概略、データ処理に関し、特に、異種のデータソースをマッピングするシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
種々のアプリケーションでは、二つ以上のデータソースを比較し、比較されるデータソース内で、コンテンツ間の類似を特定することが、要求される。例えば、ある組織が、全地球規模で拡がる多数のブランチを有することを考慮されたい。その組織は、その組織により提供され、及び／又は管理される、種々の製品及びサービスに関する情報を備える、グローバルデータベースを維持していることがある。しかしながら、組織がそのブランチの各々からデータを収集する場合、データは異種のフォーマットに在る、ということが生じ得る。このことは次のことを意味する。即ち、各々のブランチは、各々のブランチがその特定の地域での活動を効果的に管理する助けとなる、地域の標準及び／又は条件に従って、カスタマイズされるデータを用いていることがある。そのことは、結局、組織は異種のフォーマットでデータを収集することになる、ということを意味する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、組織が様々なブランチからデータを収集してデータを分析する意図があるならば、データが異種のフォーマットにあるので、分析は障害となる。異種のデータ処理及び分析を促進する現存のシステムは、テキストの類似の特徴ベースの技術に依存するものであるが、該技術は監視されるものではない。監視されずに、用いられるメカニズムは、アウトプットの質に影響する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の実施形態は、従来のシステムにおいて発明者により認識された上述の技術的課題の一つ若しくはそれ以上のものへの解決策として、技術的改良を提示する。例えば、一つの実施形態では、異種のデータベースをマッピングするプロセッサ実装方法が提供される。最初に、データマッピングシステムにより、一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサを介して、インプットとして少なくとも一つのローカルデータベースが受信される。更に、データマッピングシステムにより、一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサを介して、ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々に対応する、少なくとも一つの特徴及び少なくとも一つの記載が、抽出される。更に、自動マッピングにより、少なくとも一つのローカルデータベースと、対応するグローバルデータベースとのコンテンツが、マッピングされるが、自動マッピングは以下のステップを含む。
【０００６】
ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの特徴、及び対応するグローバルデータベースからの製品データについて、監視されるベイズモデル（ＳＢＭ）を適用することにより、第１のセットの確率分布及び信頼値が生成される。更に、ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの記載、及び対応するグローバルデータベースからの製品データについて、監視されないテキストの類似（ＵＴＳ）モデルを適用することにより、第２のセットの確率分布及び信頼値が生成される。第１のセットの確率分布及び信頼値、並びに、第２のセットの確率分布及び信頼値に基づいて、重み付け信頼スコア及び確率分布が生成されるが、重み付け信頼スコア及び確率分布は、ローカルデータベース内の複数の製品エントリと、対応するグローバルデータベースからの製品データとの間の、類似の範囲を表す。更に、データマッピングシステムにより、一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサを介して、第１のセットの確率分布及び信頼値、第２のセットの確率分布及び信頼値、及び、重み付け信頼スコア及び確率分布に基づいて、ローカルデータベース及び対応するグローバルデータベースがマッピングされるが、ローカルデータベースからのデータは、グローバルデータベース内の対応するデータへマッピングされる。
【０００７】
