СПОСОБ И СРЕДСТВО ПОИСКА В НЕСКОЛЬКИХ ИСТОЧНИКАХ ДАННЫХ ДЛЯ ВЫБРАННОГО СООБЩЕСТВА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
METHOD AND APPARATUS FOR SEARCH IN SEVERAL DATA SOURCES FOR SELECTED USER COMMUNITY

Настоящее изобретение касается поиска информации в нескольких источниках данных для выбранного сообщества пользователей. В частности, оно касается поиска в разнородных источниках данных, не имеющих общей структуры данных, для упомянутого сообщества пользователей.
В целом, оно находит применение в области поиска и управления знаниями для сообщества пользователей, объединенных профессией, общими интересами или компетенцией и желающих найти информацию в нескольких источниках данных.
В настоящее время известны средства поиска по категориям документов и/или по ключевым словам.
Как правило, категории заранее устанавливают вручную или вводят спонтанно в ходе поиска.
Релевантность результатов является относительно недостаточной, поскольку используемые категории чаще всего являются слишком общими и мало существенными, в частности, для сообщества пользователей, преследующих узконаправленный интерес.
Настоящее изобретение позволяет решить эту проблему.
Изобретением предлагается средство поиска, использующее заранее установленные сетки чтения, специфичные для одного или нескольких данных сообществ пользователей.
Таким образом, изобретение предлагает для данного сообщества пользователей инструмент и помощь для поиска релевантной информации в соответствии с их профессией или их общими интересами.
Задачей настоящего изобретения является также оптимизация вывода результатов с целью облегчения чтения в соответствии со специфическими и заранее установленными сетками чтения.
Наконец, изобретение призвано предоставить документы согласно классификации, в большей степени удовлетворяющей сообщество пользователей и сокращающей время поиска, а также время чтения упомянутых результатов по сравнению с известными до сих пор средствами поиска.
В связи с этим объектом настоящего изобретения является способ поиска среди множества источников данных, каждый из которых содержит метаданные, структурированные согласно выбранной структуре, с целью нахождения блоков информации, предназначенных, по меньшей мере, для одного данного сообщества пользователей.
Согласно общему определению изобретения, способ содержит режим определения, по меньшей мере, одной сетки чтения, специфичной для сообщества пользователей и содержащей, по меньшей мере, одну категорию результатов, которая является функцией структуры метаданных каждого источника данных, и режим использования заранее определенной таким образом специфической сетки чтения в качестве фильтра поиска и/или формата отображения при поиске, производимом во множестве источников данных для упомянутого сообщества пользователей.
Преимуществом такого способа является возможность быстрого нахождения релевантных документов в большой и разнородной массе информации. В результате получают выигрыш во времени поиска и чтения, а также улучшение релевантности результатов.
На практике сетка чтения содержит множество категорий, классифицированных по выбранному иерархическому принципу.
Согласно варианту выполнения, режим определения сетки чтения содержит следующие этапы:
а) определяют, по меньшей мере, одно сообщество пользователей согласно, по меньшей мере, одному элементу, объединяющему упомянутых пользователей упомянутого сообщества;
б) для определенного таким образом сообщества определяют, по меньшей мере, один источник данных согласно, по меньшей мере, одному параметру, относящемуся к упомянутому источнику данных и/или к упомянутому сообществу;
в) для определенного таким образом источника данных осуществляют поиск, по меньшей мере, одних метаданных, позволяющих определить, по меньшей мере, одну категорию;
г) в случае положительного поиска, связанного с метаданными, определяют, по меньшей мере, одно правило соответствия между категорией и определенными таким образом метаданными;
д) определенное таким образом правило соответствия применяют, по меньшей мере, к части блоков информации источника данных и с указанной категорией связывают содержание документов, проверяющее упомянутое правило соответствия;
е) этапы а)-д) повторяют, по меньшей мере, для некоторых метаданных каждого источника данных и определяют, по меньшей мере, одну категорию, являющуюся функцией структуры метаданных каждого источника данных и образующую заранее определенную сетку чтения, специфичную для сообщества пользователей, для упомянутого множества источников данных.
