识别用于支持对复杂问题的推荐的解的最佳数据库群组的方法与系统的制作方法

专利名称：识别用于支持对复杂问题的推荐的解的最佳数据库群组的方法与系统的制作方法
技术领域：
本发明公开涉及计算机领域，具体而言涉及研究中计算机的使用。更具体地说，本发明公开涉及计算机在定位复杂研究问题中所使用的最佳数据库中的使用。
背景技术：
数据库常常保存根据某些预定义标准，诸如数据的类型、数据的源、数据的年龄等，进行分组和分类的数据。这些完全不同的数据(disparate data)可以存储在单个位置或者多个位置中，而且可以来自单个源或者来自多个源。

发明内容
提供了一种处理器实现的方法、系统和/或计算机程序产品，用于识别用于支持对复杂问题的推荐的解的最佳数据库群组(cohort)。合成事件是基于多个完全不同的因素。一个复杂问题被开发出以确立一组特定的完全不同的因素导致所述合成事件的概率。一组优化规则被应用来识别用于求解所述复杂问题的最佳数据库群组。


图1绘出了其中可以实现本公开的示例性系统与网络；及图2是为了识别用于支持对复杂问题的推荐的解(proposedsolution)的最佳数据库群组而由处理器所采取的一个或多个示例性步骤的高级流程图。
具体实施例方式所属技术领域的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开的各方面可以具体实现为以下形式，即:可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是一但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPR0M或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括一但不限于一电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括一但不限于一无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言一诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言一诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络一包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。下面将参照本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述本发明的各方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机程序指令通过计算机或其它可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的装置。也可以把这些计算机程序指令存储在能使得计算机或其它可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读介质中，这样，存储在计算机可读介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的指令的制造品(manufacture)。也可以把计算机程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其它可编程装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的过程。现在参考附图，尤其是图1，绘出了可以由本发明使用和在本发明实现中所使用的示例性系统与网络的框图。应当指出，在计算机102中和为其所示出的示例性架构的一些或者全部，包括所绘出的硬件与软件，可以由软件部署服务器150和/或数据库服务计算机(一个或多个)152来使用。示例性计算机102包括耦合到系统总线106的处理器104。处理器104可以使用一个或多个处理器，每个处理器都具有一个或多个处理器核心(core)。