別の態様では、データマッピングシステムが提供される。データマッピングシステムは、少なくとも一つのハードウエアプロセッサと、及び、複数の命令を格納するメモリモジュールとを含む。複数の命令は、実行されると、ハードウエアプロセッサに対して、データマッピングシステムのインプット／アウトプット（Ｉ／Ｏ）インタフェースを用いて、インプットとして少なくとも一つのローカルデータベースを受信させる。データマッピングシステムのマッピングモジュールは続いて、ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々に対応する、少なくとも一つの特徴及び少なくとも一つの記載を抽出する。マッピングモジュールは続いて、ローカルデータベースと、対応するグローバルデータベースとの間で自動マッピングを実行するが、自動マッピングは更に以下のステップを含む。
【０００８】
ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの特徴、及び対応するグローバルデータベースからのデータについて、監視されるベイズモデル（ＳＢＭ）を適用することにより、第１のセットの確率分布及び信頼値が生成される。更に、ローカルデータベース内の複数の製品エントリの各々についての少なくとも一つの記載、及び対応するグローバルデータベースからの製品データについて、監視されないテキストの類似（ＵＴＳ）モデルを適用することにより、第２のセットの確率分布及び信頼値が生成される。第１のセットの確率分布及び信頼値、並びに、第２のセットの確率分布及び信頼値に基づいて、重み付け信頼スコア及び確率分布が生成されるが、重み付け信頼スコア及び確率分布は、ローカルデータベース内の複数の製品エントリと、対応するグローバルデータベース内の製品データとの間の、類似の範囲を表す。更に、データマッピングシステムにより、一つ若しくはそれ以上のハードウエアプロセッサを介して、第１のセットの確率分布及び信頼値、第２のセットの確率分布及び信頼値、及び、重み付け信頼スコア及び確率分布に基づいて、ローカルデータベース及び対応するグローバルデータベースがマッピングされるが、ローカルデータベースからのデータは、グローバルデータベース内の対応するデータへマッピングされる。
【０００９】
当然のことながら、前述の概略の説明と以下の詳細な説明の両方は例示であり説明のためのものに過ぎず、特許請求の範囲に記載の発明を限定するものでは無い。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
添付の図面は、本明細書に組み込まれて本開示の一部を構成するものとなるのであるが、例示の実施形態を示しており、明細書の記載と共に、本開示の原理を説明するのに役立つものである。
【図１】図１は、本開示のある実施形態に係る、データ処理を実行するデータマッピングシステムのブロック図である。
【図２】図２は、本開示のある実施形態に係る、データマッピングシステムを用いるデータ処理を実行するプロセスに含まれるステップを示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
添付の図面を参照して、例示の実施形態を説明する。図面では、参照番号の左端桁は、その参照番号が最初に登場する図面を特定する。有用である限り、同じ又は類似の部分を示すべく、図面全体に亘って同じ参照番号が用いられる。本明細書では本開示の原理に関する例や特徴を記載しているが、本開示の実施形態の精神及び範囲から乖離することが無ければ、変更、適応、及び他の実装が可能である。以下の詳細な説明は例示としてのみ考慮され、真の範囲及び精神は以下の請求項により示されることが、意図されている。
【００１２】
図面、特に図１〜図２を参照すると、図面では同様の参照文字は図面全体を通して一貫して対応する特徴を示しているのであるが、好適な実施形態が示されており、これらの実施形態は以下の例示のシステム及び／又は方法に照らして記載されている。
【００１３】
図１は、本開示の実施形態に係る、データ処理を実行するデータマッピングシステムのブロック図である。データマッピングシステムは、インプット／アウトプット（Ｉ／Ｏ）インタフェース１０１、メモリモジュール１０２、マッピングモジュール１０３、及び、ハードウエアプロセッサ１０４を、含む。実施形態では、コンポーネント／用語、及び、図１に示す、データマッピングシステム１００の個々のコンポーネントの数は、例示の目的のためのものに過ぎず、実装の条件／標準により変化し得る。
【００１４】