На практике источники данных являются разнородными.
Например, источники данных принадлежат к группе, образованной внутренними базами данных, внешними базами данных, внутренними прикладными программами управления знаниями, прикладными программами управления документами, блоками информации провайдеров.
Согласно варианту выполнения, элемент, общий для сообщества пользователей, принадлежит к группе, образованной центром интересов, проектом, средством, базой данных, способом, методом, профессией, компетенцией.
Согласно другому аспекту изобретения, режим определения заранее установленных и специфических сеток чтения устанавливают через единый модуль доступа, размещенный между данным сообществом пользователей и упомянутым множеством источников данных.
Согласно еще одному аспекту изобретения, параметр, связанный с источником данных, вытекает из анализа профессии сообщества пользователей.
Объектом настоящего изобретения является также средство поиска, содержащее сервер поиска.
Согласно другому аспекту настоящего изобретения, сервер поиска содержит:
- модуль доступа для приема запросов, исходящих от сообщества пользователей, выполненный с возможностью передачи результатов упомянутым пользователям сообщества;
- множество источников данных, каждый из которых содержит метаданные, структурированные в соответствии с выбранной структурой, и каждый из которых соединен с модулем доступа;
- модуль предварительного определения, по меньшей мере, одной сетки чтения, специфичной для сообщества пользователей и содержащей, по меньшей мере, одну категорию, являющуюся функцией структуры метаданных каждого источника данных; и
- модуль поиска, выполненный с возможностью использования заранее определенной таким образом упомянутой специфической сетки чтения в качестве фильтра поиска и/или формата отображения при поиске, проводимом среди множества источников данных для сообщества пользователей.
На практике, по меньшей мере, для одного данного сообщества пользователей модуль определения содержит:
- средства, предназначенные для поиска, по меньшей мере, одного источника данных, при этом, по меньшей мере, одни метаданные источника позволяют определить, по меньшей мере, одну категорию;
- средства обработки, выполненные с возможностью, в случае положительного поиска, связанного с метаданными:
определять, по меньшей мере, одно правило соответствия между категорией и полученными таким образом метаданными и применять определенное таким образом правило соответствия, по меньшей мере, для части результатов источника данных, и связывать результаты, проверяющие упомянутое правило соответствия, с упомянутой категорией; и
повторять обработку, по меньшей мере, для некоторых метаданных каждого источника данных для получения специфической сетки чтения, применяемой для множества источников данных и содержащей, по меньшей мере, одну категорию, в зависимости от структуры метаданных упомянутых источников данных.
Объектом настоящего изобретения является носитель информации, выполненный с возможностью полного или частичного считывания компьютерной системой, в случае необходимости, переносной системой, в частности, CD-ROM или магнитный носитель, такой как жесткий диск или дискета, или передаваемый на расстояние носитель, такой как электрический или оптический сигнал, содержащий команды компьютерной программы, позволяющие осуществлять вышеупомянутый способ поиска, когда эта программа загружается и исполняется компьютерной системой.
Наконец, объектом настоящего изобретения является компьютерная программа, записанная на носитель информации, при этом упомянутая программа содержит команды, позволяющие осуществлять вышеупомянутый способ, когда эта программа загружается и исполняется компьютерной системой.
Другие отличительные признаки и преимущества настоящего изобретения будут более очевидны из нижеследующего подробного описания со ссылками на прилагаемые чертежи, на которых:
фиг. 1 - схематичный вид архитектуры системы, позволяющей осуществлять способ поиска в соответствии с настоящим изобретением;
фиг. 2 - схематичный вид основных функциональных средств способа поиска в соответствии с настоящим изобретением;
фиг. 3 - блок-схема этапов работы модуля определения специфических и заранее установленных сеток чтения в соответствии с настоящим изобретением;
фиг. 4А и 4В - пример сетки чтения в соответствии с настоящим изобретением и использование такой сетки в качестве критерия поиска и формата отображения при поиске, проводимом в выбранном источнике данных для данного сообщества пользователей, в соответствии с настоящим изобретением.
