[論文レビュー] Personnalisation de bases de données multidimensionnelles

Franck Ravat, Olivier Teste+1 more|arXiv (Cornell University)|May 3, 2010

Advanced Database Systems and Queries参考文献 9被引用数 12

ひとこと要約

本論文は、イベント・条件・アクション（ECA）言語を用いてスキーマ要素に重みを割り当てることで、カスタマイズされたデータ可視化およびドリルダウンや回転などのOLAP操作を可能にする、パーソナライズされた多次元データベースモデルを提案する。主な貢献は、個々のユーザーの好みに合わせて多次元データの提示と分析を柔軟かつユーザー主導でカスタマイズできるフレームワークを提供することにある。

ABSTRACT

This paper deals with decision support systems resting on multidimensional modelling of data. Moreover, we intend to offer a set of concepts and mechanisms for personalized multidimensional database specifications. This personalization consists in associating weights to different components of a multidimensional schema. Personalization specifications are specified through the use of a language based on the principle of Event Condition Action. This personalisation determines multidimensional data display as well as their analyses (with the use of drilling or rotating operations).

研究の動機と目的

• 意思決定支援に用いられる多次元データベースにおけるユーザー固有のカスタマイズニーズに対応すること。
• 標準OLAPスキーマの硬直性を克服し、パーソナライゼーションメカニズムを導入すること。
• ユーザーが個々の好みに基づいてパーソナライズされたビューと分析操作を定義できること。
• 多次元スキーマにおけるパーソナライゼーションルールを表現する形式的記法言語を提供すること。
• ユーザー定義の重みに基づいて、データ表示や分析操作（例：ドリルダウン、回転）の動的適応を可能にすること。

提案手法

• 著者らは、多次元スキーマ内の次元、階層、メジャーに重みを割り当てるパーソナライゼーションメカニズムを定義する。
• ユーザーの好みをモデル化するために、イベント・条件・アクション（ECA）言語を用いてパーソナライゼーションルールを表現する。
• ECAルールは、データの表示方法およびOLAP操作の優先順位や変更方法を制御する。
• システムは実行時にECAルールを解釈し、各ユーザーに対して多次元スキーマを動的に適応させる。
• 本アプローチは、事前に定義された重みによる静的パーソナライゼーションと、ユーザーの状況に基づく動的適応の両方をサポートする。
• 既存の多次元データベースシステムと統合され、その分析能力を拡張する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして多次元データベースを、データ分析における個々のユーザーの好みを反映させるようにパーソナライズできるか？
• RQ2 次元、階層、メジャーなどのスキーマ要素にユーザー固有の重みを表現するための形式的メカニズムは何か？
• RQ3 ECAルールを効果的に活用して、ドリルダウンや回転などのOLAP操作をカスタマイズするにはどうすればよいか？
• RQ4 パーソナライゼーションが意思決定支援システムの柔軟性と使いやすさに与える影響は何か？
• RQ5 異なる分析操作において、パーソナライズされたビューを一貫して維持・適用するにはどうすればよいか？

主な発見

• 提案されたECAベースのパーソナライゼーションモデルにより、多次元データの提示が動的かつユーザー固有に適応可能になる。
• スキーマ要素に割り当てられた重みにより、ユーザーが分析において特定の次元やメジャーを優先できるようになる。
• ユーザー定義の好みに基づいて、ドリルダウンや回転などのパーソナライズされたOLAP操作がサポートされる。
• 本アプローチにより、データビューを個々の分析ニーズに合わせることで、意思決定支援システムにおけるユーザー体験が向上する。
• フレームワークは形式的に仕様化されており、低レベルのスキーマ変更を必要とせずに、既存の多次元データベースモデルに統合可能である。
• 本手法の実現可能性は、INFORSID'07会議の文脈におけるプロトタイプ実装によって示された。