インプット／アウトプット（Ｉ／Ｏ）インタフェース１０１は、データマッピングシステム１００と少なくとも一つの外部エンティティとの間の通信を促進するための、少なくとも一つのチャネルを提供するように構成されている。外部エンティティは、ユーザ、及び／又は、システムであればよい。例えば、インプット／アウトプット（Ｉ／Ｏ）インタフェース１０１は、インプットを提供するように、及び／又は、アウトプットにアクセスするように、及び／又はデータマッピングシステム１００により実行されるデータ処理に関する一つ若しくはそれ以上のアクションを実行するように、ユーザがデータマッピングシステム１００と直接に相互作用する適切なインタフェースを提供し得る。別の例では、Ｉ／Ｏインタフェース１０１は、データマッピングシステム１００の通信コンポーネントの助けとなる適切な通信プロトコルを、少なくとも一つのチャネルに提供するように構成されている。Ｉ／Ｏモジュール１０１は、前記少なくとも一つの外部エンティティと相互作用することにより、更に処理されるべきデータソースをインプットとして収集する。データソースは、データ処理の間に、比較されマップされる必要がある少なくとも一つのグローバルデータソースと少なくとも一つのローカルデータソースを、含む。実施形態では、インプットは、異種の性質を備える。実施形態では、複数のデータソース（即ち、グローバルデータソースとローカルデータソース）は共通のキーを共有しないが、このことは、データソース内のデータは異種であることを意味する。
【００１５】
メモリモジュール１０２は、データマッピングシステム１００により対処されるデータ処理と関連するどのタイプのデータも格納するように構成されている。例えば、処理のためのインプットとして収集されるデータソースは、メモリモジュール１０２の適宜のデータベース内に格納される。データは、構成として、恒久的に及び／又は一時的に、格納され得る。メモリモジュール１０２は更に、データ処理の結果を格納し、該結果は、即座に及び／又は要求時に、ユーザへアウトプットとして提供され得る。メモリモジュール１０２は更に、認証チェックを実行して、若しくは実行せず、ユーザに対して、全ての若しくは選択された、格納されたコンテンツへのアクセスを提供するように構成されている。
【００１６】
マッピングモジュール１０３は、メモリモジュール１０２からローカルデータベース及びグローバルデータベースを収集して、分析されるデータベース内の関連するコンテンツを特定するデータ処理を実行するように、構成されている。実施形態では、分析されるデータベース内のデータは、異種の性質を備える。例えば、グローバルデータソースは、特定のエンティティのための、標準用語及び／又は定義を格納するが、ここでこの文脈にて言及される「エンティティ」は、製品及び／又はプロセスであればよい。分析されるローカルデータソースは、定義と共に、同じエンティティに対して用いられる異なる用語を備える。マッピングモジュール１０３は、データ処理を実行することにより、ローカルデータソースとグローバルデータソース内の類似のデータ間の関係を特定し、それに応じて、データ処理の間に特定される、関連するデータ間のマッピングを実行する。マッピングシステム１０３は、グローバルデータベース及びローカルデータベースをマップするにあたり、自動マッピング及び／又は検証されるマッピングを実行することができる。実施形態では、任意の所与のインプットに対して、マッピングモジュール１０３は、監視されるベイズモデルと監視されないテキストの類似モデルとを組み合わせることにより、自動マッピングを実行する。自動マッピングを用いて取得されるマッピング結果と共に、マッピングモジュール１０３は、自動マッピングプロセスを用いて特定される関係／マッピングに対する、信頼スコアを生成する。信頼スコアは、ローカルデータベースとグローバルデータベースの間で為されるマッピングに関する、精度の範囲を表す。このように生成される信頼スコアは更にマッピングモジュール１０３により用いられて、ユーザ介入／監視がデータマッピングプロセスで要求されるか否かを決定する。例えば、信頼スコアが所定の閾値よりも小さいならば、このことは、グローバルデータベースとローカルデータベースとの間で為されるマッピングにおける精度が低いということを示し、このときマッピングモジュール１０３は、ユーザがマッピングプロセスに介入してモニタすること（即ち、検証化マッピング）を許可し得る／促し得る。マッピングモジュール１０３は更に、見出された一つ若しくはそれ以上のマッチングデータに基づいて、マップされるデータベースの融合を実行するように構成され得る。
【００１７】
自動マッピングに対して、マッピングモジュール１０３により用いられる、監視されるベイズモデルと監視されないテキストの類似（ＵＴＳ）モデルを、以下にて説明する（例示のために、一つ若しくはそれ以上の製品のフレーバやブランドなどの（但しこれらに限定されない）特徴に関連する情報を有するグローバルデータソース及びローカルデータソースを考慮して、ベイズモデル及びＵＴＳモデルを、説明する。）。
二つのデータベースを考慮する。
ａ．個々の製品ｌがローカル特徴Ｌ１、Ｌ２、・・・ＬＭ及び小売記載（Ｄｌ）を有する、ローカルデータベース（ＤＢ（Ｌ））、及び、
ｂ．Ｋのグローバル特徴を有するグローバルデータベース（ＤＢ（Ｇ））。
【００１８】
