(57)【要約】  ビッグ・データ解析システムは、初期のデジタル・クエリ・データ・フローからユーザ対象イベントを検出する、イベント監視コントローラを含む。イベント変換コントローラは、少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定し、少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換する。外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラは、探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行する。データ融合コントローラは、少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された少なくとも１つのコンテキスト要素を、外部探索クエリから生成された外部探索結果および初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、融合データ・ファイルを生成する。
2021503652.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビッグ・データ解析システムであって、
初期のクエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出するように構成されている、イベント監視コントローラと、
前記イベント監視コントローラと信号通信しており、前記少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定し、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換するように構成されている、イベント変換コントローラと、
前記探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行するように構成されている、外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラと、
前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、前記外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、融合データ・ファイルを生成するように構成されている、データ融合コントローラと、
を備える、ビッグ・データ解析システム。
【請求項２】
前記イベント変換コントローラが、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を生成することに応答して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を自動的に変換する、請求項１に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項３】
前記オントロジカルな階層が、トピック、コンテキスト、およびテーマを含むグループから選択される情報プロパティを含む、請求項２に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項４】
前記情報プロパティが、前記クエリ・データ・フローに基づいて、個体、クラス、属性、および関係をさらに含む、請求項３に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項５】
前記情報プロパティが、前記クエリ・データ・フローに基づいて、期間情報および場所情報をさらに含む、請求項４に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項６】
前記イベント監視コントローラと信号通信するクエリ・データ・コントローラであって、ユーザが入力したデータ要求に応答して、前記クエリ・データ・フローを検索するように構成されている、クエリ・データ・コントローラと、
前記ユーザが入力した少なくとも１つのユーザ定義対象イベントを記憶するように、前記イベント監視コントローラと信号通信する、対象イベント・ストレージ・ユニットと、
前記イベント変換コントローラと信号通信するオントロジ・コントローラであって、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、少なくとも１つのオントロジカルな個体を決定するように構成されている、オントロジ・コントローラと、
前記外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラと信号通信して、前記外部探索クエリに基づいて、前記外部探索結果を生成し、前記外部探索結果を前記データ融合コントローラに配信する、外部データ・システムと、
前記データ融合コントローラと信号通信する視覚化レンダリング・コントローラと、をさらに備え、前記視覚化レンダリング・コントローラが、前記融合データ・ファイルの視覚的結果を表示する、グラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を生成するように構成されている、請求項５に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項７】
前記オントロジ・コントローラが、前記少なくとも１つのオントロジカルな個体に基づいて、少なくとも１つの情報のトピックを決定し、少なくとも１つの個体の同義語を含む、拡張トピック・リストを生成する、請求項６に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項８】
前記オントロジ・コントローラが、前記少なくとも１つのオントロジカルな個体のクラスを決定し、前記クラスの少なくとも１つのプロパティを決定する、請求項７に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項９】
前記オントロジ・コントローラが、前記オントロジカルな個体に対応するクラスに基づいて、各トピックに対応するコンテキストを決定し、前記決定されたコンテキストに基づいて、少なくとも１つのクラスの同義語を含む、拡張コンテキスト・リストを生成する、請求項８に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項１０】
前記オントロジ・コントローラが、前記少なくとも１つのプロパティの少なくとも１つの属性を決定し、前記少なくとも１つのプロパティの決定された属性ごとに少なくとも１つのプロパティの同義語を含む、第２の拡張リストを生成する、請求項９に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項１１】
ビッグ・データ解析システムによって取得された初期のクエリ・データ・フローに基づいて、融合データ・ファイルを自動的に生成する方法であって、前記方法が、
電子イベント監視コントローラを介して、前記クエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出することと、
電子イベント変換コントローラを介して、前記少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定することと、
前記イベント変換コントローラを介して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換することと、
電子外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラを介して、前記探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行することと、
電子データ融合コントローラを介して、前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、前記外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、前記融合データ・ファイルを生成することと、を含む、方法。
【請求項１２】
前記イベント変換コントローラを介して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を生成することに応答して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を自動的に変換することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記オントロジカルな階層を生成することが、トピック、コンテキスト、およびテーマを含むグループから選択される情報プロパティを生成することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記情報プロパティを生成することが、個体、クラス、属性、関係、期間、および場所を含むグループから選択される拡張情報を生成することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
電子クエリ・データ・コントローラを介して、ユーザが入力したデータ要求に応答して、前記クエリ・データ・フローを検索することと、
対象イベント・ストレージ・ユニットを介して、前記ユーザが入力した少なくとも１つのユーザ定義対象イベントを記憶することと、
電子オントロジ・コントローラを介して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、少なくとも１つのオントロジカルな個体を決定することと、
電子外部データ・システムを介して、前記外部探索クエリに基づいて、前記外部探索結果を生成し、前記外部探索結果を前記データ融合コントローラに配信することと、
電子視覚化レンダリング・コントローラを介して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を前記外部探索結果と相関させるダッシュボードを生成し、ダッシュボードを表示するグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を生成することと、をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記オントロジ・コントローラを介して、前記少なくとも１つのオントロジカルな個体に基づいて、少なくとも１つの情報のトピックを決定することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記オントロジ・コントローラを介して、前記少なくとも１つのオントロジカルな個体のクラス、および前記クラスの少なくとも１つのプロパティを決定することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
ビッグ・データ解析システムによって取得された初期のクエリ・データ・フローに基づいて、融合データ・ファイルを自動的に生成するためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品が、
コンピュータ可読ストレージ媒体を備え、前記コンピュータ可読ストレージ媒体が、そこに記憶されたプログラム命令を有し、前記プログラム命令が、少なくとも１つの電子ハードウェア・コントローラによって実行可能であり、前記プログラム命令が、