Как показано на фиг. 1, способ поиска использует сервер 2 поиска, содержащий несколько модулей. Модуль 3 доступа позволяет принимать запросы 4, исходящие от пользователей сообщества 6. Модуль 3 доступа передает результаты 8 пользователям упомянутого сообщества через компьютерные средства типа классических микрокомпьютеров 10.
Модуль 3 доступа находится между микрокомпьютерами 10 сообществ 6 пользователей и множеством источников 12 данных, каждый из которых содержит метаданные, структурированные в соответствии с выбранной структурой, и каждый из которых соединен с модулем 3 доступа.
Источниками 12 данных могут быть блоки информации 12А провайдеров, прикладные программы 12В управления знаниями, прикладные программы 12С управления документами, источники 12D знаний, внутренние профессиональные базы 12Е.
Как было указано выше, в данном случае источники 12 данных являются разнородными, то есть необязательно имеют общую структуру данных.
Например, источниками данных являются источники типа “Oracle”, “DB2”, “Lotus”, “Verity”, “Filnet”, “Windchill”, “Plumtree”, “SAP” (фирменные названия).
Как будет более детально показано ниже, средство поиска позволяет вести поиск в множестве источников 12 данных или в субблоке одной из баз 12 данных.
Как будет более детально показано ниже, средство поиска в соответствии с настоящим изобретением является средством доступа, адаптированным для данного сообщества пользователей (этап Е1, фиг. 2).
Таким образом, средство поиска является инструментом поиска в дополнение к ключевым словам и предоставляет сообществу заранее установленные и специфические сетки чтения, которые можно использовать в качестве фильтров во время поиска, проводимого по категориям и ключевым словам (этап Е2, фиг. 2).
Кроме того, средство поиска позволяет вести поиск документов в выбираемых базах данных, принадлежащих к разнородным источникам информации (этап Е3, фиг. 2).
Благодаря сеткам чтения, средство поиска позволяет также предоставлять консолидированные результаты поиска, имеющие существенную релевантность (этап Е4, фиг. 2).
Наконец, благодаря заранее установленным и специфическим сеткам чтения, результаты координированно выводятся на экран с улучшенным отображением, благодаря классификации, использующей упомянутые сетки чтения (этап Е5, фиг. 2).
Как показано на фиг. 3, поиск в соответствии с настоящим изобретением использует режим определения сеток чтения содержания документов, специфичных для данного сообщества пользователей.
Как более детально показано ниже, сетка чтения содержит одну или несколько категорий содержания документов, классифицированных по выбранному иерархическому принципу, определенному в зависимости от структуры метаданных каждого источника данных, в котором проводится поиск.
Как было указано выше, средство поиска использует специфические и заранее определенные сетки чтения в дополнение к ключевым словам в качестве фильтров поиска и/или формата отображения при поиске содержания документов, проводимом по категориям и ключевым словам в множестве источников данных.
Как показано на фиг. 3, способ в первую очередь определяет сообщество пользователей (этап Е10). Это определение сообщества пользователей осуществляется в зависимости от общего интереса, проекта, средства, базы данных, способа, метода, профессии, компетенции или от критерия общей принадлежности ко всем пользователям сообщества.
Таким образом, сообщество определяют как группу лиц, объединенных общими интересами, проектами, использующую базы данных, средства, методы или способы.
Для сообщества, определенного таким образом в результате этапа 10, предусмотрена идентификация или определение, по меньшей мере, одного источника данных (этап Е12). Эту идентификацию осуществляют согласно параметру, относящемуся к упомянутому источнику данных и/или к сообществу, например, в результате анализа профессии (этап Е11).
