[论文解读] Building MultiView Analyst Profile From Multidimensional Query Logs: From Consensual to Conflicting Preferences

Eya Ben Ahmed, Ahlem Nabli+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 15, 2012

Data Management and Algorithms参考文献 16被引用 7

一句话总结

本文提出了一种多视角分析师画像方法，通过挖掘OLAP查询日志，将用户偏好分类为一致、半冲突和冲突三类。通过整合个人、职业和行为视角，该方法构建了一个全面且带注释的画像，以捕捉多样化的分析师行为，从而在多维数据分析环境中提升推荐准确性。

ABSTRACT

In order to provide suitable results to the analyst needs, user preferences summarization is widely used in several domains. In this paper, we introduce a new approach for user profile construction from OLAP query logs. The key idea is to learn the user's preferences by drawing the evidence from OLAP logs. In fact, the analyst preferences are clustered into three main pools : (i) consensual or non conflicting preferences referring to same preferences for all analysts; (ii) semi-conflicting preferences corresponding to similar preferences for some analysts; (iii) conflicting preferences related to disjoint preferences for all analysts. To build generic and global model accurately describing the analyst, we enrich the obtained characteristics through including several views, namely the personal view, the professional view and the behavioral view. After that, the multiview profile extracted from multidimensional database can be annotated.

研究动机与目标

• 解决在多维数据分析环境中捕捉多样化且冲突的用户偏好所带来的挑战。
• 开发一种通用的全局模型，准确反映分析师在多个视角下的行为。
• 通过整合OLAP查询日志中的个人、职业和行为视角，丰富用户画像。
• 通过区分共识与分歧的分析师偏好，实现更准确、个性化的查询推荐。
• 支持从多维数据库中衍生的多视角画像的注释，以提升决策支持能力。

提出的方法

• 挖掘OLAP查询日志，提取用户交互模式和偏好。
• 将偏好聚类为三类：一致（所有用户共享）、半冲突（部分用户共享）和冲突（相互排斥）。
• 将个人、职业和行为三种不同视角整合为统一的分析师画像。
• 利用查询日志中的证据，大规模推断并表示跨多个分析师的偏好。
• 使用语义标签对生成的多视角画像进行注释，以反映偏好类型和用户角色。
• 应用多维分析框架，确保画像构建过程的一致性和完整性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效利用OLAP查询日志推断并分类分析师偏好？
• RQ2 从分析师查询行为中浮现的偏好模式有哪些不同类型——一致、半冲突和冲突？
• RQ3 如何将多个视角（个人、职业、行为）整合为一个统一且连贯的分析师画像？
• RQ4 多视角画像在多大程度上能提升OLAP环境中个性化推荐的准确性？
• RQ5 如何检测并表示冲突偏好，同时不损害整体画像的完整性？

主要发现

• 所提出的方法成功地将分析师偏好识别并分类为三类：一致、半冲突和冲突。
• 个人、职业和行为视角的整合显著增强了最终分析师画像的丰富性和准确性。
• 该模型支持从多维数据库中衍生的多视角画像的注释，支持语义解释。
• 该方法表明，冲突偏好并非异常现象，而是应被保留以实现准确画像的重要模式。
• 利用查询日志作为证据，可实现可扩展且数据驱动的用户画像构建，无需依赖显式用户反馈。
• 该框架支持开发一种反映共享与分歧分析师行为的全局通用模型。