驱动/支持显示器110的视频适配器108也耦合到系统总线106。系统总线106经由总线桥112耦合到输入/输出(I/o)总线114。I/O接口 116耦合到I/O总线114。I/O接口 116支持与各种I/O设备的通信，所述设备包括键盘118、鼠标120、介质托盘122(这可以包括诸如⑶-ROM驱动器的存储设备、多媒体接口，等等)、打印机124和外端USB端口 126。尽管连接到I/O接口116的端口的格式可以是计算机架构领域的技术人员已知的任何格式，但是，在一种实施方式中，这些端口中的一些或全部是通用串行总线(USB)端口。如所绘出的，计算机102能够利用网络接口 130与软件部署服务器150及数据库服务计算机152通信。网络接口 130是硬件网络接口，诸如网络接口卡(NIC)等。网络128可以是诸如互联网的外部网络，或者是诸如以太网或虚拟专用网络(VPN)的内部网络。硬驱接口 132也耦合到系统总线106。硬驱接口 132与硬驱134接口。在一种实施方式中，硬驱134填充系统存储器136，系统存储器136也耦合到系统总线106。系统存储器被定义为计算机102中最低层的易失性存储器。这种易失性存储器包括另外的较高级的易失性存储器(未示出)，包括但不限于，高速缓冲存储器、寄存器和缓冲器。填充系统存储器136的数据包括计算机102的操作系统(OS) 138和应用程序144。OS 138包括外壳(shell) 140，用于提供对诸如应用程序144的资源的透明用户访问。通常，外壳140是提供解释器及用户与操作系统之间接口的程序。更具体而言，夕卜壳140执行输入到命令行用户接口或者来自文件的命令。因此，也称为命令处理器的外壳140通常是操作系统软件层次的最高层并且充当命令解释器。外壳提供系统提示，解释由键盘、鼠标或其它用户输入介质输入的命令并且把解释后的命令发送到适当的较低层操作系统(例如，内核142)以进行处理。应当指出，尽管外壳140是基于文本的、面向行的用户接口，但是本发明将同样很好地支持其它的用户接口模式，诸如图形、语音、手势等等。如所绘出的，OS 138也包括内核142，内核142包括用于OS 138的较低层功能，包括提供OS 138的其它部分和应用程序144所需的基本服务，包括存储器管理、过程与任务管理、磁盘管理及鼠标与键盘管理。应用程序144包括呈现器，示例性地示为浏览器146。浏览器146包括使得万维网(WWW)客户端(即，计算机102)能够利用超文本传输协议(HTTP)消息向互联网发送和接收网络消息的程序模块与指令，由此启用与软件部署服务器150和其它计算机系统的通信。计算机102的系统存储器(及软件部署服务器150的系统存储器)中的应用程序144还包括最佳数据库定位程序(ODLP) 148。0DLP148包括用于实现以下所述过程的代码，所述过程包括图2中所描述的那些。在一种实施方式中，计算机102能够从软件部署服务器150下载ODLP 148，包括按需下载，其中ODLP 148中的代码直到需要执行的时候才被下载。还应当指出，在本发明的一种实施方式中，软件部署服务器150执行与本发明关联的所有功能(包括ODLP 148的执行)，由此使得计算机102不必使用其自己的内部计算资源来执行 ODLP 148。计算机102中所绘出的硬件元素并不是详尽的，而是代表性的，以突出本发明所需的基本部件。例如，计算机102可以包括备用的存储器存储设备，诸如磁带盒、数字多功能光盘(DVD)、伯努利合盒式磁带(Bernoulli cartridge),等等。意欲使这些和其它变化都在本发明的主旨与范围之内。现在参考图2，示出了为了识别用于支持对复杂问题的推荐的解的最佳数据库群组而由处理器采取的一个或多个示例性步骤的高级流程图。在初始块202之后，接收合成事件(例如，由图1中所示的计算机102中的处理器104接收)。合成事件被定义为基于(即，依赖于)所发生的多个完全不同的因素(即，条件、状态等)的假定条件，这多个因素或者是随机地或者是按预定义的顺序发生(块204)。因此，基于它们每个都针对什么条件/状态/等等，所述多个完全不同的因素被定义为已经预定义为唯一而独特的因素。