ローカルデータベース内の製品がグローバル特徴値（例えば、「カテゴリ」や「グローバルブランド」など）にマップされるべきである、レコードマッチングが実行され得る。
【００１９】
データマイニングの観点から、Ｌ内の個々の製品ｌは、二種の情報、（１）「Ｍ」ローカル特徴、及び、（２）小売によるテキスト記載を、有する。ベイズモデルとＵＴＳの組み合わせを使用することにより、グローバル特徴の値ＧｊがＬ内の個々の製品に対して予測される。データ処理ステージでは、
（１）ローカル特徴を用いる、監視されるベイズモデル（ＳＢＭ）；及び
（２）記載を用いる、監視されないテキストの類似（ＵＴＳ）。
【００２０】
ＳＢＭとＵＴＳの両方は、Ｇｊのあらゆる可能なステージｇｊ，ｔ，ｔ＝１，２，．．．ｍｊの確率を計算するのに用いられる。独立の確率値はＳＢＭ及びＵＴＳを用いて生成され、更に、加重アンサンブルベースアプローチは、Ｇｊの値を予測するために両方のモデルの確率を組み合わせる。
【００２１】
監視されるベイズモデル
ＳＢＭを構築するアプローチは３ステップを含む。
（１）ネットワークストラクチャ学習
（２）パラメータ学習
（３）ベイズ推論
【００２２】
学習ツリーベースのベイジアンネットワーク（ＴＢＮ）は、ストラクチャ学習のために用いられ、一方でパラメータ学習及びベイズ推論のためには、条件付き確率のデータベースに関する確率的クエリベースアプローチが用いられる。
【００２３】
ＴＢＮストラクチャ学習
ベイジアンネットワークは、条件付き確率テーブル（ＣＰＴ）として知られるパラメータと関連付けられるが、ここでノードのＣＰＴは、ノードの個々の値がその親ノードの値の所与の全組み合わせを取ることができる、可能性を示す。ＣＰＴでは、パラメータを評価する、個々のバイナリにおけるデータインスタンスを殆ど残すこと無く親ノードの数が増加するにつれて、バイナリの数は指数関数的に大きくなる。よって、基本的な分布のよりより良好な評価を度々提供するのは、僅かなストラクチャである。また、個々のノードの状態の数が高くなり学習されるモデルが複雑になるならば、ベイズ推論は概念上及び計算上、手に負えないものとなる。故に、ツリーベースのストラクチャは、限定されたデータからの、及び、より速い推論を促進するためのより多数の状態の存在において、密度評価のために有益である。欲張りサーチがこの目的のために利用可能であり、スコアベースのアプローチがＴＢＮストラクチャを学習するのに用いられる。
【００２４】
グローバル特徴Ｇｊ及びＭのローカル特徴を前提とする、相互情報を用いるＧｊについての最上位のηの最も関連するローカル特徴のセット。
【００２５】
セットＹｊ（Ｌ）によるこれらのηのローカル特徴。更に、ランダム変数Ｘ＝｛Ｘｒ：ｒ＝１，２，．．．．η＋１｝に関するツリーベースのベイジアンネットワーク（ＴＢＮ）。ここで、個々のＸｒ∈Ｘは、ローカル特徴Ｌｉ∈Ｙｊ（Ｌ）か、グローバル特徴Ｇｊかの、いずれかである。
【００２６】
ツリー構造分布と実際の基本分布との間のクロスエントロピは、構造が最大重みスパニングツリー（全域木）（ＭＳＴ）であるとき、最小化される。結果として、ＴＢＮストラクチャを学習するために、ＭＳＴが、セットＸ内の特徴のために学習される。Ｗ（Ｘｒ；Ｘｓ）により示される、対の特徴の夫々の間の相互情報。更に、相互情報は、対の特徴の夫々の間の重みとして取得され、クラスカルアルゴリズムを用いてＭＳＴを学習する
【数１】
2018170008.tif 000003
【００２７】
ＭＳＴを学習することにより、可能なグラフの検索空間の次数は減少される。このＭＳＴを用いて、マッピングモジュール１０３は、個々のエッジ方向を順次フリップし、式（１）を用いて算出される対応する全体重み（ＴＷ）と共に２ηの有向グラフを取得することにより、最小クロスエントロピを伴う有効グラフを検索する。最大ＴＷ（最小クロスエントロピ）を伴うグラフは、基本分布を表す最良のグラフ構造として選ばれる。
【００２８】
パラメータ学習及び干渉
ベイジアンネットワークのパラメータ（ＣＰＴ）を学習するために、Ｌの確率
【数２】
2018170008.tif 000004
内のあらゆる製品ｌに対して、Ｇｊのあらゆるステージに対して、ベイジアンネットワーク内のローカル特徴の観察された値が与えられる。
【００２９】
ローカルデータベースの内容から抽出した特徴について、監視されるベイズモデルを適用することにより、マッピングモジュール１０３は、第１のセットの信頼値及び確率分布を生成する。
【００３０】
監視されないテキストの類似
ＵＴＳアプローチは、小売記載を用いて、グローバル特徴Ｇｊの個々の可能な状態の確率
【数３】
2018170008.tif 000005