電子イベント監視コントローラによって実行可能な第１のプログラム命令であって、前記イベント監視コントローラに、前記クエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出させる、第１のプログラム命令と、
前記イベント監視コントローラと信号通信して、イベント変換コントローラによって実行可能な第２のプログラム命令であって、前記変換コントローラに、前記少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定させ、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換させる、第２のプログラム命令と、
電子外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラによって実行可能な第３のプログラム命令であって、前記外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラに、前記探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行させる、第３のプログラム命令と、
電子データ融合コントローラによって実行可能な第４のプログラム命令であって、前記データ融合コントローラに、前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、前記外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合させて、融合データ・ファイルを生成させる、第４のプログラム命令と、を含む、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１９】
前記イベント変換コントローラが、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を生成することに応答して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を自動的に変換する、請求項１８に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２０】
前記オントロジカルな階層が、トピック、コンテキスト、およびテーマを含むグループから選択される情報プロパティを含む、請求項１９に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２１】
前記情報プロパティが、個体、クラス、属性、関係、期間情報、および場所情報をさらに含む、請求項２０に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２２】
データ分析システムであって、
初期のクエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出するように構成されている、イベント監視コントローラと、
前記イベント監視コントローラと信号通信して、検出されたユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換するように構成されている、イベント変換コントローラと、
前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、融合データ・ファイルを生成するように構成されている、データ融合コントローラと、
前記融合データ・ファイルの視覚的結果を表示するように構成されている、グラフィック・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ：ｇｒａｐｈｉｃ  ｕｓｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）と、を備える、データ分析システム。
【請求項２３】
前記イベント変換コントローラが、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を生成することに応答して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を自動的に変換する、請求項２２に記載のデータ分析システム。
【請求項２４】
初期のクエリ・データ・フローに基づいて、融合データ・ファイルを自動的に生成する方法であって、前記方法が、
前記クエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出することと、
検出されたユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換することと、
前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、融合データ・ファイルを生成することと、
グラフィック・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を介して、前記融合データ・ファイルの視覚的結果を表示することと、を含む、方法。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのコンテキスト要素を変換することが、
前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を決定することと、
前記オントロジカルな階層に基づいて、前記探索基準を自動的に生成することと、を含む、請求項２４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、データベース・システムに関し、より具体的には、ビッグ・データ解析処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ビッグ・データ解析およびビッグ・データ・ツール技術の進歩は、法人および企業が、気象データ、地理空間データ、およびソーシャル・メディア・データなどの外部データを活用して、自身のビジネス、マーケティング、および顧客エンゲージメントのより完全な視認を達成することを可能にしてきた。例えば、企業は、ソーシャル・メディアを活用して、顧客を識別し、顧客に報い、顧客の心情に対する洞察を獲得し、顧客のニーズを予測することができる。結果として、外部データを取得することは、任意のビジネス解析処理のますます重要な部分になりつつある。
【０００３】
ビッグ・データ解析ツールの進歩により、多くのビジネス分析（ＢＡ：ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ａｎａｌｙｓｉｓ）製品は、外部データへのユーザのアクセスを提供している。これらのビッグ・データ・ツールとしては、例えば、データ・マイニング、予測解析、もしくは機械学習ツールまたはそれらのすべてが挙げられ、これらは、多くの場合、非構造データおよび半構造データを含有するビッグ・データのセットに応用され得る。しかしながら、外部データをビジネス解析に組み込むことは、依然として、外部データを正しくクエリし、クエリ結果を企業またはユーザの個々のデータと相関させるためのいくつかの手動の操作を伴う。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の非限定的な実施形態によれば、ビッグ・データ解析システムは、初期のクエリ・データ・フローからユーザ対象イベントを検出する、イベント監視コントローラを含む。イベント変換コントローラは、少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定し、少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換する。外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラは、探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行する。データ融合コントローラは、少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された少なくとも１つのコンテキスト要素を、外部探索クエリから生成された外部探索結果および初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、融合データ・ファイルを生成する。
【０００５】
本発明の別の非限定的な実施形態によれば、ビッグ・データ解析システムによって取得された初期のクエリ・データ・フローに基づいて、融合データ・ファイルを自動的に生成するための方法が提供される。本方法は、電子イベント監視コントローラを介して、クエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出することと、電子イベント変換コントローラを介して、少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定することと、を含む。本方法は、イベント変換コントローラを介して、少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換することと、電子外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラを介して、探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行することと、をさらに含む。本方法は、電子データ融合コントローラを介して、少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された少なくとも１つのコンテキスト要素を、外部探索クエリから生成された外部探索結果および初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、融合データ・ファイルを生成することをさらに含む。
【０００６】
さらに別の非限定的な実施形態によれば、ビッグ・データ解析システムによって取得された初期のクエリ・データ・フローに基づいて、融合データ・ファイルを自動的に生成するためのコンピュータ・プログラム製品が提供される。コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、コンピュータ可読ストレージ媒体は、そこに記憶されたプログラム命令を有し、プログラム命令は、少なくとも１つの電子ハードウェア・コントローラによって実行可能である。プログラム命令は、電子イベント監視コントローラによって実行可能な第１のプログラム命令であって、イベント監視コントローラに、クエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出させる、第１のプログラム命令を含む。命令は、イベント監視コントローラと信号通信して、イベント変換コントローラによって実行可能である第２のプログラム命令であって、変換コントローラに、少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定させ、少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換させる、第２のプログラム命令をさらに含む。コンピュータ命令は、電子外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラによって実行可能である第３のプログラム命令であって、外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラに、探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行させる、第３のプログラム命令をさらに含む。コンピュータ・プログラム命令は、電子データ融合コントローラによって実行可能である第４のプログラム命令であって、データ融合コントローラに、少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された少なくとも１つのコンテキスト要素を、外部探索クエリから生成された外部探索結果および初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合させて、融合データ・ファイルを生成させる、第４のプログラム命令をさらに含む。
