【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】
１つ以上のコンピューティングデバイスによって、データ解析アプリケーションのインスタンスのユーザに推奨を提供する方法であって、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスの少なくとも１つによって、コンテキストデータから、データベースオペレーション履歴データエントリおよびトレーニングコンテキストデータエントリをキャプチャすることによって、コンテキストデータのプロファイリングを行うステップであって、前記コンテキストデータは前記データ解析アプリケーション内のテーブル上で実行されるデータベースオペレーションに応答して前記データ解析アプリケーションの１つまたは複数のインスタンスから受信されたエントリを含む、ステップと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスの少なくとも１つによって、第１のセットのユーザについて、複数のテーブル上で実行される複数のデータベースオペレーションに対してプロファイリングされたデータベースオペレーション履歴データおよびプロファイリングされたコンテキストデータを維持するステップと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスの少なくとも１つによって、データ解析アプリケーションの第２のセットのユーザに、少なくとも１つのデータベースオペレーションまたは少なくとも１つのオペランド、の１つ以上を推薦するよう構成された複数の予測モデルを生成するステップであって、前記予測モデルのそれぞれは、プロファイルされたコンテキストデータからのコンテキストデータフィールドに対応する複数の特徴と、推薦のための複数の対応するデータベースオペレーションまたは複数のオペランドのいずれかとを含む、ステップと、
アプリケーションコンテキストデータを含むアプリケーションログエントリを受信するステップであって、前記アプリケーションログエントリはデータ解析アプリケーションのインスタンス内のテーブル内の列を選択する第２のセットのユーザに応答して受信される、ステップと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスの少なくとも１つによって、前記アプリケーションコンテキストデータに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の予測モデル内の１つ以上の予測モデルを選択するステップと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスの少なくとも１つによって、前記アプリケーションコンテキストデータを前記１つ以上の選択された予測モデルへ入力することにより、１つ以上の確率リストを生成するステップであって、前記確率リストのそれぞれは、前記複数のデータベースオペレーションまたは前記複数のオペランドに関連付られた複数の確率値を含む、ステップと、
前記予測モデルへの入力として使用できるフォーマットでアプリケーションコンテキストデータをキャプチャするためにアプリケーションログエントリのプロファイリングを行うステップと、
前記予測モデルへの入力として前記アプリケーションコンテキストデータを使用して、１つまたは複数の推奨データベースオペレーションを決定するステップと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスの少なくとも１つによって、前記１つ以上の確率リストに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の推奨を決定するステップであって、前記１つ以上の推奨における各推奨は、データベースオペレーションまたはオペランドを含む、ステップと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスの少なくとも１つによって、ユーザへの提示のためにデータ解析アプリケーションのインスタンスに前記１つ以上の推奨を送信するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記複数の予測モデルを生成するステップが、複数の予測モデルのそれぞれについて、
前記トレーニングは、
プロファイルされたコンテキストデータから複数のコンテキストデータフィールドを選択することにより複数の特徴を決定することと、
推薦する複数のデータベースオペレーションまたは複数のオペランドを決定することと、
複数のデータベースオペレーションまたは複数のオペランドの各々について、複数の特徴の各々についての特徴重みを決定することとを含み、
前記特徴重みはデータベースオペレーションまたはオペランドに関する特徴の予測性の尺度に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記トレーニングコンテキストデータは、プロジェクトメタデータ、ワークシートメタデータ、およびユーザメタデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つの予測モデルが、多項ロジスティック分類器である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記アプリケーションコンテキストデータは、プロジェクトメタデータ、ワークシートメタデータ、およびユーザメタデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上の推奨は、ジョインオペレーションおよび結合オペレーションのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上の選択された予測モデルは、オペレーションモデルおよびオペランドモデルを含み、
