[发明专利]用于通过模式分解来推断数据变换的系统和方法

说明书

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，该系统可以基于从用于软件应用的数据流的功能分解识别出的模式来提供对输入数据推荐动作和变换(包括确定后续应用中数据流的可能变换)的服务。可以将数据流分解为描述数据变换、谓词和应用于数据的业务规则以及数据流中使用的属性的模型。

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 PATTERNDECOMPOSITION”；于2016年8月22日提交的申请号为62/378,150，标题为“SYSTEM AND METHOD FOR ONTOLOGY INDUCTIONTHROUGH 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-DRIVENEXTERNAL 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 FOR DYNAMICLINEAGE TRACKING AND RECONSTRUCTION OF COMPLEX BUSINESS ENTITIES WITH HIGH-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个源获得的数据的方法，并且特别地涉及通过模式分解来推断数据变换。

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