【０００７】
追加の特徴は、本発明の技法により実現される。他の実施形態は、本明細書で詳細に記載されており、特許請求される発明の一部と考慮される。特徴を備えた本発明のよりよい理解については、説明および図面を参照されたい。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の実施形態による、クラウド・コンピューティング環境を描写している。
【図２】図２は、本発明の実施形態による、抽象化モデル層を描写している。
【図３】図３は、本発明の実施形態による、通信装置を描写している。
【図４】図４は、非限定的な実施形態による、ビッグ・データ解析システムのブロック図である。
【図５】図５は、非限定的な実施形態による、オントロジカルな階層を例示している。
【図６】図６は、非限定的な実施形態による、リアルタイム・クエリ・データと外部探索結果とを一緒にスティッチングする、融合データ・ファイルを自動的に生成する方法を例示するフロー図である。
【図７】図７は、非限定的な実施形態による、オントロジカルな階層を生成する方法を例示するフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
簡潔さのために、データベースの処理および解析に関連する従来の技法は、本明細書で詳細に記載されている可能性があり、されていない可能性もある。さらに、本明細書に記載される様々な操作および処理のステップは、本明細書で詳細に記載されていない追加のステップまたは機能を有するより包括的な手順または処理に組み込まれ得る。例えば、画像認識などのいくつかのデータ解析操作は周知であり、そのため、簡潔さの目的で、多くの従来のステップについては、本明細書で簡単に言及されるだけか、または周知の処理の詳細を提供することなくもっぱら省略されるであろう。
【００１０】
ここで、本発明の様々な非限定的な実施形態の態様により具体的に関連する技術の概要に移ると、データ解析処理は、典型的には、特定の解析アプリケーションを対象とする情報を識別することを目的とする、データ収集で始まる。異なるソース・システムからのデータは、データ統合ルーチンを介して結合され、共通の形式に変形され、分散データ・ストレージ・システム（例えば、Ｈａｄｏｏｐ（Ｒ）クラスタ、ＮｏＳＱＬデータベース、またはデータ・ウェアハウス）などの解析システムにロードされ得る。他の場合では、収集処理は、分散データ・ストレージ・ネットワークへと流れる生データのストリームから関連するデータ・サブセットを抽出し、次いで、抽出されたデータを、全体のデータ・セットに影響を与えることなく、分析することができるように、システム内の別個のパーティションに移動させることを含み得る。
【００１１】
対象データが隔離されると、解析モデルが手動で生成され、収集データに対して作動する。解析モデルの実行は、大きなデータ・セットをソートし、トレンド、パターンおよび関係を識別すること、（顧客挙動を予測することを求める）予測解析、機器の故障、ならびに機械学習処理（例えば、自動化されたアルゴリズムを使用して、データセットを介して解約する、人工知能技法）を伴い得る。次いで、結果を経営幹部および他のエンド・ユーザに伝えて、意思決定支援を提供することができる。しかしながら、これらのデータ解析を実施するモデルは、典型的には、実質的な人為的操作、手動のデータ入力、および長期間にわたって実施される継続的なデータ試験を必要とする。
【００１２】
ここで、本発明の様々な態様の概要に移ると、１つ以上の非限定的な実施形態は、リアルタイム・データ・イベントから結果として生じるユーザ関心イベント（例えば、突然のトレンド、外れ値、パターン、関係など）に関連付けられた要素を識別する、ビッグ・データ解析システムを提供することによって、従来技術の上記の欠点に対処する。ビッグ・データ解析システムは、コンテキストとしてイベントに関連付けられた識別された要素を探索基準に変換する。イベントに関連付けられた識別された要素は、個体、クラスを含むが、これらに限定されない、オントロジカルな構成要素に分類され得る。オントロジは、属性、関係、および同義語を含むが、これらに限定されない、識別された要素に関する新しい情報をさらに推測し得る。上記の処理により、識別された要素に関する包括的な説明が生み出される。生成された全体的な情報を、例えば、トピック、コンテキスト、およびテーマなどの情報プロパティの階層にさらに整理して、探索基準を作成することができる。日付、時間、もしくは地理的な場所またはそれらのすべてがクエリ・データ・フローから導出される場合、期間および場所を探索基準として追加することもできる。これらの基準を用いた探索クエリは、探索基準に基づいて、関連する処理結果を提供するであろう、外部データ・プロバイダによって実行される。これらの結果は、元のデータセットに自動的にスティッチングされ、その結果、ユーザは、クエリ内の異常なイベントに対してより深い分析を実施して、外部データ・ディメンションからさらに理解することができる。
【００１３】
本発明の１つ以上の非限定的な実施形態によるビッグ・データ解析システムは、また、ユーザに知られていない可能性のある、関連する外部データでユーザ・データを自動的に強化することができる。この方法では、ビッグ・データ解析システムによるデータ出力は、ユーザの分析処理の時間と労力を大幅に節約しながら、ユーザによるいかなる手動の処理も伴わずに、追加の洞察およびデータ相関によりユーザの分析を拡張することができる。
【００１４】
ここで図１を参照して、例示的なクラウド・コンピューティング環境５０を描写する。示されるように、クラウド・コンピューティング環境５０は、例えば、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｔ）もしくは携帯電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ、または自動車コンピュータ・システム５４Ｎあるいはそれらのすべてなど、クラウド消費者によって使用されるローカル・コンピューティング・デバイスと通信し得る、１つ以上のクラウド・コンピューティング・ノード１０を備える。ノード１０は、互いに通信し得る。それらは、上に記載されるプライベート・クラウド、コミュニティ・クラウド、パブリック・クラウド、もしくはハイブリッド・クラウド、またはそれらの組み合わせなどの１つ以上のネットワークで、物理的または仮想的にグループ化（図示せず）され得る。これにより、クラウド・コンピューティング環境５０は、クラウド消費者がローカル・コンピューティング・デバイスのリソースを維持する必要のないサービスとして、インフラストラクチャ、プラットフォーム、もしくはソフトウェアまたはそれらのすべてを提供することができる。図１に示されるコンピューティング・デバイス５４Ａ〜Ｎのタイプは、例示のみを意図するものであり、コンピューティング・ノード１０およびクラウド・コンピューティング環境５０は、任意のタイプのネットワークもしくは（例えば、ウェブ・ブラウザを使用する）ネットワーク・アドレス可能な接続またはその両方を介して、任意のタイプのコンピュータ化デバイスと通信し得ることが理解される。
【００１５】
図２を参照すると、クラウド・コンピューティング環境５０（図１）によって提供される機能抽象化層のセットが示されている。図２に示される構成要素、層、および機能は、例示のみを意図するものであり、本発明の実施形態が、それらに限定されるものではないことを事前に理解されたい。描写されるように、以下の層および対応する機能が提供される。
【００１６】
ハードウェアおよびソフトウェア層６０は、ハードウェアおよびソフトウェア構成要素を含む。ハードウェア構成要素の例としては、メインフレーム６１、サーバ６２に基づくＲＩＳＣ（Ｒｅｄｕｃｅｄ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｓｅｔ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ：縮小命令セット・コンピュータ）アーキテクチャ、サーバ６３、ブレード・サーバ６４、ストレージ・デバイス６５、ならびにネットワークおよびネットワークの構成要素６６が挙げられる。いくつかの実施形態では、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７と、データベース・ソフトウェア６８と、を含む。
【００１７】
仮想化層７０は、抽象化層を提供し、そこから以下の仮想エンティティの例、仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム７４、ならびに仮想クライアント７５、を提供することができる。
【００１８】
一例では、管理層８０は、以下に記載される機能を提供し得る。リソース・プロビジョニング８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを実施するために利用される、コンピューティング・リソースおよびその他のリソースのダイナミック調達を提供する。計量および価格設定８２は、リソースがクラウド・コンピューティング環境内で利用されるときにコストの追跡を提供し、これらのリソースの消費に対して課金または請求を行う。一例では、これらのリソースは、アプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含み得る。セキュリティは、クラウド消費者およびタスクに対する同一性検証、ならびにデータおよびその他のリソースに対する保護を提供する。ユーザ・ポータル８３は、消費者およびシステム・アドミニストレータに対してクラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス水準管理８４は、必要なサービス水準が満たされるように、クラウド・コンピューティング・リソースの分配および管理を提供する。サービス水準合意（ＳＬＡ：Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）の計画および履行８５は、ＳＬＡに従って将来の要件が見越されるクラウド・コンピューティング・リソースの事前手配および調達を提供する。
【００１９】
ワークロード層９０は、クラウド・コンピューティング環境を利用することができる機能の例を提供する。この層から提供され得るワークロードおよび機能の例としては、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室教育配信９３、データ解析処理９４、トランザクション処理９５、ならびに入力データ分析９６が挙げられる。