以下给出完全不同的因素的例子。如在块206中所指出的，开发出用于确立一组特定的多个完全不同的因素导致所述合成事件的概率的复杂问题。然后开发对该复杂问题的推荐的解(即，识别出导致所述合成事件的一组特定的完全不同因素的概率的解)(块208)。如在块210中所描述的，为了识别最佳数据库群组，诸如来自图1中所示的数据库服务计算机152的数据库，应用一组优化规则。最佳数据库群组被定义为一组数据库，每个数据库都包含确定所述推荐的解对所述复杂问题是否有效的数据。最佳数据库群组是通过应用一组预定义规则来优化的，所述规则关于财务费用、资源使用率、准确性、适时性(timeliness)等的折中。因此，这组优化规则建立了确定一组特定的完全不同因素导致所述合成事件的概率的数据的费用、适时性和准确性的预定平衡。该过程在终止块212结束。应当指出，在本发明的一种实施方式中，最佳数据库群组是从所选的完全不同的数据库产生的。即，在这种实施方式中，每个所述完全不同的数据库都只存储关于所述多个完全不同的因素中的一个的数据。因此，所述完全不同的数据库中的一个只包含关于第一因素的数据，而所述完全不同的数据库中的另一个只包含关于所述多个完全不同因素中的第二因素的数据。还应当指出，本发明不针对简单查询。即，来自最佳数据库群组的数据不直接描述多个完全不同的因素。相反，来自最佳数据库群组的数据用于间接地推断对复杂问题的解(即，支持推荐的解)。例如，考虑其中合成事件是特定产品(例如，个人电子设备)在财务上成功的实施方式。在这种实施方式中，多个完全不同的因素可以包括该产品的预定的优选价格范围、该产品的预定的优选可用性及该产品的预定的可靠性评级。如果这些因素对某些消费者群组存在(在可以从完全不同的数据库获得的数据中识别出的)，那么这种产品就很有可能将是商业/财务成功。然后，处理器应用一组优化规则来识别最佳数据库群组。在这种实施方式中，最佳数据库群组可以是包含以下数据的那些数据库，所述数据描述来自关于该产品的民意调查的结果、对类似于所述合成事件的产品的其它产品的当前消费者响应及类似于所述合成事件的产品的竞争对手的产品的商业成功水平。应当指出，不同的数据库具有不同的费用(即，从民意调查获得数据比从对其它产品的当前消费者响应(喜欢/不喜欢)获得数据更昂贵)。类似地，从最近的民意调查获得数据将比从较旧的民意调查获得数据更适时，而且来自民意调查的数据将可能比来自描述竞争对手的产品的商业成功水平的数据更准确。应当指出，本发明由此提供了用于基于费用/适时性/准确性/等等，识别什么是数据库的最佳混合/选择的过程。一旦识别出最佳数据库群组，来自这个最佳数据库群组的数据就可以用于多个目的中的任何一个，包括但不限于，求解以上所述的复杂问题，所述复杂问题确立导致产品在财务上成功的这组特定的完全不同因素的概率。在另一种实施方式中，合成事件是特定病人具有特殊的医疗状况。由此，使用与针对在此所给出的其它实施方式描述的那些不同的完全不同因素、优化规则、数据库等等。因此，在这种实施方式中，所述多个完全不同的因素可以包括病人具有特定的医疗历史、特定的经济状况和居住在特定的位置。为了识别最佳数据库群组，应用仍然基于平衡数据的费用/适时性/准确性的一组优化规则。在一种实施方式中，这些数据库包含数据，所述数据描述来自对其他病人所使用的医治协议的试验研究的结果、已经被诊断为具有所述特殊医疗状况的其他病人的医疗记录及该特定病人的医疗历史。然后，为了确立一组特定的完全不同的因素使该特定病人具有所述特殊医疗状况的概率，处理器能够利用来自最佳数据库群组的数据求解该复杂问题。应当指出，就象以上和以下所描述的其它实施方式，为了识别最佳数据库群组，这种实施方式需要处理器开发不同的复杂问题、选择不同的优化规则并且应用一组不同的优化规则。因此，在此所述的每一种实施方式彼此都是唯一且独特的，而不仅仅是相同过程的变体。在另一种实施方式中，处理器把合成事件识别为一个政治候选人获胜当选。在一种实施方式中，处理器确定多个完全不同的因素包括由该政治候选人对特定问题所保持的预定义立场、该政治候选人所保持的公职经验长度及该政治候选人预定的好感度因素(Iikeabilityfactor)。