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公开(公告)号：CN102650996A
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN201110047151.9
申请日：2011-02-28
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30563
Abstract: 一种用于确定源数据库表和目标数据库表之间的数据映射关系的方法和装置，该方法包括：从源数据库表的多行数据获取主键之外的至少一个其他属性的属性值及其对应的主键值集合，并从目标数据库表中的多行数据获取相应主键之外的特定属性的属性值及其对应的主键值集合；判断源数据库表的至少一个其他属性与目标数据库表的特定属性之间是否存在潜在的数据映射关系；如果判断为是，确定源数据库表的至少一个其他属性与目标数据库表的特定属性之间的数据映射关系。一种用于验证数据的方法和装置，该方法包括上述方法的各步骤，和根据数据映射关系验证源数据库表的至少一个其他属性的属性值和/或目标数据库表的特定属性的属性值的附加步骤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114287012A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202080060842.X
申请日：2020-08-25
Applicant: 国际商业机器公司
Abstract: 提供了用于提供自动化机器学习可视化的方法、系统以及计算机程序产品。机器学习任务、变换器以及估计器可以被接收到一个或多个机器学习组成模块中。机器学习组成模块生成一个或多个机器学习模型。机器学习模型流水线是变换器和估计器的序列，机器学习流水线的集合体是机器学习流水线的集合体。可以使用机器学习组成模块来生成机器学习模型流水线、多个机器学习模型流水线的集合体、或它们的组合以及对应的元数据。可以从机器学习模型流水线、多个机器学习模型流水线的集合体、或它们的组合中提取元数据。可以生成机器学习模型流水线、多个机器学习模型流水线的集合体或它们的组合、以及所提取的元数据的交互式可视化图形用户界面。
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公开(公告)号：CN102141907B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201010102999.2
申请日：2010-01-28
Applicant: 国际商业机器公司
Abstract: 本发明的实施方式提供了向应用的数据库注入数据的方法。该方法包括：将所述应用的应用编程接口导入到目标系统中；基于用户输入，建立逻辑对象；建立该逻辑对象与该应用的应用编程接口之间的关联；形成数据注入规则；以及基于该关联和该数据注入规则，向该应用的该数据库注入数据。还提供了向应用的数据库注入数据的设备。该设备包括：导入装置，用于将该应用的应用编程接口导入到目标系统中；建立装置，用于基于用户输入来建立逻辑对象；关联装置，用于建立该逻辑对象与该应用的应用编程接口之间的关联；形成装置，用于形成数据注入规则；以及注入装置，用于基于该关联和该数据注入规则来向该应用的该数据库注入数据。因此，不具有编程知识的普通用户也可以向应用的数据库注入数据。
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公开(公告)号：CN102650996B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201110047151.9
申请日：2011-02-28
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30563
Abstract: 一种用于确定源数据库表和目标数据库表之间的数据映射关系的方法和装置，该方法包括：从源数据库表的多行数据获取主键之外的至少一个其他属性的属性值及其对应的主键值集合，并从目标数据库表中的多行数据获取相应主键之外的特定属性的属性值及其对应的主键值集合；判断源数据库表的至少一个其他属性与目标数据库表的特定属性之间是否存在潜在的数据映射关系；如果判断为是，确定源数据库表的至少一个其他属性与目标数据库表的特定属性之间的数据映射关系。一种用于验证数据的方法和装置，该方法包括上述方法的各步骤，和根据数据映射关系验证源数据库表的至少一个其他属性的属性值和/或目标数据库表的特定属性的属性值的附加步骤。
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公开(公告)号：CN114981800A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202180008767.7
申请日：2021-02-11
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F16/36
Abstract: 根据本发明的实施例，提供一种用于为自动化机器学习系统的用户个性化机器学习模型的方法，机器学习模型由自动化机器学习系统生成。该方法包括获得用于训练第一神经网络、第二神经网络和第三神经网络的第一组数据集，将训练数据集输入到神经网络，调整用于测试和训练神经网络的第一、神经网络第二神经网络和第三神经网络的超参数，输入第二组数据集到经训练的神经网络和第三神经网络生成包括每个机器学习模型的每个用户的相关性分数的第三输出数据，并显示与每个用户相关联的机器学习模型的列表，每个机器学习模型显示相关性分数。
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公开(公告)号：CN102141907A
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201010102999.2
申请日：2010-01-28
Applicant: 国际商业机器公司
Abstract: 本发明的实施方式提供了向应用的数据库注入数据的方法。该方法包括：将所述应用的应用编程接口导入到目标系统中；基于用户输入，建立逻辑对象；建立该逻辑对象与该应用的应用编程接口之间的关联；形成数据注入规则；以及基于该关联和该数据注入规则，向该应用的该数据库注入数据。还提供了向应用的数据库注入数据的设备。该设备包括：导入装置，用于将该应用的应用编程接口导入到目标系统中；建立装置，用于基于用户输入来建立逻辑对象；关联装置，用于建立该逻辑对象与该应用的应用编程接口之间的关联；形成装置，用于形成数据注入规则；以及注入装置，用于基于该关联和该数据注入规则来向该应用的该数据库注入数据。因此，不具有编程知识的普通用户也可以向应用的数据库注入数据。
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