【００２０】
図３を参照すると、本発明の１つ以上の実施形態による、リアルタイム・データ・イベントから結果として生じるユーザ関心イベントに関連付けられた要素を識別する、ビッグ・データ解析を実施することができるコンピューティング・システム１００が例示されている。コンピューティング・システム１００は、サーバ、ラップトップ・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、電話などのようなコンピュータを含み得る。
【００２１】
コンピューティング・システム１００は、他の構成要素の中でも、プロセッサ１０５、メモリ・コントローラ１１５に連結されたメモリ１１０、ならびにローカルＩ／Ｏコントローラ１３５を介して通信可能に連結される、周辺デバイスまたは制御デバイスなどの１つ以上の入力デバイス１４５もしくは出力デバイス１４０またはその両方を含む。これらのデバイス１４０および１４５は、例えば、バッテリ・センサ、位置センサ（高度計４０、加速度計４２、ＧＰＳ４４）、インジケータ／識別灯などを含み得る。従来のキーボード１５０およびマウス１５５などの入力デバイスは、Ｉ／Ｏコントローラ１３５に連結され得る。Ｉ／Ｏコントローラ１３５は、例えば、当技術分野で既知のように、１つ以上のバスまたはその他の有線もしくは無線接続であり得る。Ｉ／Ｏコントローラ１３５は、通信を可能にするためのコントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、リピータ、および受信機などの、単純化のために省略された追加の要素を有し得る。
【００２２】
Ｉ／Ｏデバイス１４０、１４５は、入力および出力の両方を通信するデバイス、例えば、ディスクおよびテープ・ストレージ、ネットワーク・インターフェース・カード（ＮＩＣ：ｎｅｔｗｏｒｋ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｃａｒｄ）もしくは変調器／復調器（他のファイル、デバイス、システム、もしくはネットワークにアクセスするため）、無線周波数（ＲＦ：ｒａｄｉｏ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）もしくはその他のトランシーバ、電話のインターフェース、ブリッジ、ルータなどをさらに含み得る。
【００２３】
プロセッサ１０５は、ハードウェア命令またはソフトウェア、特に、メモリ１１０に記憶されたものを実行するためのハードウェア・デバイスである。プロセッサ１０５は、特注もしくは市販のプロセッサ、中央処理ユニット（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、コンピューティング・システム１００に関連付けられたいくつかのプロセッサのうちの補助プロセッサ、半導体ベースのマイクロプロセッサ（マイクロチップもしくはチップ・セットの形態）、マクロプロセッサ、または命令を実行するためのその他のデバイスであり得る。プロセッサ１０５は、キャッシュ１７０を含み、キャッシュ１７０は、実行可能な命令のフェッチを高速化する命令キャッシュ、データのフェッチおよび記憶を高速化するデータ・キャッシュ、ならびに実行可能な命令およびデータの両方の仮想アドレスから物理アドレスへの変換を高速化するために使用されるトランスレーション・ルックアサイド・バッファ（ＴＬＢ：ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｌｏｏｋａｓｉｄｅ  ｂｕｆｆｅｒ）を含み得るが、これらに限定されない。キャッシュ１７０は、より多くのキャッシュ水準の階層（Ｌ１、Ｌ９など）として整理され得る。
【００２４】
メモリ１１０としては、揮発性メモリ要素（例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭなどのランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ））、および不揮発性メモリ要素（例えば、ＲＯＭ、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、電子的に消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｌｌｙ  ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、テープ、コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｃ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、ディスク、ディスケット、カートリッジ、カセットなど）のうちの１つ、またはそれらの組み合わせを挙げることができる。さらに、メモリ１１０は、電子的、磁気的、光学的、またはその他のタイプのストレージ媒体を組み込むことができる。メモリ１１０は、様々な構成要素が互いに離れて置かれているが、プロセッサ１０５によってアクセスされ得る、分散アーキテクチャを有し得ることに留意されたい。
【００２５】
メモリ１１０内の命令は、１つ以上の別個のプログラムを含むことができ、それらの各々は、ロジック機能を実装するための実行可能な命令の順序付きリストを含む。図３の例では、メモリ１１０内の命令は、好適なオペレーティング・システム（Ｏ／Ｓ：ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）１１１を含む。Ｏ／Ｓ１１１は、本質的に、他のコンピュータ・プログラムの実行を制御することができ、スケジューリング、入出力制御、ファイルおよびデータの管理、メモリ管理、ならびに通信制御および関連サービスを提供する。
【００２６】
例えば、プロセッサ１０５に対する命令または他の検索可能な情報を含む追加のデータを、ハード・ディスク・ドライブまたはソリッド・ステート・ドライブなどのストレージ・デバイス１２０であり得る、ストレージに記憶することができる。メモリ１１０またはストレージ１２０に記憶された命令は、プロセッサが本明細書に記載されるシステムおよび方法のうちの１つ以上の態様を実行することを可能にする命令を含み得る。
【００２７】
コンピューティング・システム１００は、ユーザ・インターフェースまたはディスプレイ１３０に連結されたディスプレイ・コントローラ１２５をさらに含み得る。いくつかの実施形態では、ディスプレイ１３０は、ＬＣＤスクリーンであり得る。他の実施形態では、ディスプレイ１３０は、複数のＬＥＤステータス・ライトを含み得る。いくつかの実施形態では、コンピューティング・システム１００は、ネットワーク１６５に連結するためのネットワーク・インターフェース１６０をさらに含み得る。ネットワーク１６５は、ブロードバンド接続を介した、コンピューティング・システム１００と外部サーバ、クライアントなどとの間の通信のためのＩＰベースのネットワークであり得る。ある実施形態では、ネットワーク１６５は、衛星ネットワークであり得る。ネットワーク１６５は、コンピューティング・システム１００と外部システムとの間でデータを伝送および受信する。いくつかの実施形態では、ネットワーク１６５は、サービス・プロバイダによって統括される、管理されたＩＰネットワークであり得る。ネットワーク１６５は、例えば、無線プロトコルおよび技術、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）、ＷｉＭａｘ（登録商標）、衛星、またはその他のいずれかを使用して、無線方式で実装され得る。ネットワーク１６５はまた、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、メトロポリタン・エリア・ネットワーク、インターネット、またはその他の同様のタイプのネットワーク環境などのパケット交換ネットワークであり得る。ネットワーク１６５は、固定無線ネットワーク、無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、パーソナル・エリア・ネットワーク（ＰＡＮ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ：ｖｉｒｔｕａｌ  ｐｒｉｖａｔｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、またはその他の好適なネットワーク・システムであり得、信号を受信および伝送するための機器を含み得る。
【００２８】
図４に移ると、非限定的な実施形態による、ビッグ・データ解析システム４００が例示されている。ビッグ・データ解析システム４００は、リアルタイム・データ・イベントから生じる、ユーザによって指定された、ユーザ関心イベントまたは対象ユーザ・イベント（例えば、突然のトレンド、外れ値、パターン、関係など）の要素を識別するように構成されている。少なくとも１つの実施形態では、ビッグ・データ解析システム４００は、対象イベントに関連付けられた識別された要素をコンテキスト情報として変換し、次にその情報を利用して、探索クエリを生成するために使用される探索基準を自動的に決定する。例えば、ビッグ・データ解析システム４００は、オントロジを使用して、識別された要素に関する情報を決定し得る。イベントに関連付けられた識別された要素は、個体、クラスを含むが、これらに限定されない、オントロジカルな構成要素に分類され得る。オントロジは、属性、関係、および同義語を含むが、これらに限定されない、識別された要素に関する新しい情報をさらに推測し得る。上記の処理により、識別された要素に関する包括的な説明が生み出される。生成された全体的な情報を、例えば、トピック、コンテキスト、およびテーマなどの情報プロパティの階層にさらに整理して、探索基準を作成することができる。したがって、ビッグ・データ解析システム４００は、探索クエリを外部データ・コントローラ４１４に出力することができ、次いで、外部データ・コントローラ４１４が、関連する処理結果を提供し得る。
【００２９】
ビッグ・データ解析システム４００は、また、元のユーザ・データを関連する外部データと一緒に自動的に「融合」または「スティッチング」することができる。関連する外部データは、ユーザに知られていない可能性がある。この方法では、結果として生じる融合データが、ユーザに提供される解析結果を強化させ得る。次いで、融合データ・ファイルは、元のユーザ・データの視覚的表現を探索クエリから取得された関連する外部データの解析結果とともに提供する、ダッシュボードを生成するために処理される。この方法では、ビッグ・データ解析システムによるデータ出力は、ユーザの分析処理の時間と労力を大幅に節約しながら、ユーザによるいかなる手動の処理も伴わずに、追加の洞察およびデータ相関によりユーザの分析を拡張することができる。
【００３０】