を計算するのに用いられる。Ｌ内の個々の製品ｌがｒｌの記載を有し、個々の記載ｄｌ，ｒ（ここでｒ＝１，２，．．．．ｒｌ）に対して近接するワードのｎグラムが決定される、ということを考察する。
【数４】
2018170008.tif 000006
を全ての記載のｎグラムのセットとする。ここで、
【数５】
2018170008.tif 000007
は、ｒｌに対して
【数６】
2018170008.tif 000008
が存在する、記載の数の比率として定義される、個々の
【数７】
2018170008.tif 000009
の度数である。
【００３１】
Ｇｊのあらゆるステージｇｊ，ｔに対して、セットＮｌからの最良のマッチングｎグラムは、ｇｊ，ｔとあらゆる
【数８】
2018170008.tif 000010
との間のジャロ−リンクラ（Ｊａｒｏ−Ｗｒｉｎｋｌｅｒ）距離を算出して、ｎグラム、例えば、
【数９】
2018170008.tif 000011
を選択し、ここで最大スコア
【数１０】
2018170008.tif 000012
が新しいスコア
【数１１】
2018170008.tif 000013
となることにより、決定される。最後に、個々のスコア
【数１２】
2018170008.tif 000014
は、ｓｏｆｔｍａｘスケーリング関数により、確率
【数１３】
2018170008.tif 000015
に変換される。
【００３２】
ローカルデータベースの内容から抽出される記載について、ＵＴＳモデルを適用することにより、マッピングモジュール１０３は、第２のセットの信頼値及び確率分布を生成する。
【００３３】
モデルのアンサンブル
両方の予測（ＳＢＭ及びＵＴＳ）の信頼値に基づいて、並びに、ＳＢＭモデルを用いるＧｊの値に対する所与の確率分布
【数１４】
2018170008.tif 000016
に対して、個々の確率に対応する信頼は以下のように決定される。
【数１５】
2018170008.tif 000017
ここで、ｔ＝１，２，．．．ｍｊである。
【数１６】
2018170008.tif 000018
は、理想分布であり、ｔ＝ｔ’ならば１となり、そうでないならば０となる。個々の確率
【数１７】
2018170008.tif 000019
に対して同様に、信頼
【数１８】
2018170008.tif 000020
が決定される。
【００３４】
両方のモデルからの所与の確率分布及び信頼値により、二つの確率の重み付け線形和が採用され、Ｇｊの状態に亘る新しい確率分布を得る。
【数１９】
2018170008.tif 000021
であり、Ｇｊの値は最大の
【数２０】
2018170008.tif 000022
に対して選ばれる。ここで言及されるアンサンブルは信頼ベースの重み付けアンサンブルである、即ち、アンサンブルは信頼基準に基づいて重み付けされる。
【００３５】
更に、信頼値は、信頼値の閾値と比較されるが、信頼値の閾値はデータマッピングシステム１００により予め規定されて構成される。信頼値が閾値より小さければ、データマッピングシステム１００はユーザに、介入してマッピングを検証するように促す。信頼値が閾値を超えることが見出されると、マッピングモジュール１０３は、ＳＢＭモデル及びＵＳＴモデルを用いて自動マッピングプロセスを継続する。マッピングモジュール１０３は更に、マッピング結果に基づいてデータソースの統合を実行するように構成され得る。
【００３６】
ハードウエアプロセッサ１０４（若しくは、複数のハードウエアプロセッサ）は、データマッピングシステム１００の他のコンポーネントと通信して、対応するコンポーネントから適宜のデータ及び／又はコントロール信号を受信することにより、対応するコンポーネントにより示される一つ若しくはそれ以上のアクション／ステップを実行するように、構成されている。
【００３７】
図２は、本開示の或る実施形態に係る、データマッピングシステムを用いてデータ処理を実行するプロセスに含まれるステップを表すフロー図２００である。グローバルに販売されている製品「Ａ」を想定する。同一の製品が、世界の様々な地域に亘って様々に名付けられているかもしれない。地球の様々な地域に亘る様々なベンダ／販売者により、同一の製品に与えられる記載も、変動し得る。少なくとも「Ａ」に関する様々な特徴及び実際の記載など、であるがこれらに限定されない、データを格納する「グローバルデータソース」が存在すると、想定する。同じ製品に対して、世界の様々な地域において「Ａ」に対して与えられるローカル特徴及び記載が格納される、複数の「ローカルデータベース」が存在することもある。データベース、即ち、グローバルデータベース及び一つ若しくはそれ以上のローカルデータベースは異種であるので（即ち、グローバルデータベースとローカルデータベースとの間には共通鍵は無いので）、データマッピングシステム１００は本明細書に記載のデータ処理を用いて、グローバルデータベースとローカルデータベースとの間でデータマッピングを実行する。
