[发明专利]多维立方体模型的优化方法和装置

说明书

本发明公开了一种多维立方体模型的优化方法和装置。其中，多维立方体模型的优化方法包括：基于维度集构建全维度的多维立方体模型，所述维度集包括业务模型中的所有数据维度；基于采集到的用户行为数据根据预设的更新规则更新所述维度集；根据更新后的维度集重新生成多维立方体模型。本发明的技术方案，通过采集到的用户行为数据更新维度集，进而重新生成多维立方体，解决现有的多维立方体的更新所存在的计算量大及依赖于设计人员的经验等问题，能够实现多维立方体的自动优化，而且基于数据库中的操作数据更新维度集，更加贴合用户的实际需要，使得更新后的多维立方体模型更加智能化，实用性更强。

技术领域

本发明实施例涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种多维立方体模型的优化方法和装置。

背景技术

在常规的BI(Business Intelligence，商务智能)领域，多维立方体Cube设计是在充分理解业务的前提下，设计其维度及度量，供业务方使用。

针对销售数据分析，如图1所示，在Cube模型中，一共有商品、用户、区域、门店、销售员、支付渠道6个维度和购买数量、购买金额两个度量列，假设分别用A、B、C、D、E、F表示商品、用户、区域、门店、销售员、支付渠道6个维度，其中，在维度表设计时，维度表可包括一个主键(PK)和维度属性，对于层级维度则还可包括各个层级的维度字段。如区域维的主键为区域ID，而省、市、县又对应区域维的三个子维度。该Cube模型中，可以通过维度分析购买数量和购买金额等度量数据(MEASURE)。

该模型中所有的维度组合共有种，分别为：

{φ}；

{A},{B},{C},{D},{E},{F}；

{A,B},{A,C},{A,D},{A,E},{A,F},{B,C},{B,D},…,{C,F},{D,E}{D,F}{E,F}；

……

{A,B,C,D,E,F}

根据预计算的思想，所有上述维度组合均需进行一次计算，即预计算需要进行一次全量计算，当数据有更新时，针对新数据的所有维度组合也均需进行计算，即需要再次进行全量计算。

现有的Cube设计的合理性过于依赖设计人员的经验，调优工作不仅对设计人员有较高要求，而且工作量大，耗时长；Cube设计合理性的评估难以量化。

发明内容

本发明提供一种了多维立方体模型的优化方法和装置，以解决现有的Cube设计过于依赖于设计人员以及合理性难以评估的问题，优化多维立方体模型。

第一方面，本发明实施例提供了一种多维立方体模型的优化方法，该方法包括：

基于维度集构建全维度的多维立方体模型，所述维度集包括业务模型中的所有数据维度；

基于采集到的用户行为数据根据预设的更新规则更新所述维度集；

根据更新后的维度集重新生成多维立方体模型。

第二方面，本发明实施例还提供了一种多维立方体模型的优化装置，该装置包括：

多维立方体建立模块，用于基于维度集构建全维度的多维立方体模型，所述维度集包括业务模型中的所有数据维度；

维度集更新模块，用于基于采集到的用户行为数据根据预设的更新规则更新所述维度集；

多维立方体模型更新模块，用于根据更新后的维度集重新生成多维立方体模型。