前記アプリケーションコンテキストデータを前記１つ以上の選択された予測モデルへ入力することにより、１つ以上の確率リストを生成するステップは、
前記アプリケーションコンテキストデータを前記オペレーションモデルへ入力することにより、前記複数のオペレーションに関連付られた確率を含む第１の確率リストを生成することと、
前記アプリケーションコンテキストデータおよび前記第１の確率リストを前記オペランドモデルへ入力することにより、前記複数のオペランドに関連付られた確率を含む第２の確率リストを生成することと、を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
データ解析アプリケーションのインスタンスのユーザに推奨を提供する装置であって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに動作可能に結合された１つ以上のメモリとを備え、
前記１つ以上のメモリは、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに、
コンテキストデータから、データベースオペレーション履歴データエントリおよびトレーニングコンテキストデータエントリをキャプチャすることによって、コンテキストデータのプロファイリングを行うステップであって、前記コンテキストデータは前記データ解析アプリケーション内のテーブル上で実行されるデータベースオペレーションに応答して前記データ解析アプリケーションの１つまたは複数のインスタンスから受信されたエントリを含む、ステップと、
第１のセットのユーザについて、複数のテーブル上で実行される複数のデータベースオペレーションに対してプロファイリングされたデータベースオペレーション履歴データおよびプロファイリングされたコンテキストデータを維持するステップと、
データ解析アプリケーションの第２のセットのユーザに、少なくとも１つのデータベースオペレーションまたは少なくとも１つのオペランド、の１つ以上を推薦するよう構成された複数の予測モデルを生成するステップであって、前記予測モデルのそれぞれは、プロファイルされたコンテキストデータからのコンテキストデータフィールドに対応する複数の特徴と、推薦のための複数の対応するデータベースオペレーションまたは複数のオペランドのいずれかとを含む、ステップと、
アプリケーションコンテキストデータを含むアプリケーションログエントリを受信するステップであって、前記アプリケーションログエントリはデータ解析アプリケーションのインスタンス内のテーブル内の列を選択する第２のセットのユーザに応答して受信される、ステップと、
前記アプリケーションコンテキストデータに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の予測モデル内の１つ以上の予測モデルを選択するステップと、
前記アプリケーションコンテキストデータを前記１つ以上の選択された予測モデルへ入力することにより、１つ以上の確率リストを生成するステップであって、前記確率リストのそれぞれは、前記複数のデータベースオペレーションまたは前記複数のオペランドに関連付られた複数の確率値を含む、ステップと、
前記１つ以上の確率リストに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の推奨を決定するステップであって、前記１つ以上の推奨における各推奨は、データベースオペレーションまたはオペランドを含む、ステップと、
ユーザへの提示のためにデータ解析アプリケーションのインスタンスに前記１つ以上の推奨を送信するステップと、
を実行させる命令が格納されている、装置。
【請求項９】
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに、
前記複数の予測モデルを生成するステップにおいて、複数の予測モデルのそれぞれについて、
プロファイルされたコンテキストデータから複数のコンテキストデータフィールドを選択することにより複数の特徴を決定することと、
推薦する複数のデータベースオペレーションまたは複数のオペランドを決定することと、
複数のデータベースオペレーションまたは複数のオペランドの各々について、複数の特徴の各々についての特徴重みを決定することと、をさらに行わせ、
前記特徴重みはデータベースオペレーションまたはオペランドに関する特徴の予測性の尺度に対応する、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記トレーニングコンテキストデータは、プロジェクトメタデータ、ワークシートメタデータ、およびユーザメタデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１１】
少なくとも１つの予測モデルが、多項ロジスティック分類器である、請求項８に記載の装置。
【請求項１２】
前記アプリケーションコンテキストデータは、プロジェクトメタデータ、ワークシートメタデータ、およびユーザメタデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１３】
前記１つ以上の推奨は、ジョインオペレーションおよび結合オペレーションのうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１４】
前記１つ以上の選択された予測モデルは、オペレーションモデルおよびオペランドモデルを含み、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに、
前記アプリケーションコンテキストデータを前記１つ以上の選択された予測モデルへ入力することにより、１つ以上の確率リストを生成するステップにおいて、