【００３８】
説明のために、データマッピングシステム１００へのインプットとして「一つの」ローカルデータベースが与えられる（２０２）と想定する。データマッピングシステム１００は、ローカルデータベース内にリスト化される一つ若しくはそれ以上の製品のローカル特徴を抽出する（２０４）。データマッピングシステム１００は更に、ローカルデータベース内にリスト化された一つ若しくはそれ以上の製品に関する記載を抽出する（２０６）。データマッピングシステム１００は、インプットとして、ローカルデータベースに対応するグローバルデータベースも収集する（２０８）。続いてデータマッピングシステム１００は、抽出したローカル特徴及びグローバルデータベースからのデータについて、監視されるベイズモデル（ＳＢＭ）を適用し（２１０）、第１のセットの確率分布及び信頼値を生成する。同様に、データマッピングシステム１００は、ローカルデータベースから抽出された記載について、及び、グローバルデータベースからのデータについて、監視されないテキストの類似（ＵＴＳ）モデルを適用し（２１２）、第２のセットの確率分布及び信頼値を生成する。
【００３９】
続いてデータマッピングシステム１００は、第１のセットの確率分布及び信頼値、並びに、第２のセットの確率分布及び信頼値（第１と第２のセットのアンサンブル）を処理して、組み合わされた信頼値を生成する。組み合わされた信頼値は、ローカルデータベース内のデータとグローバルデータベース内のデータとの間の、類似の範囲を表す。続いてデータマッピングシステム１００は、組み合わされた信頼値を（「閾値」として称される）閾スコアと比較する（２１６）。閾値を超える、組み合わされた信頼値は、マッピングにおけるより高い精度を示し、その場合、データマッピングシステム１００は、前述のステップにて説明したように自動マッピングを継続する（２１８）。閾値より小さい、組み合わされた信頼値は、データマッピングシステム１００により実行される自動マッピングの精度がより小さいということを示し、その場合、データマッピングシステム１００は、検証されるマッピングを実行する（２２０）のであるが、マッピングプロセスの間にユーザの介入が促され得る。自動マッピング及び／又は検証されるマッピングのうちの、一つを実行することにより、データマッピングシステム１００は、マッピング結果を生成する（２２２）。ある実施形態では、ローカルデータベースとグローバルデータベースとの間でマッピングを実行した後、データマッピングシステム１００は、グローバルデータベースとローカルデータベースを統合するのに用いられ得る。ある実施形態では、データマッピングシステム１００は、グローバルデータベースとローカルデータベースとの統合のためのインプットとして、ＳＢＭモデル及びＵＳＴモデルからの、確率分布の重み付けアンサンブルを、考慮に入れる。
【００４０】
明細書は、当業者が実施形態を作成し利用できるように本発明の主題を記載する。本発明の主題に係る実施形態の範囲は、請求項により定義され、当業者の頭に浮かぶ他の実施形態を含み得る。それら他の変更が、請求項の文言とは異ならない同様の要素を有するならば、又は、それら他の変更が、請求項の文言とのごく僅かな差異しか伴わない等価の要素を含むならば、それら他の変更は請求項の範囲内であることを意図するものである。
【００４１】
本開示の実施形態は、データマッピングについての未解決の課題に対処する。よって、実施形態は、ジョイントキーを保有するデータソースを対比するメカニズムを提供する。更に、本明細書に記載の実施形態は、ジョイントキーは無いが異種のデータを包含するデータソースの統合のためのメカニズムを、提供する。
【００４２】
保護の範囲はプログラムに、更には内部にメッセージを備えるコンピュータ読み取り可能記憶手段へ拡張されることは、理解されるべきである。それらコンピュータ読み取り可能記憶手段は、プログラムがサーバ若しくはモバイルデバイス、又は任意の適切なプログラム可能デバイスで稼動するとき、方法の一つ若しくはそれ以上のステップを実装するプログラムコード手段を、含む。ハードウエアデバイスは、例えば、サーバやパーソナルコンピュータなどの任意の種類のコンピュータ、若しくは、それらの任意の組み合わせを含む、プログラム可能である、任意の種類のデバイスであればよい。デバイスは、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの、例えば、ハードウエア手段、若しくは、例えば、ＡＳＩＣ及びＦＰＧＡなどの、ハードウエア手段及びソフトウエア手段の組み合わせ、又は、少なくとも一つのマイクロプロセッサ、及び、ソフトウエアモジュールが内に配置された少なくとも一つのメモリ、である手段も、含み得る。よって、手段は、ハードウエア手段及びソフトウエア手段の両方を含み得る。本明細書に記載の方法の実施形態は、ハードウエア及びソフトウエアにて実装可能である。デバイスはソフトウエア手段も含み得る。一方で、例えば、複数のＣＰＵを用いる、様々なハードウエアデバイスも含み得る。
