CN1886738A - 从数据存储器中检索信息项 - Google Patents

Abstract

本发明涉及从数据存储器中检索多个信息项的方法，该方法包括：向数据存储器提交请求，该请求包括总分类；检索多个信息项，其中多个信息项中的至少预定量符合总分类，并且其中总分类定义第一类别，而且多个信息项是第二类别的元素，并且在第一和第二类别之间存在包含关系。本发明还涉及用于从数据存储器中检索多个信息项的系统(300)，该系统包括：提交装置(306)，用于向数据存储器提交请求，该请求包括总分类；分类装置(312)，用于定义第一类别和第二类别，其中总分类定义第一类别，并且其中多个信息项是第二类别的元素，而且在第一和第二类别之间存在包含关系；检索装置(308)，用于检索多个信息项，其中多个信息项中的至少预定量符合总分类。

Description

从数据存储器中检索信息项

技术领域

本发明涉及从数据存储器中检索多个信息项的方法。

本发明还涉及用于从数据存储器中检索多个信息项的系统。

本发明还涉及用于执行这种方法的计算机程序产品。

本发明还涉及包括这样的计算机程序产品的信息载体。

背景技术

联网的连通性并且尤其因特网已带来了访问媒体的新范例。紧接在传统内容的传送和回放之后，将媒体结合到新的、交互式多媒体呈现中也是可行的。为了在从事社会活动的同时受益于新的机会，需要支持来对合适的内容有效地导航。随着可用内容不断增加的尺寸、内容类型的复杂多样性以及分布的规模，导航日益受到挑战。甚至追踪某一内容片段也可能是麻烦的。仅仅关键字搜索似乎是不够的，因为这需要用户通过有可能漫长的响应来浏览并且创造性地修改输入的关键字序列，以找到感兴趣的内容。

技术上，问题涉及系统(和用户)之间的不匹配，其中系统操作在语法水平上，而用户的认识力在语义水平上。弥补此缺陷的一种方案是在机器处理中引入语义，使得系统“明白”用户意思、企图和情况，以及“明白”在曝露给其用户时可以引起何种类型的经验内容。总部在World Wide Web Consortium(W3C)的Semantic Webdevelopment介绍了能有助于这种类型解释发生的语言框架，参见W3C，The Semantic Web，网址为 http：//www.w3.org/2001/sw/。具体地，当前正在研发语言Resource Description Framework(RDF)(资源描述框架)以及Web Ontology Language(网络本体语言)，参见“Resource Description Framework(RDF)Model and SyntaxSpecification，W3C REC， http：//www.w3.org/TR/REC-rdf- syntax/，Feb.1999”以及“OWL Web Ontology Language-Semanticsand Abstract Syntax，W3C CR， http：//www.w3.org/TR/owl- absyn/，Aug.2003”。在将来期望规则语言。

图1示出了提供本体(ontology)的系统。该系统100包括本体102和一个或多个映射(mapping)108。该系统连接到m个内容提供商104-106。映射108将n个用户110-112的用户偏爱和用户查询映射到m个内容提供商104-106的元数据。该映射可以利用若干方式来实现。例如，这可以实施为用户术语与本体之间的表，对于每个用户具有单独的表，以及本体与每个提供商之间的映射。通常来说，本体是有关在世界上存在什么类型事物以及它们是如何相关的研究或事务。这里，本体是概念化的说明，用于帮助程序和人类分享知识。在这种使用中，本体是一组概念，-诸如事物、事件和关系，以某种方式(诸如特定的自然语言)来说明，以创建约定的词汇表，用于交换信息。本体可以包括类别、特性及其元素的描述，参见在http：//www.ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html上Tm Gruber的“What’s an ontology”。映射也可以被认为是利用本体建模的处理，这利用本体所提供的知识将用户概念与提供商概念相关联。在后一情况中，优选每个对话具有一个可能为分布式的本体。