На основании определенного таким образом источника 12 данных можно вывести соответствующую базу данных (этап Е13).
viewpoint
В зависимости от общих интересов сообщества можно вывести некоторые уже существующие потенциальные сетки чтения V (этап Е14), называемые также точками зрения или .
viewpoints
Сетки чтения или  V состоят из категорий Т, классифицированных по иерархическому принципу в соответствии с деревом или древовидной структурой, выведенной в зависимости от структуры метаданных М баз данных и/или источников 12 данных.
Таким образом, способ реализует список или реестр баз 12 данных, которые потенциально могут быть использованы или уже использовались сообществом.
В результате этапа Е14 способ выводит категории Т, принадлежащие к потенциальным сеткам чтения V, вытекающим из общих интересов сообщества пользователей (этап Е15).
Для определенного таким образом источника данных (этап Е16) предусмотрен поиск (этап Е17), по меньшей мере, одних метаданных М, позволяющих определить, по меньшей мере, одну категорию Т содержания документов.
В случае положительного поиска в отношении метаданных (положительный тест, этап Е18) определяют, по меньшей мере, одно правило соответствия между категорией Т и полученными таким образом метаданными М.
Благодаря знанию структуры метаданных баз данных (таблица, структура), способ идентифицирует пригодные к использованию поля.
В данном случае способ состоит в идентификации метаданных М, которые могут соответствовать одной или нескольким категориям Т. Если метаданные М отсутствуют или не являются надежными (отрицательный тест, этап Е19), идентифицируют другие метаданные М для определения соответствующих метаданных при помощи правил соответствия Е.
Эти правила соответствия Е могут быть простого или тривиального типа (этап Е21), при котором используют правильно оцененное поле.
Правило соответствия Е может быть более сложным (этап Е22), когда правило соответствия Е выводят при помощи других полей или других метаданных М.
Таким образом, если метаданные М существуют, используют значение поля или часть этого значения по простому или сложному правилу соответствия Е.
query builder
Как более детально показано ниже, эти правила соответствия Е формируют при помощи средства управления, называемого .
viewpoints
После подтверждения правил соответствия Е сообществом С (факультативный этап Е23) получают совокупность категорий Т, называемых сетками чтения V, точками зрения или , классифицированных относительно друг друга по выбранному иерархическому принципу, выведенному в зависимости от структуры метаданных.
Эту операцию повторяют для каждой категории Т (этап Е24) в каждой базе 12 данных (этап Е25).
После исследования всех баз 12 данных сетка чтения V на этапе Е26 подтверждается сообществом 6 пользователей.
Может случиться, что на этапе Е20 не определено никакой сетки чтения V для текущей базы 12 данных (этап Е27).
Поэтому каждая база 12 данных пересматривается для идентификации полей М, позволяющих определить каждую категорию Т. Для этого используют знание структуры баз данных, в случае необходимости, при помощи профессионального или компьютерного представителя этой базы данных.
viewpoints
query builder
queries
Моделью данных, обрабатываемых способом в соответствии с настоящим изобретением, является модель типа реляционной базы данных. Например, как показано на фиг. 1, сообщество 6 пользователей располагает несколькими источниками 12 данных, к которым подсоединены адаптеры (не показаны), специфичные для каждой базы 12. Каждое сообщество 6 пользователей располагает сетками чтения V или , которые служат фильтрами поиска и/или критериями группировки отображения. Уравнения Е соответствия и правила соответствия определяются и генерируются средством управления, называемым (формирователь запроса). Таким образом, запросы 4 пользователя используются как для отображения, так и в качестве фильтра. Запросы или  обрабатываются, таким образом, согласно уравнениям, установленным в базе 12.
report
Можно использовать участок базы 12 данных. Этот участок называют также (отчет).
mapping rules
Уравнения Е, называемые также  (правила отображения), являются тривиальными или сложными наборами правил соответствия, которые определяют категории Т. Как было указано выше, сетка чтения V является набором категорий Т древовидной структуры. Эти уравнения облегчают сопровождение в случае разветвления или изменения структуры баз данных.
