[发明专利]用于分析建议请求的关联存储器技术

说明书

技术领域

本公开总体涉及使用在关联存储器中大量存储数据，从而使分析员能够迅速分析建议请求，并产生对建议请求的响应。

背景技术

政府机构和一些私营公司在讨论决定购买货物或服务时，这些组织有时将发布建议请求（RFP）。广义地说，建议请求可以描述目标、要求、期望、限制或由购买组织阐述的关于该建议请求的其它参数。销售商可以通过以特定成本或成本范围出售请求的货物或服务的一个或多个建议来响应建议请求。建议也可以概述生产计划、研究计划、组织详情、对要求或属性的响应以及可能的许多其它因素。购买组织可以选择接受建议中的一个或更多，据此购买组织可以进入合同谈判，并可能最终进入与供应胜出的建议的销售商的合同。

建议请求会变得非常复杂。在一些情况下，建议请求可以跨越还没有开发的复杂产品的整个产品线，例如具有未开发能力的飞行器。建议请求可以跨越许多年的工作，并可以包括难以预测的基础科学研究。

建议请求也可以受经常由相同购买组织公布的其它文档影响。例如，一些政府代理可以发布“广泛代理公告”（BAA），其可以概括代理目标，并帮助合适的销售商响应最终的建议请求。一些请求组织可以发布白皮书请求、简短技术文件请求，并且销售商可以提交响应该请求的白皮书。建议请求通过引用可以包括可能由第三方提交的广泛代理公告或白皮书。建议请求通过引用也可以包括许多其它类型的文档。

因此，引置条款的复杂性和使用可以使任何给定的建议请求得以扩展，即使文档自身是简短的。然而，建议请求可以是冗长的复杂的文档，其具有通过引用而包括的又一些其它文档。出于该原因，建议请求可以跨越成千上万页的文档或更多。

因为建议请求和所包括的文档经常是非结构化或“自由文本”形式，所以使用“文本搜索”或其它搜索引擎经常是缓慢且耗时的。使用这样的常规关键字搜索会要求分析员阅读不希望量的文本。接着将有用信息集中，从而确定完整范围的要求、请求中反映的最大需求或希望、用于解决需求或希望的有效途径以及可用途径成功的相对概率。该过程会消耗不希望量的时间，并会要求显著程度的主题专门知识来确定什么信息是相关的、什么对发布组织实际上最重要以及什么信息应在建议中具体响应。

当进一步增加准备建议的难度时，发布组织会仅允许短暂时间来准备响应。结果，尤其在响应复杂建议请求时，销售商会起草详述销售商能力而不是解决隐藏在建议请求中的具体需求或属性的“猎枪型（shotgun-style）”响应。换句话说，相对于准备期望响应所需要的时间，必须比所希望的更快地准备响应，导致了销售商、发布组织或两者可能没有按期望地考虑建议。

以精确且有效的方式对一组大量文档迅速响应可能是困难的，甚至是不实际的，并且会涉及主题专家和辅助人员的整个小组的许多小时的劳动，对于销售商来说代价巨大。考虑到任何特定建议可能或可能没有被请求组织接受，希望提交建议请求响应的销售商会期望有效并准确且完整产生建议。

发明内容

有利实施例提供用于分析建议请求并用于开发对建议请求的响应的系统。该系统包括关联存储器，该关联存储器包括具有多个关联性的多个数据。该多个数据被收集到数据的关联单元中。关联存储器被配置为基于至少一个关系进行查询，所述至少一个关系选自于包括多个数据之间的直接关系和间接关系的群组中。关联存储器进一步包括内容可寻址结构。该系统也包括与关联存储器通信的输入装置。该输入装置被配置为以关联存储器可理解的格式向关联存储器提供建议请求。关联存储器被配置为整理建议请求以包括在多个数据内，其中形成整理的建议请求。该系统也包括与关联存储器通信的分析器。关联存储器被配置为通过以下步骤来分析整理的建议请求：接收包含一个或更多词语的查询；基于该查询在关联存储器中生成多个数据之间的关系；以及基于该查询返回输出，输出包括在整理的建议请求中呈现的要求或其它属性。