用户有可能通过门户选择提供商，并导航提供商的站点或导航至可能其他的提供商的其他站点。

系统100应向n个用户提供来自m个不同供应商的媒体内容，其中只选择与用户的偏爱简档相匹配的内容。该方向中的第一步是在搜索与选择处理中使用与内容有关的元数据。例如，这些内容项可以根据其共享的元数据进行分类。至此，表示元数据的关键字优选地按模式进行构造，这样搜索应用可以基于其分类算法。即使对于始终如一地保持方案更新和共享的问题，不太可能在因特网上所有的用户和提供商将使用一个单个元数据方案，更不必说不完整或错误信息的问题。因此，第二步是建立有效地跨越用户和提供商的域的本体102，以致于它能支持系统100，该系统映射提供商的元数据上的用户偏爱和查询。

如前所述，本体根据概念(也被称为名称)和作用(也被称为概念之间的关系)来描述应用域。可以根据其他概念、使用逻辑结构作为连接、分离和否定以及规定对与其他类别的关系的限制来定义概念。以模型论来定义结构的语义，这包括定义能够进行的(限定)继承(entailment)或演绎。当使用依据Description Logic(DL，参见F.Baader等人的The Description Logic Handbook，Cambridge，2003)的OWL部分时，对这些继承的搜索可以作为独立服务来提供。示例继承是推断未按规划明确建模的概念之间的包含(subsumption)关系，也称为子类关系。换句话说，寻找特定类型概念的查询(例如，特定流派的音乐)可能是不完全的或能够以除了对数据库中的元素(在这种情况中，为音乐项)进行分类之外的另一方式进行措辞。推断服务提供决定音乐项的类别是否是所请求的音乐流派类别的子类的手段。这时常需要：查询和数据库的分类使用相同的本体语言。

例如，假设提供商提供标记为“Evergreens”的音乐。集合中的歌曲被注释有标题和艺术家姓名。例如，这包括“Yesterday”/“TheBeatles”和“Bridge over Troubled Water”/“Simon andGarfunkel”。用户设置他自己的偏爱列表，创建被称为“Golden Hits”的类别。使用本体，被称为“Golden Hits”的类别被定义为包含在“60秒”(第二概念)内“命中”(第一概念)的歌曲。进一步假设存在公布每周前十排列的站址。本体通过将其“命中”概念限定为列于该前十站址上的项的集合来利用该站址。另外，在站址的数据字段和本体的概念之间的关系被建立为“标题”、“艺术家”和“合成日期(compositionDate)”。最后，本体根据其概念“合成日期”来限定概念“60秒”。与同一站址或与其他储存库的附加关系确定元素值。

因此，根据本体，用户偏爱列表类别“Golden Hits”被公知为“列于前十站址上”和“在60秒内合成”。“Evergreens”类别根据本体被公知为“标题/艺术家对的集合”。基于这些类别定义，可以确定“标题/艺术家对的集合”是否是“列于前十站址上”的子类，并且以类似的方式，确定是否是“在60秒内”的子类。如果是这样的话，则这是“Golden Hits”的子类，并且该内容是用户所感兴趣的。

本体提供机制来推断出类别、执行如同分类的功能、测试成员资格和查找类别之间最具体的归类器或总纲关系的道理。类别可以强制地(intensionally)、扩展地或作为这两者的结合进行限定。强制限定的类别根据必须保持的限制及通用关系进行限定。扩展限定的类别通过枚举为类别成员的元素进行限定。该枚举实际上可以是无限的。扩展限定的类别总的来说并不用于类别的语义限定。通过检查，计算设备(诸如计算机服务器)必须推导出类别签名的这种语义限定或分类。并且，在利用音乐项来例示类别时，人们可以输入在语义定义方面并不严格地属于该类别的项。如果在枚举中，出现一个或一些这样的离开本体的元素，则它们使得该类别的签名变宽，并且在计算设备的推论中，该类别可以松散其与其他类别的子类关系。在该示例中，如果在集合“Evergreens”中具有在1959或1970年创作的歌曲，则该系统将推断出“Evergreens”不再是“Golden Hits”的子类。用户将不会被呈现来自“Evergreens”的歌曲，尽管它们与用户的兴趣或意图相匹配。

