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    用于访问源数据库中的一组数据表格的方法和系统
    1.
    发明公开
    用于访问源数据库中的一组数据表格的方法和系统 无效

    公开(公告)号：CN104424360A

    公开(公告)日：2015-03-18

    申请号：CN201410444212.9

    申请日：2014-09-03

    Applicant: 国际商业机器公司

    Inventor： J·塞弗特 ,  M·奥伯霍菲尔 ,  S·尼尔克 ,  Y·赛勒特

    IPC: G06F17/30

    CPC classification number: G06F17/30289 ,  G06F17/30557

    Abstract: 本发明涉及用于访问源数据库中的一组数据表格的方法和系统。具体而言，涉及一种用于访问源数据库(117)中的一组数据表格的方法，该方法包括：为源数据库中的表格提供一组表格类别；提供一组度量，每个度量包括每个表格类别的相应特性度量；针对所述一组数据表格中的每一个表格，评估所述一组度量；分析经评估的所述一组度量；使用分析结果将该表格分类为所述一组表格类别之一；输出指示所述一组表格中的每一个表格的表格类别的信息；响应于该输出而接收根据表格类别的一部分选择所述一组数据表格中的数据表格以用于数据处理的请求；以及使用所述表格类别来选择所述一组数据表格中的数据表格的子集以对数据表格的该子集执行所述数据处理。

    用于处理数据集的方法和布置、数据处理程序和计算机程序产品
    2.
    发明公开
    用于处理数据集的方法和布置、数据处理程序和计算机程序产品 有权

    公开(公告)号：CN103080924A

    公开(公告)日：2013-05-01

    申请号：CN201180042917.2

    申请日：2011-07-14

    Applicant: 国际商业机器公司

    Inventor： Y·萨耶 ,  M·奥伯霍费尔 ,  J·塞弗特 ,  S·内尔克

    IPC: G06F17/10 ,  G06F17/30

    CPC classification number: G06F17/10 ,  G06F17/30569 ,  G06F17/30598

    Abstract: 公开一种用于处理数据集(12，14)的改进方法。该方法包括步骤：提供与第一数据集(12)关联的第一特性(20.1)以及以下的至少一个：单个数据值(12’)和与第二数据集(14)关联的第二特性(20.2)；提供的特性允许第一数据集(12)、第二数据集(14)和单个数据值(12’)的可行比较，以及计算以下的至少一个：基于第一和第二特性(20.1，20.2)的第一数据集(12)与第二数据集(14)的相似性，基于第一特性(20.1)和单个数据值(12’)的第一数据集(12)与单个数据值(12’)的相似性，基于第一特性的指示第一特性在多大程度上反映第一数据集(12)的属性的置信度，以及基于第一特性和单个数据值(12’)的指示第一数据集与单个数据值(12’)的相似性在多大程度上反映单个数据值的属性的置信度。

    用于处理数据集的方法和装置
    4.
    发明授权
    用于处理数据集的方法和装置 有权

    公开(公告)号：CN103080924B

    公开(公告)日：2016-09-07

    申请号：CN201180042917.2

    申请日：2011-07-14

    Applicant: 国际商业机器公司

    Inventor： Y·萨耶 ,  M·奥伯霍费尔 ,  J·塞弗特 ,  S·内尔克

    IPC: G06F17/10 ,  G06F17/30

    CPC classification number: G06F17/10 ,  G06F17/30569 ,  G06F17/30598

    Abstract: 公开一种用于处理数据集(12，14)的改进方法。该方法包括步骤：提供与第一数据集(12)关联的第一特性(20.1)以及以下的至少一个：单个数据值(12’)和与第二数据集(14)关联的第二特性(20.2)；提供的特性允许第一数据集(12)、第二数据集(14)和单个数据值(12’)的可行比较，以及计算以下的至少一个：基于第一和第二特性(20.1，20.2)的第一数据集(12)与第二数据集(14)的相似性，基于第一特性(20.1)和单个数据值(12’)的第一数据集(12)与单个数据值(12’)的相似性，基于第一特性的指示第一特性在多大程度上反映第一数据集(12)的属性的置信度，以及基于第一特性和单个数据值(12’)的指示第一数据集与单个数据值(12’)的相似性在多大程度上反映单个数据值的属性的置信度。

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