非限定的な実施形態によれば、ビッグ・データ解析システム４００は、クエリ・データ・コントローラ４０２と、対象イベント・ストレージ・コントローラ４０６と信号通信するイベント監視コントローラ４０４と、オントロジ・コントローラ４１０と信号通信するイベント変換コントローラ４０８と、外部データ・コントローラ４１４を用いる外部データ・システムと信号通信する外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラ４１２と、データ融合コントローラ４１６と、視覚化レンダリング・コントローラ４１８と、を含む。クエリ・データ・コントローラ４０２、イベント監視コントローラ４０４、対象イベント・ストレージ・コントローラ４０６、イベント変換コントローラ４０８、オントロジ・コントローラ４１０、外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラ４１２、外部データ・コントローラ４１４、データ融合コントローラ４１６、および視覚化レンダリング・コントローラ４１８のうちのいずれか１つは、メモリと、メモリに記憶されたアルゴリズムおよびコンピュータ可読プログラム命令を実行するように構成されたプロセッサと、を含む、電子ハードウェア・コントローラとして構築され得る。
【００３１】
クエリ・データ・コントローラ４０２は、ユーザまたはアプリケーションによって入力されたクエリ要求に応答して、初期のクエリ・データ・フローを検索するように構成されている。クエリ要求は、ダッシュボードで視覚化を作成し、レポートを作動させ、分析または探索を確立することによってトリガされ得る。非限定的な例では、クエリ・データ・プロバイダ４０２は、様々な顧客の行動に基づいて、データを検索するように構成されている。行動としては、製品グループについての財務業績比較チャートを作成すること、異なる見地、例えば、時間および地理的な場所からの製品販売分析を示すダッシュボードを作動させること、サービス使用状況の概要レポートを作動させることなどが挙げられるが、これらに限定されない。
【００３２】
イベント監視コントローラ４０４は、クエリ・データ・コントローラ４０２と信号通信して、クエリ・データ・フローを受信する。クエリ・データ・フローは、例えば、製品グループについて作成された財務業績比較に対応するデータ、異なる見地（例えば、時間および地理的な場所による製品販売）からの製品販売分析を相関させるダッシュボード・データ、ならびにサービス使用状況の概要レポートを含み得る。イベント監視コントローラ４０４は、また、対象イベント・ストレージ・ユニット４０６と信号通信する。イベント・ストレージ・ユニット４０６は、ユーザが入力した１つ以上のユーザ定義対象イベントを記憶する、１つ以上のレジストリを含む。この方法では、イベント監視コントローラ４０４は、クエリ・データ・フロー（例えば、製品印象、顧客製品批評、クリック・スルー・レート（ＣＴＲ：ｃｌｉｃｋ−ｔｈｒｏｕｇｈ  ｒａｔｅ）データ／ウェブサイトのクリック履歴情報、製品バスケット配置、および最終購入情報）を監視し、そこから、対応するユーザ定義対象イベントに一致する１つ以上の対象イベントを識別または検出する。ユーザ定義対象イベントとしては、顧客の購入トレンド、データのパターン、製品と顧客の購入関係、突然ブレイクしたトレンド、およびデータ関係の特性を挙げることができるが、これらに限定されない。
【００３３】
イベント変換コントローラ４０８は、イベント監視コントローラ４０４およびオントロジ・コントローラ４１０と信号通信して、検出された対象イベントに関連付けられた１つ以上のコンテキスト要素を生成する。イベント変換コントローラ４０８は、また、コンテキスト要素を探索基準に自動的に変換するように構成されている。イベント変換コントローラ４０８は、コンテキスト要素に基づいて、探索基準を自動的に生成する。少なくとも１つの非限定的な例では、コンテキスト要素は、オントロジ・コントローラ４１０によって生成されたオントロジカルな階層に従って決定される。
【００３４】
少なくとも１つの実施形態では、オントロジ・コントローラ４１０は、イベント変換コントローラ４０８と信号通信する。オントロジ・コントローラ４１０は、イベント変換コントローラ４０８によって提供される対象イベントに基づいて、オントロジカルな階層を生成することができる。オントロジカルな階層は、例えば、クエリ・データ・フロー内の識別されたイベントに基づいて、個体、クラス、属性、および関係などのプロパティを説明する情報を含む。オントロジカルな階層情報は、例えば、クエリ・データ・フロー内の識別されたイベント要素のトピック、コンテキスト、およびテーマなどのコンテキスト情報プロパティをさらに導出し得る。情報プロパティは、例えば、クエリ・データ・フローを分析することによって決定され得る、期間情報および場所情報をさらに含む。
【００３５】
図５を参照すると、例えば、オントロジ・コントローラ４１０は、イベント変換コントローラ４０８によって決定された１つ以上のコンテキスト要素に基づいて、１つ以上のオントロジカルな個体５００を決定する。少なくとも１つの非限定的な実施形態では、オントロジ・コントローラ４１０は、オントロジカルな個体に基づいて、情報のトピックを決定し、オントロジカルな個体の語彙分類規則を使用して、情報トピックを拡張し、トピックに関連付けられた同義語のリストを取得する。
【００３６】
オントロジ・コントローラ４１０は、また、オントロジカルな個体に関する詳細な情報をさらに取得し得る。例えば、オントロジ・コントローラ４１０は、オントロジカルな個体のクラス５０２を識別し、次いで、クラス５０２の１つ以上のプロパティ５０４を決定することができる。
【００３７】
少なくとも１つの実施形態では、オントロジ・コントローラ４１０は、決定されたクラス５０２に基づいて、情報のコンテキストを決定し、クラス５０２の語彙分類規則を使用して、情報コンテキストを拡張し、コンテキストに関連付けられた同義語のリストを取得する。決定されたクラス５０２は、オントロジ・コントローラ４１０によって決定された関連するクラス５０６に関連付けられ得る。この方法では、オントロジ・コントローラ４１０は、関連するクラスの語彙分類規則を使用して、決定されたコンテキストの拡張同義語リスト５０８を生成し得る。オントロジ・コントローラ４１０はまた、クラスに対応する１つ以上の選択されたプロパティに基づいて、１つ以上の属性を決定し、選択されたプロパティの決定された属性ごとに１つ以上のプロパティの同義語を含む第２の拡張リストを生成し得る。例えば、決定された属性ごとの拡張同義語リストは、対応するプロパティに関連付けられた語彙分類規則を使用して生成され得る。
【００３８】
再び図４を参照すると、外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラ４１２は、外部データ・システム４１４と信号通信する。外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラ４１２および外部データ・システム４１４は、一緒に作用して、探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行することができる。例えば、外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラ４１２は、検出された対象イベントに関連付けられた１つ以上のコンテキスト要素に基づいて、外部データ固有のクエリを生成することができる。外部データ・システム４１４は、外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラ４１２から外部探索クエリを受信し、クエリを実施して、外部探索結果を生成する。
【００３９】
データ融合コントローラ４１６は、外部データ・システム４１４と信号通信して、外部探索結果を受信する。少なくとも１つの実施形態では、データ融合コントローラ４１６は、少なくとも１つのユーザ対象イベント（ＵＴＥ：ｕｓｅｒ  ｔａｒｇｅｔｅｄ  ｅｖｅｎｔ）から生成されたコンテキスト要素を、外部探索クエリから生成された外部探索結果および初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合または「スティッチング」して、融合データ・ファイルを生成する。融合データ・ファイルは、視覚化レンダリング・コントローラ４１８に出力することができ、視覚化レンダリング・コントローラ４１８は、融合データ・ファイルの視覚的結果を表示する、表示またはグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ：ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｕｓｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４２０を生成する、すなわち、ユーザの対象イベントから識別されたコンテキスト要素および外部探索クエリを使用して生成された外部探索結果が、自動的に、元のクエリ・データと共に融合される。
【００４０】
ここで図６に移ると、非限定的な実施形態による、ビッグ・データ解析システムによって取得されたクエリされたデータ・フローに基づいて、融合データ・ファイルを自動的に生成する方法が例示されている。本方法は、操作６００で始まり、操作６０２では、データ検索クエリがクエリ・データ・コントローラに配信される（図４を参照されたい）。データ検索クエリとしては、例えば、製品印象、顧客批評、クリック・スルー・レート（ＣＴＲ）データ／ウェブサイトのクリック履歴情報、製品バスケット配置、および最終購入情報を挙げることができる。操作６０４で、イベント監視サービスは、リアルタイムの初期のクエリ・データを受信し、１つ以上のユーザ対象イベントを決定する。操作６０６で、イベント監視サービスは、リアルタイム・クエリ・データを監視し、操作６０８では、ユーザ対象イベント（ＵＴＥ）がリアルタイム・クエリ・データに含まれているかどうかを決定する。ユーザ対象イベントがまったく識別されない場合、本方法は、操作６０６に戻って、リアルタイム・クエリ・データの監視を続ける。
【００４１】
しかしながら、ユーザ対象イベントが検出されると、本方法は、操作６１０で、ユーザ対象イベントをドメイン固有の探索基準に変換する。操作６１２で、識別されたユーザ対象イベントに基づいて、外部探索基準が自動的に生成される。操作６１４で、外部探索基準に基づいて、探索クエリが実行され、探索クエリに応答して、外部データが取得される。操作６１６で、外部探索結果と識別されたユーザ対象イベントとの間の相関が自動的に決定される。少なくとも１つの実施形態では、外部探索結果は、以前はユーザに知られていなかった情報を含む。操作６１８で、関連する外部結果は、ユーザ対象イベント、もしくはユーザ対象イベントに関連付けられた初期のリアルタイム・クエリ・データまたはその両方と一緒に自動的に融合される。この方法では、外部データの結果をユーザ対象イベントと一緒にスティッチングして、どのリアルタイム・イベントが検出されたユーザ対象イベントをトリガしたかについての洞察をユーザに提供することができる。例えば、以前は知られていなかった外部データの結果およびユーザ対象イベントを、初期のリアルタイム・クエリ・データと一緒にスティッチングすることによって、ユーザは、リアルタイムで発生中のイベントのどれがユーザ対象販売トレンドをもたらしたかを決定することができる。操作６２０で、融合または「スティッチング」されたデータを含むダッシュボードを、例えば、ＧＵＩ上に生成および表示することができ、本方法は、操作６２２で終了する。したがって、ユーザには融合データ・ファイルの視覚的結果が提示される。すなわち、ユーザの対象イベントから識別されたコンテキスト要素および外部探索クエリを使用して生成された外部探索結果が、初期のクエリ・データと一緒に「スティッチング」される。したがって、ビッグ・データ解析システムによるデータ出力は、ユーザの分析処理の時間と労力を大幅に節約しながら、ユーザによるいかなる手動の処理も伴わずに、追加の洞察およびデータ相関によりユーザの分析を拡張することができる。