如果“Evergreens”被强制限定，则在数据库中输入例外歌曲时，连接到数据库的计算设备能够发送类别成员资格不一致的信号，假定强制限定使得该歌曲实际是例外的话。

根据开始段落的系统和方法的实施例公开于Rafal A.Angryk的“Fuzzy generalization hierarchies for ontology-drivenattribute-oriented induction in data mining”(在http：//www.humaniora.sdu.dk/ifki/ontoquery/projects/Projec t-Rafal-Angryk.pdf上，2003年6月21日检索)。这里，描述了模糊本体驱动的一般化分层(fuzzy ontology-driven generalizationhierarchy)，以便分层次地对数据进行分类。待分类的数据被存储在数据库中并且在两个或更多个更高级概念中能具有部分成员资格。例如，在颜色即白色、灰色和黑色的情况中，第一级概念可以区分：亮消色差色和暗消色差色。第二级概念则是消色差色。现在，亮消色差被模制为消色差色的100％子类，并且暗消色差色也被模制为消色差色的100％子类。接下来，白色是亮消色差色的100％子类，灰色是亮消色差色的50％子类并且是暗消色差色的50％子类，而黑色是暗消色差色的100％子类。百分比反映在较高级(一般化)值中较低级值的部分成员资格。通过引入百分比，较低级和较高级值之间的关系变得模糊，允许较低级值成为一个以上较高级概念的成员。因此，对亮消色差色的请求导致白色和灰色的恢复，即使只有灰色被限定为50％亮消色差。改变灰色的组成成分导致改变较高级概念的成员百分比，使得灰色保持为较高级概念亮和暗消色差色的成员。

发明内容

本发明目的是提供根据开始段落的方法，以改进的方式检索多个信息项。为了实现这个目的，该方法包括：向数据存储器提交请求，该请求包括总分类；检索多个信息项，其中多个信息项的至少预定量符合总分类，该总分类限定第一类别，并且多个信息项是第二类别的元素，而且在第一和第二类别之间存在包含关系。通过要求多个信息项中的至少预定量符合总分类，允许第二类别还包括不符合限定第一类别的总分类的信息项。结果，可以从数据存储器中检索不严格符合该请求的信息项。作为包含关系的示例，假定Class A(类别A)为第一类别，并且Class B为第二类别，则Class A包含Class B，这表示Class B是Class A的子集，即Class BClass A。

根据本发明的方法的实施例描述在权利要求2中。通过枚举多个信息项中的每个信息项来扩展地限定第二类别的元素，计算设备可以推导出限定第一类别及其与第二类别关系的总分类。该计算设备能保持第一类别与第二类别之间的关系，即使第二类别包括并不符合总分类的信息项。

根据本发明的方法的实施例描述在权利要求3中。通过从类别中除去不符合总分类的信息项，总的推理规则能应用于第一和第二类别及其包括的元素。这样的总推理规则例如限定在Description Logic(DL)内。

根据本发明的方法的实施例描述在权利要求4中。通过限定多个信息项是第二多个信息项的子集暗示多个信息项中的至少预定量是第二多个信息项的子集，推理规则能被限定用于计算设备，以推理类别之间的关系。可以类似地限定其他的推理规则，类似于连接、分离和否定。

根据本发明的方法的实施例描述在权利要求5中。通过限定预定量作为多个信息项的百分比之一或多个信息项的绝对数量，计算设备可以应用规则来限定第一类别和第二类别之间的关系。