在一种实施方式中，随后处理器应用一组唯一的优化规则，以把最佳数据库群组识别为包含描述该政治候选人的投票数据、与该政治候选人在相同政党中的候选人的历史选举数据及关于该政治候选人的特定新闻报道。然后，处理器利用来自最佳数据库群组的数据求解所述复杂问题，以便确立使得该政治候选人获胜当选的一组特定的完全不同因素的概率。在另一种实施方式中，处理器把合成事件识别为在预定义时段内在一个特定位置发生自然灾害。在这种实施方式中，处理器确定所述多个完全不同的因素描述/包括所述自然灾害在该特定位置发生的倾向。在一种实施方式中，处理器应用一组优化规则以把最佳数据库群组识别为包含描述先前类似的自然灾害在该特定位置发生的历史的历史数据及来自位于该特定位置的物理传感器的数据。即，除了从数据库搜索描述过去事件的历史数据之外，处理器还实时地监视位于 该特定位置的物理传感器(例如，地震传感器、天气传感器，等等)，以便监视实时当前事件。然后，处理器利用来自最佳数据库群组的数据(在一种实施方式中，还有来自实时物理传感器的数据)求解该复杂问题，以便确立在预定义时段内使得所述自然灾害在该特定位置发生的一组特定的完全不同因素的概率。在另一种实施方式中，处理器把合成事件识别为在预定义时段内国家政府机构(例如，通过政变、通过定期或特殊的选举，等等)被取代。在一种实施方式中，处理器确定所述多个完全不同的因素包括这个国家的政治历史、政府机构的当前状态及邻国的当前政府状态。在一种实施方式中，处理器应用一组优化规则以把最佳数据库群组识别为包含来自机密情报报告(例如，通过情报局或其它政府/私人企业产生的而且只有具有适当安全许可的人才可以获得的机密报告)的数据及来自公共新闻报道的数据(即，不受限制地提供给公众的信息)。然后，处理器利用来自最佳数据库群组的数据求解该复杂问题，以便确立在预定义时段内使得国家政府机构被取代的一组特定的完全不同因素的概率。在一种实施方式中，用于确立一组特定的完全不同因素导致合成事件的概率的复杂问题是通过使用贝叶斯分析来开发的。例如，假定:H代表如果被第一组数据(S卩，来自第一数据库群组的数据)支持的话以上所述的合成事件之一将发生的假设，而D代表如果被第二组数据(即，来自第二数据库群组的数据)支持的话该同一合成事件将发生。这导致以下贝叶斯概率公式:
「 P(DlH) * P(H)P(HlD) =..............................................................................................................................................r%Uj其中:P(H|D)是给定(I)如果被第二组数据支持的话该合成事件发生的可能性(D)，如果被第一组数据支持的话同一合成事件将发生的概率；P(D|H)是给定如果被第一组数据支持的话该合成事件发生的可能性(H)，如果被第二组数据支持的话同一合成事件将发生的概率；P(H)是如果被第一组数据支持的话所述合成事件将发生的概率，而不考虑第二组数据保存什么或者任何其它的信息/事实；P(D)是如果被第二组数据支持的话所述合成事件将发生的概率，而不考虑第一组数据保存什么或者任何其它的信息/事实。例如，假设过去的研究显示当被第一组数据库支持而不考虑任何其它因素时有
50%的时间所述合成事件发生(P (H) =50%)。进一步假设如果被第二组数据支持而不考虑第
一组数据保存什么或者任何其它的信息/事实的话该合成事件将发生的概率是P (H) =30%。
最后，假设过去的研究显示，给定如果被第一组数据支持的话该合成事件发生的可能性，
如果被第二组数据支持的话该同一合成事件将发生的概率是20% (P(D|H)=20%)。因此，根
据这些值，如果被第一组数据支持的话该合成事件将发生的概率是33%:.20 *.50
权利要求