На практике правила соответствия вычисляют в зависимости от данных, относящихся к сообществу 6 пользователей, от данных, относящихся к базе 12 данных, от данных, относящихся к сетке чтения V, и, в случае необходимости, от данных, относящихся к субблоку базы данных. Каждую категорию Т, принадлежащую к сетке чтения V, определяют (фиг. 3) при помощи одних или более метаданных М в зависимости от проверяемых условий и при помощи операторов. Операторами могут быть булевы операторы И, ИЛИ, «равно» или «не равно».
На фиг. 4А и 4В показан пример сеток чтения и использование такой сетки в качестве критерия поиска и формата отображения при поиске, проводимом в выбранном источнике данных в соответствии с настоящим изобретением.
На фиг. 4А показан пример поиска с использованием сетки чтения V (двигатели), определенной согласно изобретению, как показано на фиг. 3.
viewpoint
В первую очередь определяют ключевое слово МС, в данном случае ключевым словом МС является «расход топлива». После этого пользователь выбирает сетку чтения, в данном случае  V «двигатели». Эта сетка чтения V содержит в данном случае две главные категории “Rolls Royce” и “CFMI”. Категория “Rolls Royce” содержит подкатегории “Trent 500-A340”, “Trent 700-A330” и “Trent 900-A380”.
Сообщество 6 пользователей является в данном случае сообществом, называемым “fadec”, и источники 12 данных выбирают из источников данных “RTN”, “FTA”, “fadecDB” и “ISAIM”.
В данном случае пользователь сообщества выбирает категорию Т=Trent 500-A340.
В данном случае запрос пользователя содержит ключевое слово МС, сетку чтения V, связанную с правилом соответствия Е, которая сама укажет выбранную ею базу 12 данных, в данном случае базу данных 12=RTN.
Благодаря правилу соответствия Е, которое определяет часть сетки чтения V, будут использованы документы RTN и поля М1=АТА и М2=AC_model.
Поиск ведется для сообщества 6=fadec в базе данных 12=RTN с сеткой чтения V=двигатели в категории Т=Trent 500-A340.
query builder
Правило соответствия позволяет связать по установленным уравнениям при помощи  все документы, отвечающие условию М1=АТА, начинающемуся с 7 или равному 80, а также поля М2=AC_model, равное 340-541, или AC_model, равное 340-642. Это уравнение применяется в текстовом формате XML в сервере поиска.
Как показано на фиг. 4В, база 12 данных (RTN) содержит несколько документов, в частности шесть документов D, обозначенных от D1 до D6. Таким образом, сетка чтения V позволяет реализовать критерий поиска с типом V= двигатели и значением Т= Trent 500-A340. Известно, что это значение Т= Trent 500-A340 соответствует метаданным М1=АТА, начинающимся с 7, или М1=АТА, равным 80, или М2=AC_model, начинающемуся с 340-541, или AC_model, равному 340-642.
Результат поиска дает четыре документа. На фигуре видно, что документ D3 исключен, поскольку ключевое слово «расход топлива» в этом документе отсутствует, так же, как и документ D1, где поле М1(АТА) не начинается с 7 или не равно 80, а в данном случае равно 24.
Разумеется, сетки чтения V в соответствии с настоящим изобретением могут обслуживать несколько сообществ пользователей. Точно так же, пользователь может комбинировать несколько сеток чтения в качестве критерия поиска.
Что касается отображения результатов, сетки чтения в соответствии с настоящим изобретением дополнительно предоставляют в распоряжение пользователя формат отображения, вытекающий из упомянутых сеток чтения. Например, как показано на фиг. 4В, можно классифицировать результаты по сеткам чтения «функция», «АТА», «двигатели». При этом получают классификацию результатов, более достоверную и специфичную для сообщества пользователей.