根据本发明的方法的实施例描述在权利要求6中。通过将除去的注释的信息项加到查询结果，即加到检索的信息项，还检索并不严格符合该查询的信息项。

根据本发明的其他实施例描述在权利要求7和8中。

本发明的目的是提供根据开头段落的系统，以改进的方式检索多个信息项。为了实现这个目的，该系统包括：提交装置，用于向数据存储器提交请求，该请求包括总分类；分类装置，用于限定第一类别和第二类别，其中总分类限定第一类别，并且其中多个信息项是第二类别的元素，而且在第一和第二类别之间存在包含关系；检索装置，用于检索多个信息项，其中多个信息项中的至少预定量符合总分类。

本发明的这些和其他方面从利用附图示出的在下文中描述的实施例中将是显而易见的，并将结合这些实施例进行阐述。

附图说明

图1表示提供本体的系统；

图2表示根据本发明的方法的主要步骤的实施例；

图3以示意的方式表示根据本发明的系统的实施例。

具体实施方式

为了允许推理出这样的类别，其所有成员并不都严格属于该类别，以模糊形式扩展子类关系。类别定义利用统计数量诸如百分比来扩展，其中百分比表示：来自另一类别的什么百分比的成员根据类别定义可能不是成员，但仍识别另一类别为子类。其他的方式也是有可能的：统计数量，表示来自当前类别的什么百分比的成员根据类别定义可能不是成员，但是仍识别其他类别为总纲。默认值优选为100％。代替使用百分比，可以使用绝对数量。在这个意义上为本体之外的扩展限定类别中的成员被认为是该类别的模糊成员，因此“限定”模糊类别成员功能。根据语义，包含关系将被解释为模糊子类关系CD。这表示：如果x是C的成员，则x也是D的成员，(x∈C)(x∈D)，其中成员关系∈被定义为模糊成员资格，即，含义只需要对于C中给定百分比的成员保持。连接、分离和否定同样如下：C∪D＝D，C∩D＝C，并且C＝Δ-C。

该方案还可应用于其中存在类似问题的划分情况。例如，假设已将概念“流派(genre)”限定为包括一定范围的类型。音乐项的元素在这些类型之一并且仅在一个中。因此，该范围的类型形成其总纲“流派”的划分。类型的组合本身被认为是类型，并且引入在划分层次中的(粒度)级别，或者组合类型本身被认为类型，除了其成员也是组成类型之一的成员之外。

用户和提供商能够以类似的方式对大部分的音乐项进行分类。但是，也可能具有他们将不同分类的例外情况。模糊成员资格可以用于解决这个问题，同时仍保持划分的看法主张。音乐项属于一个流派或作为流派子集的一个类型，而子集的交集可以为非空的。当特定的音乐项被用户和提供商不同地进行分类时，可能出现非空的交集。

图2表示根据本发明的方法的主要步骤的实施例。在第一步骤S222中，用户向数据库服务器提交查询。数据库服务器可以位于远离用户提交其查询的位置，并且数据库本身可以分布在网络上。如上所述，数据库包括提供商的元数据和本体，可以再次位于不同的位置上。本体也可以是分布式的。具体地，根据Semantic Web的概念，本体可以由密集的不同的并且动态收集的本体组成。还有可能：所牵涉的特定提供商和用户动态地改变，至少在逐个对话的基础上。因此，即使该实施例描述中央数据库的使用，但是整个系统仍可以是分布式的并通过因特网进行连接。数据库服务器包括例如具有以下元素的两个类别A和A’：

A＝{a1，a2，a3，b1}

A’＝{a1，a2，a3，b2}

类别A可以例如由用户限定，而类别A’可以由服务提供商限定。一般地，类别的元素被“清楚地”进行限定，这意味着一个元素是一个类别的成员或该元素不是该类别的成员。本发明引入应用于扩展限定类别(因而，被“以示例方式”限定的那些类别)的容限参数。注意，强制限定的类别也可以呈现这种“以示例方式”特性，如果例如它根据类型或其自身被“以示例方式”限定的其他类别来定义的话。类别定义“以示例方式”涉及所谓的标称词的使用，参见“F.Baader等人的“The Description Logic Handbook，Cambridge，2003：类别通过枚举其元素来限定”。现在，用户的查询包括检索与类别A中的元素相似的元素的请求。

