[发明专利]用于自动映射与数据流环境一起使用的数据类型的系统和方法有效
申请号: | 201780012418.6 | 申请日: | 2017-08-22 |
公开(公告)号: | CN108713205B | 公开(公告)日: | 2022-11-11 |
发明(设计)人: | H·H·纳玛瓦尔;A·S·斯托贾诺维克;D·阿兰;G·西萨拉曼 | 申请(专利权)人: | 甲骨文国际公司 |
主分类号: | G06N5/02 | 分类号: | G06N5/02;G06F9/50 |
代理公司: | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人: | 刘玉洁 |
地址: | 美国加*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 自动 映射 数据流 环境 一起 使用 数据类型 系统 方法 | ||
根据各种实施例,本文描述的是用于与利用机器学习(ML、DataFlow机器学习、DFML)的数据集成或其它计算环境一起使用的、用于管理数据流(dataflow、DF)以及构建复杂的数据流软件应用(数据流应用,流水线)的系统(数据人工智能系统、数据AI系统)。根据实施例,该系统可以提供对一个或多个数据源或数据目标(在本文中在一些实施例中称为HUB)之间的复杂数据结构、数据集或实体的自动映射的支持。自动映射可以由数据集的元数据、模式和统计剖析驱动;并且用于将与输入HUB相关联的源数据集或实体映射到目标数据集或实体,或反之亦然,以产生以一格式或组织(投影)准备的与一个或多个输出HUB一起使用的输出数据。
版权声明
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优先权要求:
本申请要求于2016年8月22日提交的申请号为62/378,143,标题为“SYSTEM ANDMETHOD FOR AUTOMATED MAPPING OF DATA TYPES BETWEEN CLOUD AND DATABASESERVICES”;于2016年8月22日提交的申请号为62/378,146,标题为“SYSTEM AND METHODFOR DYNAMIC,INCREMENTAL RECOMMENDATIONS WITHIN REAL-TIME VISUAL SIMULATION”;于2016年8月22日提交的申请号为62/378,147,标题为“SYSTEM AND METHOD FORINFERENCING OF DATA TRANSFORMATIONS THROUGH PATTERN DECOMPOSITION”;于2016年8月22日提交的申请号为62/378,150,标题为“SYSTEM AND METHOD FOR ONTOLOGYINDUCTION THROUGH STATISTICAL PROFILING AND REFERENCE SCHEMA MATCHING”;于2016年8月22日提交的申请号为62/378,151,标题为“SYSTEM AND METHOD FOR METADATA-DRIVEN EXTERNAL INTERFACE GENERATION OF APPLICATION PROGRAMMING INTERFACES”;以及于2016年8月22日提交的申请号为62/378,152,标题为“SYSTEM AND METHOD FORDYNAMIC LINEAGE TRACKING AND RECONSTRUCTION OF COMPLEX BUSINESS ENTITIES WITHHIGH-LEVEL POLICIES”的美国临时专利申请的优先权权益;以上申请中的每一个均通过引用被并入本文。
技术领域
本发明的实施例一般而言涉及集成从各种源获得的数据的方法,并且特别地涉及自动映射与数据流环境一起使用的数据类型。
背景技术
当今的计算环境中的许多计算环境都需要能够在不同类型的软件应用之间共享大量数据。但是,由于例如分布式应用所支持的数据类型或者分布式应用的执行环境的差异,分布式应用在它们的配置方面可能明显不同。应用的配置可能取决于例如它的应用编程接口、运行时环境、部署方案、生命周期管理或安全管理。
旨在用于开发此类分布式应用的软件设计工具往往是资源密集型的,通常需要人类域模型专家的服务来策划应用和数据集成。因此,面临构建将用于在不同类型的执行环境中集成不同类型的数据的复杂、可扩展、分布式应用的任务的应用开发人员通常必须花费大量的手动工作来设计、构建和配置这些应用。
发明内容
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