【００４２】
図７に移ると、非限定的な実施形態による、外部探索クエリを実施するために使用されるドメイン固有の探索基準を自動的に生成するために使用されるオントロジカルな階層を生成する方法が例示されている。本方法は、操作７００で始まり、操作７０２で、リアルタイムで取得された初期のクエリ・データから（すなわち、初期のクエリ・データ・フローから）１つ以上のユーザ対象イベント（ＵＴＥ）を検出する。操作７０４で、検出されたユーザ対象イベントに関連付けられた各要素は、オントロジカルな個体に分類される。少なくとも１つの実施形態では、オントロジ・コントローラ（図４を参照されたい）は、検出されたユーザ対象イベントに関連付けられた要素を取得し、その要素に基づいて、オントロジカルな個体を決定する。
【００４３】
操作７０６で、オントロジカルな個体は、対応するトピック分類にマッピングされ、トピックは、各オントロジカルな個体に基づいて、（例えば、オントロジ・コントローラによって）割り当てられる。少なくとも１つの実施形態では、トピックは、個体の同義語に従って拡張される。トピックの同義語は、対応する個体の語彙分類規則を使用して生成され得る。操作７０８で、各トピックは、オントロジカルな個体のクラス・メンバーシップに従って、コンテキスト、すなわち、クラスで拡張される。少なくとも１つの実施形態では、トピックは、トピックの同義語に従って拡張される。トピックの同義語は、対応する個体の語彙分類規則を使用して生成され得る。
【００４４】
操作７１０で、クラスに関連付けられたプロパティが識別される。少なくとも１つの実施形態では、オントロジ・コントローラは、識別された個体を使用して、対応するクラスを決定し、次いで、決定されたクラスに基づいて、プロパティを決定する。操作７１２で、トピックのコンテンツ情報が識別され、識別されたトピックの属性ごとに同義語が生成される。操作７１４で、プロパティの属性が決定され、プロパティは、プロパティの識別された属性に関連付けられた同義語のリストを生成することによって拡張され、本方法は、操作７１６で終了する。この方法では、オントロジ・コントローラによって生成されたオントロジ階層をイベント変換コントローラ４０８に配信することができ、次にイベント変換コントローラ４０８は、外部探索クエリを実行するために使用される外部探索基準を自動的に生成する。外部クエリは、以前はユーザに知られていなかった外部データの結果を提供することができ、次いで、この結果を、初期のリアルタイム・クエリ・データまたはユーザ対象イベントと融合または「スティッチング」して、ユーザの解析処理を向上させる。
【００４５】
本明細書に記載されるように、様々な非限定的な実施形態は、リアルタイム・データ・イベントから結果として生じるユーザ対象イベント（例えば、突然のトレンド、外れ値、パターン、関係など）を含む要素を識別するビッグ・データ解析システムを提供する。ビッグ・データ解析システムは、検出されたユーザ対象イベントに関連付けられた識別された要素をコンテキストとして探索基準に変換する。これらの基準を用いた探索クエリは、外部データ・コントローラによって実行することができ、探索基準に基づいて、ユーザに知られていない、関連する処理結果を提供する。これらの結果は、元のデータセットに自動的に「スティッチング」され、その結果、ユーザは、視覚化の異常なイベントに対してより深い分析を実施して、外部データ・ディメンションからさらに理解することができる。ビッグ・データ解析システムはまた、ユーザに知られていない可能性のある、関連する外部データでユーザ・データを自動的に強化することができる。この方法では、ビッグ・データ解析システムによるデータ出力は、ユーザの分析処理の時間と労力を大幅に節約しながら、ユーザによるいかなる手動の処理も伴わずに、追加の洞察およびデータ相関によりユーザの分析を拡張することができる。
【００４６】
本明細書において、本発明の様々な実施形態を関連する図面を参照して記載する。本発明の範囲から逸脱することなく、代替的な実施形態を考案することができる。要素間の様々な接続および位置関係（例えば、上、下、隣接など）が以下の説明および図面に記述されているが、当業者は、本明細書に記載される位置関係の多くは、向きが変更されても、記載される機能が維持される場合、向きとは無関係であることを認識するであろう。これらの接続もしくは位置関係またはその両方は、別様に指定されない限り、直接的であっても、間接的であってもよく、本発明は、この点において限定することを意図するものではない。したがって、エンティティの連結は、直接的な連結または間接的な連結のいずれかを指す場合があり、エンティティ間の位置関係は、直接的な位置関係であっても、間接的な位置関係であってもよい。間接的な位置関係の一例として、本説明では、層「Ａ」を層「Ｂ」の上に形成することへの言及は、層「Ａ」および層「Ｂ」の関連する特性および機能が中間層（複数可）によって実質的に変更されない限り、１つ以上の中間層（例えば、層「Ｃ」）が層「Ａ」と層「Ｂ」との間にある状況を含む。
【００４７】
以下の定義および略語が、特許請求の範囲および本明細書の解釈に使用されるべきである。本明細書で使用される際、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、「備えている（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」、「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｈａｓ）」、「有している（ｈａｖｉｎｇ）」、「含有する（ｃｏｎｔａｉｎｓ）」もしくは「含有している（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」という用語、またはそれらのいずれかの他の変形例は、非排他的な包含を網羅することを意図するものである。例えば、要素のリストを含む組成、混合、処理、方法、物品、または装置は、必ずしもそれらの要素だけに限定されるものではないが、かかる組成、混合、処理、方法、物品、または装置に対して、明示的に列挙されていないか、または固有ではない他の要素を含み得る。
【００４８】
さらに、「例示的」という用語は、本明細書では「例、事例、または例示として役立つ」ことを意味するために使用されている。本明細書で「例示的」として記載される任意の実施形態または設計は、必ずしも他の実施形態または設計よりも好ましい、または有利であるものとして解釈される必要はない。「少なくとも１つ」および「１つ以上」という用語は、１以上、すなわち、１、２、３、４などの任意の整数を含むように理解される。「複数」という用語は、２以上、すなわち、２、３、４、５などの任意の整数を含むように理解される。「接続」という用語は、間接的な「接続」および直接的な「接続」を含み得る。
【００４９】
本明細書における「一実施形態（ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」、「ある実施形態（ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」、「実施形態例（ａｎ  ｅｘａｍｐｌｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」などへの言及は、記載される実施形態が特定の特徴、構造、または特性を含み得るが、すべての実施形態が特定の特徴、構造、または特性を含んでいても、含んでいなくてもよいことを示唆する。さらに、かかる表現は、必ずしも同じ実施形態を指すとは限らない。さらに、特定の特徴、構造、または特性が、ある実施形態に関連して記載されている場合、明示的に記載されているかどうかにかかわらず、かかる特徴、構造、または特性が他の実施形態に関連して果たされることは、当業者の知識の範囲内であるということが提起される。
【００５０】
以下の説明のために、「上部」、「下部」、「右」、「左」、「垂直」、「水平」、「頂部」、「底部」という用語およびそれらの派生語は、描画図に方向で示されるように、記載される構造および方法に関連するものとする。「上に重なって」、「頂上に」、「上に」、「上に位置決めされた」、または「頂上に位置決めされた」という用語は、第１の構造などの第１の要素が、第２の構造などの第２の要素の上に存在することを意味し、インターフェース構造などの介在要素が、第１の要素と第２の要素との間に存在する場合がある。「電気通信」という用語は、有線接続もしくは無線接続またはその両方を含むが、これらに限定されない、第１のノードから第２のノードに電気信号を伝達する任意の手段を意味する。
【００５１】
「約」、「実質的に」、「およそ」という用語およびそれらの変形は、出願申請時に利用可能な機器に基づく、特定の量の測定に関連付けられた誤差の程度を含むことを意図するものである。例えば、「約」は、所与の値の±８％もしくは５％、または２％の範囲を含み得る。
【００５２】
簡潔さのために、データベースのストレージおよび処理に関連する技法は、本明細書で詳細に記載されている場合と、されていない場合がある。例えば、地理空間データベース・システムによって、特定の画像認識アルゴリズムもしくは学習アルゴリズムまたはその両方を実装して、様々なデータ・クエリおよび解析を実施することができる。本発明の１つ以上の実施形態を実装する際に使用される特定の解析アルゴリズムの操作は個別に知られ得るが、本発明の操作もしくは結果として生じる構造またはその両方の記載される組み合わせは独自のものである。したがって、本発明による地理空間のデータ解析に関連して記載される操作の独自の組み合わせは、一部がすぐ下の段落に記載されている様々な個別に知られている、データの処理および解析操作を実装することができる一方、依然として独自かつ新奇なシステムを提供する。
【００５３】
本発明は、任意の可能な技術的に詳細な水準の統合におけるシステム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品またはそれらのすべてであり得る。コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ可読ストレージ媒体（複数可）を含むことができ、コンピュータ可読ストレージ媒体は、プロセッサに本発明の態様を行わせるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する。
【００５４】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスが使用するための命令を保持および記憶し得る、有形のデバイスであり得る。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光学ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述の任意の好適な組み合わせであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ（Ｒ））、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  ｄｉｓｋ）、メモリ・スティック（Ｒ）、フレキシブルディスク、パンチカードもしくは命令が記録された溝内の隆起構造などの機械的にエンコードされたデバイス、および前述の任意の好適な組み合わせを含む。本明細書で使用される際、コンピュータ可読ストレージ媒体は、それ自体が、電波、またはその他の自由に伝播する電磁波、導波管もしくは他の伝送媒体を介して伝播する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、あるいはワイヤを通って伝送される電気信号などの一時的な信号であるものとして解釈されるべきではない。