容限参数陈述：在与另一类别的关系中，为了保持该关系，必须具有什么样的最小百分比具有其成员资格。容限参数可以描述“包含”和“被包含”关系。其他类别通常也被扩展限定。通常，对于容限参数的值范围，具有界限。例如，在容限参数下降低于50％时，类别可以变为两个不相交总纲的子类。这将引起不一致性：总纲的交集通过限定是空的，而同时似乎存在处于两个总纲中的非空集合。

在上述示例中，容限参数为75％，这表示至少75％的元素必须处于等效或包含关系中，以便该关系应用于该类别。容限参数还能根据类别来限定。

在下一步骤S200中，观察数据库中存在的所有类别。例如，通过AND结构，以强制和扩展形式定义类别，只考虑扩展部分。在上述示例中，在步骤S200中观察Class A和Class A’。

在步骤S202中，对于共享元素，相互比较这些类别。Class A和Class A’共享元素a1，a2和a3。元素b1和b2没有被共享。在类别并不共享元素的情况下，该方法继续进行到步骤S224。在类别共享元素的情况下，该方法继续进行到步骤S204。

在步骤S224中，将DL推理策略应用于这些类别，并且该方法将查询结果返回给用户。该推理应用于整个的、原始的类别和关系的集合上(在步骤S200之前的集合)。由于在S202中推断出这些类别并不共享元素，所以DL推理并不导致这些类别之间的包含(或等效)关系。

在步骤S204中，相对于在类别限定中枚举的元素总数表述共享的元素。在这个示例中，两个类别共享其元素的75％。

在下一步骤S206中，基于容限阈值，判定共享的类别是否相互处于包含关系中。这可以双向完成；如果对于两个类别推断出它们通过包含而相关，则推断出它们是(模糊)等效的。由于阈值为75％并且Class A的75％元素与Class A’共享，所以Class A被Class A’模糊包含。另外，由于Class A’的75％元素与Class A共享，所以ClassA’被Class A模糊包含。因此，Class A模糊等效于Class A’。

如果在步骤S206中判定没有附加关系，该方法可选地利用步骤S224继续。

在下一步骤S208中，这些类别之间的包含关系被加给至此被忽略或空的强制部分。该方法的相加和其他步骤应用于整个的、原始的类别和关系的集合(在步骤S200之前的集合)。在该示例中，添加等效关系：A＝A’。

现在，根据选择的推理策略，执行步骤S210或步骤S212。

在步骤S210中，扩展定义部分中的每个枚举利用可能新的名称替代。这表示：元素的集合利用新的类别名称来替换。这个新概念名称表示概念的扩展定义部分。在DL内，使所谓的TBox与ABox之间是不同的，参见F.Baader等人的The Description Logic Handbook，Cambridge，2003。在DL中，类别被称为概念。TBox描述概念之间的关系，而ABox限定元素上的断言(assertion)。包含或子类关系为概念之间的关系，并且关于这些关系的推论被表示为TBox推理。术语“标称词”用于其中概念在TBox内被描述为如给定示例中使用的元素列表的情况中。然后，Abox断言为：来自该列表的元素为概念的元素。如果用新名称代替枚举，这表示在TBox中列表被新名称代替：{a1，a2，a3，b1，}利用B代替，这表示TBox限定A＝{a1，a2，a3，b1}利用A＝B来代替。同理，{a1，a2，a3，b2}利用B’代替，这表示TBox限定A’＝{a1，a2，a3，b2}利用A’＝B’代替。另外，从ABox中除去所有的类似于a1∈A，b1∈A，a2∈A’和b2∈A’的断言。

