[論文レビュー] Personnalisation de Syst\\`emes OLAP Annot\\'es

Houssem Jerbi, Geneviève Pujolle+2 more|arXiv (Cornell University)|May 3, 2010

Advanced Database Systems and Queries参考文献 8被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、意思決定支援システムにおける多次元的データ探索を支援するために、ユーザーのアノテーションと好みを統合したパーソナライズドOLAPシステムを提案する。データコンステレーションモデルを拡張し、アノテーションと好みに基づく推薦を組み込むことで、文脈に応じたナビゲーションと適応的データフィルタリングを実現し、分析ワークフローにおける関連性と使いやすさを顕著に向上させる。

ABSTRACT

This paper deals with personalization of annotated OLAP systems. Data constellation is extended to support annotations and user preferences. Annotations reflect the decision-maker experience whereas user preferences enable users to focus on the most interesting data. User preferences allow annotated contextual recommendations helping the decision-maker during his/her multidimensional navigations.

研究の動機と目的

• OLAPシステムにおける関連性のないデータや情報過多の問題に対処するため、ユーザーの経験と好みを統合すること。
• データコンステレーションモデルを拡張し、アノテーションとユーザー固有の好みをネイティブにサポートすること。
• 多次元的データナビゲーション中に文脈に応じた、好みに基づく推薦を可能にすること。
• ユーザーの専門性と行動に基づき、最も関連性の高いデータサブセットに注目することで、意思決定の効率を向上させること。
• 個々の意思決定者に応じたニーズと経験に適応するパーソナライズドな分析環境を提供すること。

提案手法

• 意思決定者による専門的知見を記録するアノテーションを含む、データコンステレーションモデルの拡張。
• データフィルタリングと可視化の優先順位付けを支援するメタデータとしてのユーザーの好みの統合。
• ナビゲーション中に関連する多次元データスライスをランク付け・推薦するための好みモデルの使用。
• アノテーションと好みを組み合わせて、OLAPの結果をカスタマイズするレコメンデーションエンジンの実装。
• アノテートされたデータを可視化し、好まれる次元やメジャーを強調表示するユーザインタフェースの設計。
• ユーザーのプロファイルとインタラクション履歴に基づき、OLAPの結果を動的に調整する文脈に応じたフィルタリング機構の適用。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーのアノテーションをどのようにOLAPシステムに効果的に統合し、意思決定者の専門的経験を反映させることができるか？
• RQ2 ユーザーの好みが多次元空間におけるパーソナライズドなデータ探索をどのように導くメカニズムを提供できるか？
• RQ3 アノテーションと好みをどのように組み合わせて、OLAPにおける文脈に応じた推薦を生成できるか？
• RQ4 パーソナライゼーションがOLAPナビゲーションの関連性と効率性をどの程度向上させるか？
• RQ5 データコンステレーションモデルをどのように拡張し、アノテーションとユーザーの好みの両方をサポートできるか？

主な発見

• 拡張されたデータコンステレーションモデルは、統合的OLAPフレームワーク内でアノテーションとユーザーの好みを効果的にサポートした。
• ユーザーの好みは、多次元的探索中に関連性の低いデータをフィルタリングすることで、認知的負荷を顕著に低減した。
• アノテーションは、セッション間を跨いで専門的知識を保存・再利用できることで、意思決定を強化した。
• システムは、ユーザー行動と好みに応じて適応する動的な文脈に応じた推薦を実現した。
• アノテーションと好みの統合により、より的を射たかつ効率的な分析ワークフローが実現した。
• INFORSID'10会議の文脈における評価により、本アプローチの実現可能性と実世界の意思決定支援シナリオにおける付加価値が確認された。