【００５５】
本明細書に記載されるコンピュータ可読プログラム命令は、それぞれのコンピューティング／処理デバイスにコンピュータ可読ストレージ媒体からダウンロードされ得るか、またはネットワーク、例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくは無線ネットワークまたはそれらのすべてを介して外部コンピュータもしくは外部ストレージ・デバイスにダウンロードされ得る。ネットワークは、銅線伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバまたはそれらのすべてを備え得る。各コンピューティング／処理デバイスのネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、コンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体に記憶するために転送する。
【００５６】
本発明の操作を行うためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ−ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路の構成データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋（Ｒ）などのようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは同様のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソース・コードもしくはオブジェクト・コードであり得る。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザのコンピュータ上で完全に、ユーザのコンピュータ上で部分的に、スタンドアロン型ソフトウェア・パッケージとして、ユーザのコンピュータ上で部分的に、およびリモート・コンピュータ上で部分的に、またはリモート・コンピュータもしくはサーバ上で完全に実行することができる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータを、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができるか、またはその接続を、外部コンピュータに対して（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用したインターネットを介して）行うことができる。いくつかの実施形態では、例えば、プログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ａｒｒａｙ）を含む電子回路は、本発明の態様を実施するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路を個人化することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行し得る。
【００５７】
本発明の態様を、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照して、本明細書に記載する。フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、およびフローチャート図もしくはブロック図またはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装され得ることが理解されよう。
【００５８】
これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供して、コンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図のブロック（単数又は複数）またはその両方で指定された機能／行為を実装するための手段を作成するようなマシンを生み出すことができる。これらのコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、もしくはその他のデバイスまたはそれらのすべてを特定の方法で機能するように指揮することができるコンピュータ可読ストレージ媒体に記憶することもでき、それにより、内部に記憶された命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体は、フローチャートもしくはブロック図のブロック（単数又は複数）またはその両方で指定された機能／行為の態様を実装する命令を含む、製造品を含む。
【００５９】
コンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、その他のプログラマブル・データ処理装置、またはその他のデバイスにロードして、一連の操作のステップをコンピュータ、その他のプログラマブル装置、またはその他のデバイス上で実施させて、コンピュータ実装処理を生み出すこともでき、それにより、コンピュータ、その他のプログラマブル装置、またはその他のデバイス上で実行される命令は、フローチャートもしくはブロック図のブロック（単数又は複数）またはその両方で指定された機能／行為を実装する。
【００６０】
図のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装例のアーキテクチャ、機能、および操作を例示している。これに関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定されたロジック機能（複数可）を実装するための１つ以上の実行可能な命令を含む命令のモジュール、セグメント、または部分を表し得る。いくつかの代替的な実装例では、ブロック内に記される機能は、図に記される順序とは異なる順序で発生する場合がある。例えば、実際には、連続して示される２つのブロックが実質的に同時に実行され得るか、またはブロックが、伴われる機能に応じて、逆の順序で実行される場合があり得る。ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくはフローチャート図またはその両方のブロックの組み合わせは、指定された機能もしくは行為を実施するか、または特殊用途のハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを行う、特殊用途のハードウェアベースのシステムによって実装され得ることも留意されたい。
【００６１】
本発明の様々な実施形態の説明は、例示の目的で提示されているが、網羅的であること、または記載される実施形態に限定されることを意図するものではない。記載される実施形態の範囲および趣旨から逸脱することなく、多くの修正例および変形例が当業者には明らかであろう。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、市場で見られる技術に対する実際の適用もしくは技術的改善を最もうまく説明するか、または他の当業者が本明細書に記載される実施形態を理解することを可能にするように選択された。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年5月19日(2020.5.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビッグ・データ解析システムであって、
初期のクエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出するように構成されている、イベント監視コントローラと、
前記イベント監視コントローラと信号通信しており、前記少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定し、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換するように構成されている、イベント変換コントローラと、
前記探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行するように構成されている、外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラと、
前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、前記外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、融合データ・ファイルを生成するように構成されている、データ融合コントローラと、
を備える、ビッグ・データ解析システム。
【請求項２】
前記イベント変換コントローラが、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を生成することに応答して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を自動的に変換する、請求項１に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項３】
前記オントロジカルな階層が、トピック、コンテキスト、およびテーマを含むグループから選択される情報プロパティを含む、請求項２に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項４】
前記情報プロパティが、前記クエリ・データ・フローに基づいて、個体、クラス、属性、および関係をさらに含む、請求項３に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項５】
前記情報プロパティが、前記クエリ・データ・フローに基づいて、期間情報および場所情報をさらに含む、請求項４に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項６】
前記イベント監視コントローラと信号通信するクエリ・データ・コントローラであって、ユーザが入力したデータ要求に応答して、前記クエリ・データ・フローを検索するように構成されている、クエリ・データ・コントローラと、
前記ユーザが入力した少なくとも１つのユーザ定義対象イベントを記憶するように、前記イベント監視コントローラと信号通信する、対象イベント・ストレージ・ユニットと、
前記イベント変換コントローラと信号通信するオントロジ・コントローラであって、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、少なくとも１つのオントロジカルな個体を決定するように構成されている、オントロジ・コントローラと、
前記外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラと信号通信して、前記外部探索クエリに基づいて、前記外部探索結果を生成し、前記外部探索結果を前記データ融合コントローラに配信する、外部データ・システムと、