在下一步骤S214中，应用规则的DL推理来推断完全的数据库或知识库(其现在优选地被完全强制地进行限定)上的包含和等效关系。在下一步骤S220中，将查询结果返回给用户。在步骤S210中更名被恢复，至此更名的概念为查询回答的一部分。例如，如上所述，用户已限定了A，并且提供商已创建了A’。用户请求具有阈值75％的类似于A的项，即在类别Q中的项，以致于对于至少75％，QA。在上述预处理之后，查询类别Q中的项，使得QA确切地保持(对于100％)。在TBox中，发现A’A(再调用，增加关系A＝A’)，并因此A’为Q的子集。A’中的项为B’，B’代表{a1，a2，a3，b2}，并且这个集合被返回给用户。

在步骤S212中，从枚举中除去所有离开本体的东西：

具有元素a1，a2，a3：A＝{a1，a2，a3，b1}的Class A利用A＝{a1，a2，a3}代替。在ABox中，仅除去断言b1∈A。

具有元素a1，a2，a3：A’＝{a1，a2，a3，b2}的Class A’利用A’＝{a1，a2，a3}代替。在ABox中，仅除去断言b2∈A’。

在下一步骤S216中，DL推理应用于推断整个数据库或知识库上的包含和等效关系，该库可能被扩展限定(至少对于A’和B’)或定义为强制和扩展的组合。

在下一步骤S218中，将除去的离开本体之物返回给其相应的类别，以完成对请求这些类别的元素的用户查询的答复。

对于上述示例和在步骤S220中描述的推理，保持：A’中的项为{a1，a2，a3}并且b2被添加到在这个步骤中被返回给用户的枚举。

该处理可以实施为离线计算，即实施为预处理步骤或实施为在线计算。该程序优选地去除容限参数，即从逻辑推论任务中去除模糊逻辑部分，以便可以使用类似于FaCT和RACER的标准DL推理器，参见“F.Baader等人的The Description Logic Handbook，Cambridge，2003”，还参见“ http：//www.cs.man.ac.uk/～horrocks/FaCT/”和“ http：//www.sts.tu-harburg.de/～ra.moeller/racer”，这些并不支持模糊逻辑包含关系。该程序允许用户基于示例项输入其定义，使得他们能够用公式表示类似于“给我更多的与这些类似/相当的东西”的查询。该检索可以利用基于公知概念或语义关系的推论来辅助。为了给予用户更多的对阈值参数的控制，该阈值参数可以是可配置的。因此，用户能例如对于所有的类别根据每个查询设置参数。替代用户，内容提供商能控制该阈值参数。也有可能推理策略被扩展，以搜索例如仍依附于该查询等的类别的最小超集。此外，不需要对这些类别进行扩展限定。例如，如果利用元素“Bridge over troubledwater”扩展定义Class A，则其他类别A’被强制定义为“songs fromthe 60s”。在请求“songs from the 60s”的查询中，不会检索到“Bridge over troubled water”，因此这是1970年2月的歌曲。但是，利用阈值，在Class A内具有限定的属于60秒的足够的其他歌曲的情况下，仍可以检索到该歌曲。

所描述的本发明方法的实施例中的顺序并不是必须遵循的，本领域熟练技术人员可以利用线程化模型、多处理器系统或多个处理改变步骤的顺序或同时执行步骤，而不背离本发明所预期的概念。此外，本发明的方法可以分布于计算机可读媒体上，该媒体上已存储用于使一个或多个处理单元执行这个方法的指令。计算机可读媒体是例如压缩盘(CD)数字光盘(DVD)、DVD+RW、BluRAY等。处理单元是例如微处理器。指令也可以通过因特网从服务器下载或从便携式数字助理(pda)或移动电话使用无线应用协议(wap)接口或其他分布式设备来下载。