1.一种识别用于支持对复杂问题的推荐的解的最佳数据库群组的处理器实现的方法，所述处理器实现的方法包括: 处理器接收基于多个完全不同的因素的合成事件； 所述处理器开发出用以确立一组特定的完全不同的因素导致所述合成事件的概率的复杂问题；及 所述处理器应用一组优化规则来识别最佳数据库群组，其中所述一组优化规则确立了描述所述多个完全不同的因素的数据的费用、适时性及准确性的预定平衡，并且其中所述数据确定所述一组特定的完全不同的因素导致所述合成事件的概率。
2.如权利要求1所述的处理器实现的方法，其中所述最佳数据库群组是从选定的完全不同的数据库创建的，并且其中每个所述完全不同的数据库都只存储与所述多个完全不同的因素中的一个有关的数据。
3.如权利要求2所述的处理器实现的方法，其中所述数据不直接描述所述多个完全不同的因素。
4.如权利要求3所述的处理器实现的方法，还包括: 所述处理器把所述合成事件识别为一个产品在财务上成功； 所述处理器确定所述多个完全不同的因素包括所述产品的预定的优选价格范围、所述产品的预定的优选可用性及所述产品的预定的可靠性评级； 所述处理器应用所述一组优化规则把所述最佳数据库群组识别为包含数据，所述数据描述来自关于所述产品的民意 调查的结果、对类似于所述合成事件的产品的其它产品的当前消费者响应及类似于所述合成事件的产品的竞争对手的产品的商业成功水平；及 所述处理器利用来自所述最佳数据库群组的数据，求解所述复杂问题，以便确立导致所述产品在财务上成功的一组特定的完全不同因素的概率。
5.如权利要求3所述的处理器实现的方法，还包括: 所述处理器把所述合成事件识别为一个特定病人具有特殊的医疗状况； 所述处理器确定所述多个完全不同的因素包括病人具有特定的医疗历史、特定的经济状况并且居住在特定的位置； 所述处理器应用所述一组优化规则以把所述最佳数据库群组识别为包含数据，所述数据描述来自对其他病人所使用的医治协议的试验研究的结果、被诊断为具有所述特殊的医疗状况的其他病人的医疗记录及所述特定病人的医疗历史；及 所述处理器利用来自所述最佳数据库群组的数据，求解所述复杂问题，以便确立使得所述特定病人具有所述特殊的医疗状况的一组特定的完全不同因素的概率。
6.如权利要求3所述的处理器实现的方法，还包括: 所述处理器把所述合成事件识别为一个政治候选人获胜当选； 所述处理器确定所述多个完全不同的因素包括由所述政治候选人对一个具体问题所保持的预定立场、所述政治候选人所保持的公职经验长度及所述政治候选人的预定好感度因素； 所述处理器应用所述一组优化规则把所述最佳数据库群组识别为包含描述所述政治候选人的投票数据、用于与所述政治候选人在相同政党中的候选人的历史选举数据及关于所述政治候选人的特定新闻报道；及所述处理器利用来自所述最佳数据库群组的数据，求解所述复杂问题，以便确立使得所述政治候选人获胜当选的一组特定的完全不同因素的概率。
7.如权利要求3所述的处理器实现的方法，还包括: 所述处理器把所述合成事件识别为在预定义时段内在一个特定位置发生自然灾害；所述处理器确定所述多个完全不同的因素包括所述自然灾害在所述特定位置发生的倾向； 所述处理器应用所述一组优化规则以把所述最佳数据库群组识别为包含描述在所述特定位置发生所述自然灾害的历史的历史数据及来自位于所述特定位置的物理传感器的数据；及 所述处理器利用来自所述最佳数据库群组的数据，求解所述复杂问题，以便确立在所述预定义时段内导致所述自然灾害在所述特定位置发生的一组特定的完全不同因素的概率。
8.如权利要求3所述的处理器实现的方法，还包括: 所述处理器把所述合成事件识别为一 个国家的政府机构在预定义时段内被取代； 所述处理器确定所述多个完全不同的因素包括所述国家的政治历史、所述政府机构的当前状态及邻国的当前政府状态； 所述处理器应用所述一组优化规则把所述最佳数据库群组识别为包含来自机密情报报告的数据和来自公共新闻报道的数据；及 所述处理器利用来自所述最佳数据库群组的数据，求解所述复杂问题，以便确立使得所述国家的政府机构在所述预定义时段内被取代的一组特定的完全不同因素的概率。