前記アプリケーションコンテキストデータを前記オペレーションモデルへ入力することにより、前記複数のオペレーションに関連付られた確率を含む第１の確率リストを生成することと、
前記アプリケーションコンテキストデータおよび前記第１の確率リストを前記オペランドモデルへ入力することにより、前記複数のオペランドに関連付られた確率を含む第２の確率リストを生成することと、をさらに実行させる、
請求項８に記載の装置。
【請求項１５】
コンピュータ可読命令を記憶する少なくとも１つの非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読命令は、１つ以上のコンピューティングデバイスに実行されたとき、前記１つ以上のコンピューティングデバイスの少なくとも１つに、
コンテキストデータから、データベースオペレーション履歴データエントリおよびトレーニングコンテキストデータエントリをキャプチャすることによって、コンテキストデータのプロファイリングを行うステップであって、前記コンテキストデータは前記データ解析アプリケーション内のテーブル上で実行されるデータベースオペレーションに応答して前記データ解析アプリケーションの１つまたは複数のインスタンスから受信されたエントリを含む、ステップと、
第１のセットのユーザについて、複数のテーブル上で実行される複数のデータベースオペレーションに対してプロファイリングされたデータベースオペレーション履歴データおよびプロファイリングされたコンテキストデータを維持するステップと、
データ解析アプリケーションの第２のセットのユーザに、少なくとも１つのデータベースオペレーションまたは少なくとも１つのオペランド、の１つ以上を推薦するよう構成された複数の予測モデルを生成するステップであって、前記予測モデルのそれぞれは、プロファイルされたコンテキストデータからのコンテキストデータフィールドに対応する複数の特徴と、推薦のための複数の対応するデータベースオペレーションまたは複数のオペランドのいずれかとを含む、ステップと、
アプリケーションコンテキストデータを含むアプリケーションログエントリを受信するステップであって、前記アプリケーションログエントリはデータ解析アプリケーションのインスタンス内のテーブル内の列を選択する第２のセットのユーザに応答して受信される、ステップと、
前記アプリケーションコンテキストデータに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の予測モデル内の１つ以上の予測モデルを選択するステップと、
前記アプリケーションコンテキストデータを前記１つ以上の選択された予測モデルへ入力することにより、１つ以上の確率リストを生成するステップであって、前記確率リストのそれぞれは、前記複数のデータベースオペレーションまたは前記複数のオペランドに関連付られた複数の確率値を含む、ステップと、
前記１つ以上の確率リストに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の推奨を決定するステップであって、前記１つ以上の推奨における各推奨は、データベースオペレーションまたはオペランドを含む、ステップと、
ユーザへの提示のためにデータ解析アプリケーションのインスタンスに前記１つ以上の推奨を送信するステップと、
を実行させる、記憶媒体。
【請求項１６】
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに、
前記複数の予測モデルを生成するステップにおいて、複数の予測モデルのそれぞれについて、
プロファイルされたコンテキストデータから複数のコンテキストデータフィールドを選択することにより複数の特徴を決定することと、
推薦する複数のデータベースオペレーションまたは複数のオペランドを決定することと、
複数のデータベースオペレーションまたは複数のオペランドの各々について、複数の特徴の各々についての特徴重みを決定することと、をさらに行わせ、
前記特徴重みはデータベースオペレーションまたはオペランドに関する特徴の予測性の尺度に対応する、請求項１５に記載の記憶媒体。
【請求項１７】
前記トレーニングコンテキストデータは、プロジェクトメタデータ、ワークシートメタデータ、およびユーザメタデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の記憶媒体。
【請求項１８】
少なくとも１つの予測モデルが、多項ロジスティック分類器である、請求項１５に記載の記憶媒体。
【請求項１９】
前記アプリケーションコンテキストデータは、プロジェクトメタデータ、ワークシートメタデータ、およびユーザメタデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の記憶媒体。
【請求項２０】
前記１つ以上の推奨は、ジョインオペレーションおよび結合オペレーションのうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の記憶媒体。
【請求項２１】
前記１つ以上の選択された予測モデルは、オペレーションモデルおよびオペランドモデルを含み、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つに、
前記アプリケーションコンテキストデータを前記１つ以上の選択された予測モデルへ入力することにより、１つ以上の確率リストを生成するステップにおいて、
前記アプリケーションコンテキストデータを前記オペレーションモデルへ入力することにより、前記複数のオペレーションに関連付られた確率を含む第１の確率リストを生成することと、
前記アプリケーションコンテキストデータおよび前記第１の確率リストを前記オペランドモデルへ入力することにより、前記複数のオペランドに関連付られた確率を含む第２の確率リストを生成することと、をさらに実行させる、
請求項１５に記載の記憶媒体。