A method and system for efficiently analyzing databases. In one embodiment,
the invention is used to analyze data represented in the form of
attribute-value (a-v) pairs. A primary step in building the ontology is to
identify parent, child and related a-v pairs of each given a-v pair in the
database. A parent is an a-v pair that is always present whenever a given
a-v pair is present. A child is an a-v pair that is never present unless
the given a-v pair is present. Related pairs of a given a-v pair are those
a-v pairs present some of the time when a given a-v pair is present. The
system calculates relationships between a-v pairs to produce tables of a-v
pairs presented according to the relationships. The user performs
additional analysis by investigating the a-v pair relationships through a
graphical user interface. Additional visualizations of the data are
possible such as through Venn diagrams and animations. Plain-text data
documents collected, for example, from the Internet can be analyzed. In
this case, the system pre-processes the text data to build a-v pairs based
on sentence syntax.
Метод и система для эффективно анализировать базы данных. В одном воплощении, вымысел использован для того чтобы проанализировать данные представленные in the form of пары приписывать-znaceni4 (a-v). Главным образом шаг в строить ontology должен определить родителя, ребенка и родственные пары a-v каждого, котор дали a-v спаривают в базе данных. Родителем будет пара a-v присутствует всегда когда, котор дали пара a-v присутствует. Ребенок будет парой a-v не присутствует никогда если, котор дали пара a-v не присутствовать. Родственные пары, котор дали пары a-v присутствуют тех пар a-v некоторое из времени когда, котор дали пара a-v присутствует. Система высчитывает отношения между парами a-v к таблицам продукции пар a-v представленных согласно отношениям. Потребитель выполняет дополнительный анализ путем расследовать отношения пары a-v через графическую поверхность стыка потребителя. Дополнительные визуализирования данных по возможности such as сквозные диаграммы и одушевленност Venn. Документы данным по plain-text собранные, например, от интернета можно проанализировать. In this case, система pre-processes данные по текста для того чтобы построить пары a-v основанные на синтаксисе предложения.