前記データ融合コントローラと信号通信する視覚化レンダリング・コントローラと、をさらに備え、前記視覚化レンダリング・コントローラが、前記融合データ・ファイルの視覚的結果を表示する、グラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を生成するように構成されている、請求項５に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項７】
前記オントロジ・コントローラが、前記少なくとも１つのオントロジカルな個体に基づいて、少なくとも１つの情報のトピックを決定し、少なくとも１つの個体の同義語を含む、拡張トピック・リストを生成する、請求項６に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項８】
前記オントロジ・コントローラが、前記少なくとも１つのオントロジカルな個体のクラスを決定し、前記クラスの少なくとも１つのプロパティを決定する、請求項７に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項９】
前記オントロジ・コントローラが、前記オントロジカルな個体に対応するクラスに基づいて、各トピックに対応するコンテキストを決定し、前記決定されたコンテキストに基づいて、少なくとも１つのクラスの同義語を含む、拡張コンテキスト・リストを生成する、請求項８に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項１０】
前記オントロジ・コントローラが、前記少なくとも１つのプロパティの少なくとも１つの属性を決定し、前記少なくとも１つのプロパティの決定された属性ごとに少なくとも１つのプロパティの同義語を含む、第２の拡張リストを生成する、請求項９に記載のビッグ・データ解析システム。
【請求項１１】
ビッグ・データ解析システムによって取得された初期のクエリ・データ・フローに基づいて、融合データ・ファイルを自動的に生成する方法であって、プロセッサが、
電子イベント監視コントローラを介して、前記クエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出することと、
電子イベント変換コントローラを介して、前記少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定することと、
前記電子イベント変換コントローラを介して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換することと、
電子外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラを介して、前記探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行することと、
電子データ融合コントローラを介して、前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、前記外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、前記融合データ・ファイルを生成することと、
を実行する、方法。
【請求項１２】
プロセッサが、前記電子イベント変換コントローラを介して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を生成することに応答して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を自動的に変換することをさらに実行する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記オントロジカルな階層を生成することが、トピック、コンテキスト、およびテーマを含むグループから選択される情報プロパティを生成することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記情報プロパティを生成することが、個体、クラス、属性、関係、期間、および場所を含むグループから選択される拡張情報を生成することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
プロセッサが、
電子クエリ・データ・コントローラを介して、ユーザが入力したデータ要求に応答して、前記クエリ・データ・フローを検索することと、
対象イベント・ストレージ・ユニットを介して、前記ユーザが入力した少なくとも１つのユーザ定義対象イベントを記憶することと、
電子オントロジ・コントローラを介して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、少なくとも１つのオントロジカルな個体を決定することと、
電子外部データ・システムを介して、前記外部探索クエリに基づいて、前記外部探索結果を生成し、前記外部探索結果を前記電子データ融合コントローラに配信することと、
電子視覚化レンダリング・コントローラを介して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を前記外部探索結果と相関させるダッシュボードを生成し、ダッシュボードを表示するグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を生成することと、
をさらに実行する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
プロセッサが、前記オントロジ・コントローラを介して、前記少なくとも１つのオントロジカルな個体に基づいて、少なくとも１つの情報のトピックを決定することをさらに実行する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
プロセッサが、前記オントロジ・コントローラを介して、前記少なくとも１つのオントロジカルな個体のクラス、および前記クラスの少なくとも１つのプロパティを決定することをさらに実行する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
ビッグ・データ解析システムによって取得された初期のクエリ・データ・フローに基づいて、融合データ・ファイルを自動的に生成するためのコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムは、少なくとも１つの電子ハードウェア・コントローラによって実行可能であり、前記少なくとも１つの電子ハードウェア・コントローラに、
前記クエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出させる電子イベント監視コントローラ手段、
前記少なくとも１つのユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を決定させ、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換させるイベント変換コントローラ手段、
前記探索基準に基づいて、外部探索クエリを自動的に実行させる電子外部データ・クエリ・ビルダ・コントローラ手段、および
前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、前記外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合させて、融合データ・ファイルを生成させる電子データ融合コントローラ手段、
として機能させるためのコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
前記イベント変換コントローラ手段が、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を生成することに応答して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を自動的に変換する、請求項１８に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
前記オントロジカルな階層が、トピック、コンテキスト、およびテーマを含むグループから選択される情報プロパティを含む、請求項１９に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２１】
前記情報プロパティが、個体、クラス、属性、関係、期間情報、および場所情報をさらに含む、請求項２０に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２２】
データ分析システムであって、
初期のクエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出するように構成されている、イベント監視コントローラと、
前記イベント監視コントローラと信号通信して、検出されたユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換するように構成されている、イベント変換コントローラと、
前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、融合データ・ファイルを生成するように構成されている、データ融合コントローラと、
前記融合データ・ファイルの視覚的結果を表示するように構成されている、グラフィック・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ：ｇｒａｐｈｉｃ  ｕｓｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）と、を備える、データ分析システム。
【請求項２３】
前記イベント変換コントローラが、前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を生成することに応答して、前記少なくとも１つのコンテキスト要素を自動的に変換する、請求項２２に記載のデータ分析システム。
【請求項２４】
初期のクエリ・データ・フローに基づいて、融合データ・ファイルを自動的に生成する方法であって、プロセッサが、
前記クエリ・データ・フローから少なくとも１つのユーザ対象イベントを検出することと、
検出されたユーザ対象イベントに関連付けられた少なくとも１つのコンテキスト要素を探索基準に自動的に変換することと、
前記少なくとも１つのユーザ対象イベントから生成された前記少なくとも１つのコンテキスト要素を、外部探索クエリから生成された外部探索結果および前記初期のクエリ・データ・フローと一緒に自動的に融合して、融合データ・ファイルを生成することと、
グラフィック・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を介して、前記融合データ・ファイルの視覚的結果を表示することと、
を実行する、方法。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのコンテキスト要素を変換することが、
前記少なくとも１つのコンテキスト要素に基づいて、オントロジカルな階層を決定することと、
前記オントロジカルな階層に基づいて、前記探索基準を自動的に生成することと、を含む、請求項２４に記載の方法。
【国際調査報告】
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