图3以示意的方式表示根据本发明的系统的实施例。该系统300包括数据库302、中央处理单元(cpu)304、存储器306、308和312以及软件总线310。数据库、cpu和存储器通过软件总线310相互通信。数据库302包括存储在数据库内的类别关系的定义。存储器306包括计算机可读的和可执行的代码，该代码被设计为如上所述向数据库提交查询。存储器308包括被设计为如上所述从数据库检索查询结果的计算机可读的和可执行的代码。存储器312包括被设计用于如上所述应用推理逻辑和系统的类别之间关系的计算机可读和可执行代码。该系统可以例如是个人计算机、个人数字助理、移动电话等。用户可以通过操作类似于数字键盘、触摸屏、(记录)触笔、鼠标、话音识别等的输入设备来向系统提交查询。该查询可以在类似于显示器的输出设备上被呈现给用户或者例如通过播放或呈现检索到的媒体文件(类似于mp3，mpeg，jpeg等)来呈现给用户。该数据库还可以远程地位于单独服务器上，该服务器通过因特网或通过宽带连接等连接到该系统。这些存储器、数据库和cpu还可以通过类似于家中网络、因特网等的网络连接进行连接。此外，可以使用其他的结构来代替客户/服务器结构。例如，可以使用对等结构。

应注意，上述的实施例说明而不是限制本发明，并且本领域熟练技术人员在不背离所附权利要求范围的情况下将能够设计许多替换实施例。例如，替代DL推理，可以使用其他的推理系统。在权利要求书中，括号内的任何附图标记都不应被认为是对权利要求的限制。词“包括”并不排除除了权利要求中所列之外的元素或步骤的存在。元件之前的词“一或一个”并不排除存在多个这样的元件。本发明可以利用包括若干不同元件的硬件并且利用合适编程的计算机来实现。在枚举若干装置的系统权利要求中，可利用同一项计算机可读软件或硬件来实现这些装置中的若干。在互不相同的从属权利要求中叙述特定手段的唯一事实并不表示这些手段的组合不能有益地加以使用。

Claims (12)

1、一种从数据存储器中检索多个信息项的方法，该方法包括：

向数据存储器提交请求，该请求包括总分类；

检索多个信息项，其中多个信息项中的至少预定量符合总分类，该总分类限定第一类别，并且多个信息项是第二类别的元素，而且在第一和第二类别之间存在包含关系。

2、根据权利要求1所述的方法，其中第二类别和/或第一类别的元素通过枚举多个信息项中的每个信息项被扩展定义。

3、根据权利要求1所述的方法，该方法包括：

从第二类别中除去不符合总分类的信息项；

将除去的信息项注释为与第二类别相关；

基于对数据存储器的请求，对第一和第二类别应用推理规则；

检索多个信息项，其中多个信息项中的至少预定量符合总分类。

4、根据权利要求1所述的方法，其中多个信息项是第二多个信息项的子集，这表示多个信息项中的至少预定量是第二多个信息项的子集。

5、根据权利要求1所述的方法，其中预定量是多个信息项的百分比之一或多个信息项的绝对数量。

6、根据权利要求3所述的方法，其中预定量的信息项被补充有注释的已除去的信息项。

7、根据权利要求3所述的方法，其中第二类别被注释为具有已除去的信息项。

8、根据权利要求1所述的方法，该方法包括从第一类别中除去不符合总分类的信息项。

9、一种用于从数据存储器中检索多个信息项的系统(300)，该系统包括：

提交装置(306)，用于向数据存储器提交请求，该请求包括总分类；

分类装置(312)，用于定义第一类别和第二类别，其中总分类定义第一类别，并且其中多个信息项是第二类别的元素，而且在第一和第二类别之间存在包含关系；

检索装置(308)，用于检索多个信息项，其中多个信息项中的至少预定量符合总分类。

10、根据权利要求9所述的系统，其中该系统是分布式系统和/或该数据存储器是分布式数据存储器。

11、一种计算机程序产品，被设计为执行根据权利要求1-8之一所述的方法。

12、一种信息载体，包括根据权利要求11所述的计算机程序产品。

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