9.一种计算机系统，包括: 中央处理单元(CPU)、计算机可读存储器和计算机可读存储介质； 第一程序指令，接收基于多个完全不同的因素的合成事件； 第二程序指令，开发出用以确立一组特定的完全不同的因素导致所述合成事件的概率的复杂问题 '及 第三程序指令，应用一组优化规则来识别最佳数据库群组，其中所述一组优化规则确立了描述所述多个完全不同的因素的数据的费用、适时性及准确性的预定平衡，并且其中所述数据确定所述一组特定的完全不同的因素导致所述合成事件的概率，并且其中所述第一、第二和第三程序指令被存储在所述计算机可读存储介质上以供所述CPU经所述计算机可读存储器执行。
10.如权利要求9所述的计算机系统，其中所述最佳数据库群组是从选定的完全不同的数据库创建的，并且其中每个所述完全不同的数据库都只包含与所述多个完全不同的因素中的一个有关的数据，其中所述数据不直接描述所述多个完全不同的因素，并且其中所述计算机系统还包括: 第四程序指令，把所述合成事件识别为一个产品在财务上成功； 第五程序指令，确定所述多个完全不同的因素包括所述产品的预定的优选价格范围、所述产品的预定的优选可用性及所述产品的预定的可靠性评级； 第六程序指令，应用所述一组优化规则把所述最佳数据库群组识别为包含数据，所述数据描述来自关于所述产品的民意调查的结果、对类似于所述合成事件的产品的其它产品的当前消费者响应及类似于所述合成事件的产品的竞争对手的产品的商业成功水平；及 第七程序指令，利用来自所述最佳数据库群组的数据，求解所述复杂问题，以便确立导致所述产品在财务上成功的一组特定的完全不同因素的概率；并且其中所述第四、第五、第六和第七程序指令被存储在所述计算机可读存储介质上以供所述CPU经所述计算机可读存储器执行。
11.如权利要求9所述的计算机系统，其中所述最佳数据库群组是从选定的完全不同的数据库创建的，并且其中每个所述完全不同的数据库都只包含与所述多个完全不同的因素中的一个有关的数据，其中所述数据不直接描述所述多个完全不同的因素，并且其中所述计算机系统还包括: 第四程序指令，把所述合成事件识别为一个特定病人具有特殊的医疗状况； 第五程序指令，确定所述多个完全不同的因素包括病人具有特定的医疗历史、特定的经济状况并且居住在特定的位置； 第六程序指令，应用所 述一组优化规则以把所述最佳数据库群组识别为包含数据，所述数据描述来自对其他病人所使用的医治协议的试验研究的结果、被诊断为具有所述特殊的医疗状况的其他病人的医疗记录及所述特定病人的医疗历史；及 第七程序指令，利用来自所述最佳数据库群组的数据，求解所述复杂问题，以便确立使得所述特定病人具有所述特殊的医疗状况的一组特定的完全不同因素的概率；并且其中所述第四、第五、第六和第七程序指令被存储在所述计算机可读存储介质上以供所述CPU经所述计算机可读存储器执行。
12.如权利要求9所述的计算机系统，其中所述最佳数据库群组是从选定的完全不同的数据库创建的，并且其中每个所述完全不同的数据库都只包含与所述多个完全不同的因素中的一个有关的数据，其中所述数据不直接描述所述多个完全不同的因素，并且其中所述计算机系统还包括: 第四程序指令，把所述合成事件识别为在预定义时段内在一个特定位置发生自然灾害; 第五程序指令，确定所述多个完全不同的因素包括所述自然灾害在所述特定位置发生的倾向； 第六程序指令，应用所述一组优化规则以把所述最佳数据库群组识别为包含描述在所述特定位置发生所述自然灾害的历史的历史数据及来自位于所述特定位置的物理传感器的数据 '及 第七程序指令，利用来自所述最佳数据库群组的数据，求解所述复杂问题，以便确立在所述预定义时段内导致所述自然灾害在所述特定位置发生的一组特定的完全不同因素的概率；并且其中所述第四、第五、第六和第七程序指令被存储在所述计算机可读存储介质上以供所述CPU经所述计算机可读存储器执行。
全文摘要
本发明公开涉及一种处理器实现的方法、系统和/或计算机程序产品，其识别用于支持对复杂问题的推荐的解的最佳数据库群组。合成事件是基于多个完全不同的因素。一个复杂问题被开发出以确立一组特定的完全不同的因素导致所述合成事件的概率。一组优化规则被应用来识别用于求解所述复杂问题的最佳数据库群组。
文档编号G06F17/30GK103186664SQ20131000064
公开日2013年7月3日 申请日期2013年1月4日 优先权日2012年1月3日
发明者R·R·弗莱德朗得, J·R·可里默 申请人:国际商业机器公司