論文の概要: BI-REC: Guided Data Analysis for Conversational Business Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00467v1
- Date: Sun, 2 May 2021 13:19:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-04 13:54:14.701154
- Title: BI-REC: Guided Data Analysis for Conversational Business Intelligence
- Title（参考訳）: BI-REC:対話型ビジネスインテリジェンスのためのガイドデータ分析
- Authors: Venkata Vamsikrishna Meduri, Abdul Quamar, Chuan Lei, Vasilis
Efthymiou, Fatma Ozcan
- Abstract要約: BI-RECは、ユーザーがデータ分析タスクを遂行するのに役立つBIアプリケーションのための対話型レコメンデーションシステムです。
我々は、OLAP立方体定義から抽出したリッチな意味情報を付加したBIパターンを用いて、データ解析の空間を定義する。
BI-RECはBIパターン推奨で83%の精度を達成し、予測の遅延で最大2倍のスピードアップを実現します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.501574075824132
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conversational interfaces to Business Intelligence (BI) applications enable
data analysis using a natural language dialog in small incremental steps. To
truly unleash the power of conversational BI to democratize access to data, a
system needs to provide effective and continuous support for data analysis. In
this paper, we propose BI-REC, a conversational recommendation system for BI
applications to help users accomplish their data analysis tasks.
We define the space of data analysis in terms of BI patterns, augmented with
rich semantic information extracted from the OLAP cube definition, and use
graph embeddings learned using GraphSAGE to create a compact representation of
the analysis state. We propose a two-step approach to explore the search space
for useful BI pattern recommendations. In the first step, we train a
multi-class classifier using prior query logs to predict the next high-level
actions in terms of a BI operation (e.g., {\em Drill-Down} or {\em Roll-up})
and a measure that the user is interested in. In the second step, the
high-level actions are further refined into actual BI pattern recommendations
using collaborative filtering. This two-step approach allows us to not only
divide and conquer the huge search space, but also requires less training data.
Our experimental evaluation shows that BI-REC achieves an accuracy of 83% for
BI pattern recommendations and up to 2X speedup in latency of prediction
compared to a state-of-the-art baseline. Our user study further shows that
BI-REC provides recommendations with a precision@3 of 91.90% across several
different analysis tasks.
- Abstract（参考訳）: ビジネスインテリジェンス(BI)アプリケーションへの会話インターフェースは、小さなステップで自然言語ダイアログを使用してデータ分析を可能にする。
データへのアクセスを民主化するために対話型BIの力を真に解き放つためには、システムはデータ分析を効果的かつ継続的にサポートする必要がある。
本稿では,BIアプリケーションのための対話型レコメンデーションシステムBI-RECを提案する。
データ解析の空間をBIパターンで定義し、OLAP立方体定義から抽出したリッチな意味情報を付加し、グラフSAGEを用いて学習したグラフ埋め込みを用いて解析状態のコンパクトな表現を作成する。
有効なBIパターン推薦のための検索空間を探索するための2段階のアプローチを提案する。
最初のステップでは、事前クエリログを使用してマルチクラス分類器をトレーニングし、BI操作(例: {\em Drill-Down} または {\em Roll-up})とユーザが興味を持っている尺度で次のハイレベル動作を予測する。
2番目のステップでは、協調フィルタリングを使用して、ハイレベルなアクションを実際のBIパターンレコメンデーションに洗練する。
この2段階のアプローチは、巨大な検索空間を分割して征服するだけでなく、より少ないトレーニングデータも必要とします。
実験の結果,BI-RECはBIパターン推奨の精度が83%,予測のレイテンシが2倍に向上することがわかった。
さらに,BI-RECは,複数の異なる分析タスクに対して,91.90%の精度でレコメンデーションを提供することを示した。
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