【００４３】
本明細書の実施形態は、ハードウエアエレメント及びソフトウエアエレメントを含み得る。ソフトウエアで実装される実施形態は、ファームウエア、常駐ソフトウエア、マイクロコード等を含むが、それらに限定されるものでは無い。本明細書に記載の種々のモジュールにより実行される機能は、他のモジュール、若しくは他のモジュールの組み合わせにより実装され得る。この記載のために、コンピュータ使用可能、若しくはコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、命令実行システム、装置、若しくはデバイスにより、又は、これらと接続して、用いるプログラムを含み、格納し、通信し、伝搬し、又は移送することができる、どの装置でもよい。
【００４４】
説明されるステップは、例示の実施形態を説明するために設定されており、現在進行中の技術発展は、特定の機能が実行されるやり方を変えてしまうことが予想される。これらの例は、例示のために本明細書に示すものであり、限定されるものではない。更に、機能ブロックは、本明細書では説明の便宜のために任意に規定している。特定の機能及びそれらの関係が適宜実行される限り、別途の境界が規定され得る。本明細書に含まれる教示に基づいて、（本明細書に記載のものの等価物、拡張、変形、導出などを、含む）別途のものは、関連分野の当業者に明らかであろう。それら別途のものは、開示される実施形態の範囲及び精神の範囲内に在る。また、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」「有する（ｈａｖｉｎｇ）」「含有する（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」及び「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、並びに他の類似の形式は、意味上等価であり、これらの単語のいずれかに続く一項目若しくは複数の項目は、それらの項目についての網羅的列挙を意味するのではなく列挙される一項目若しくは複数の項目にのみ限定されることを意味する、という点において制約が無いことを、意図するものである。本明細書で用いるように、及び、添付の請求項において、単数形「一つの（ａ）」「一つの（ａｎ）」及び「その（ｔｈｅ）」は、文脈が別途指示するので無い限り、複数の形式を含むことにも留意しなければならない。
【００４５】
更に、一つ若しくはそれ以上のコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、本開示と一貫する実施形態を実装するのに利用され得る。コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、プロセッサにより読み取り可能な情報若しくはデータが格納され得る、どのタイプの物理メモリも示す。よって、コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、本明細書に記載実施形態と一貫するステップ若しくはステージをプロセッサに実行させる命令を含む、一つ若しくはそれ以上のプロセッサにより実行するための命令を、格納し得る。用語「コンピュータ読み取り可能記憶媒体」は、有体物を含み伝送波や過渡信号を除外する、即ち、非一時性である、と理解されるべきである。例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハードディスク、ＣＤ  ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュディスク、及び、任意の他の周知の物理記憶媒体を、含む。
【００４６】
開示及び例は、例示のものとしてのみ考慮されることが意図されており、開示される実施形態の真の範囲及び精神は、以下の請求項により示される。
【符号の説明】
【００４７】
１００・・・データマッピングシステム、１０１・・・インプット／アウトプット（Ｉ／Ｏ）インタフェース、１０２・・・メモリモジュール、１０３・・・マッピングモジュール、１０４・・・ハードウエアプロセッサ。
【図１】
2018170008.tif 000023
【図２】
2018170008.tif 000024
【外国語明細書】
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