DE10331817A1

DE10331817A1 - Computergestütztes Verfahren zur automatischen Abfrage von Informationen aus als sematisches Netz strukturierten Datenbanken

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Publication number: DE10331817A1
Application number: DE10331817A
Authority: DE
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2003-07-14
Filing date: 2003-07-14
Publication date: 2005-02-17

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Abfrage von Informationen, die in einer Datenverarbeitungsanlage gespeichert sind. Zur Ermöglichung einer einfachen Datenabfrage bei geringem technischen Aufwand werden dazu Informationen mit einem computergestützten Verfahren automatisch und syntaxlos aus einer als semantisches Netz strukturierten Datenbank abgefragt. Dabei werden in einem Schritt a ein oder mehrere Suchbegriffe angegeben und in Schritt b als Suchbegriffs-Menge (SBM) festgehalten. Im Schritt c wird eine automatische Suche nach Objektinstanzen (OI), die eine Suchbegriffsteilmenge (SBMT) enthalten, ausgeführt. Enthält eine OI alle Begriffe der SBM, wird sie in Schritt d als eine der möglichen Lösungen erkannt. Werden OI gefunden, die nur eine Teilmenge der SBM enthalten, werden in Schritt e, ausgehend von mindestens einer dieser OI, über ihre Beziehungen weitere verbundene OI gesucht. Sobald in einer so entstandenen Kette alle Suchbegriffe enthalten sind, wird die kürzeste Beziehungskette in Schritt f als mögliche Lösung erkannt.

Description

Technisches Gebiet:
Die vorliegende Erfindung betrifft ein computergestütztes Verfahren zur automatischen Abfrage von Informationen, die in einer Datenverarbeitungsanlage gespeichert und in einer als semantisches Netz strukturierten Datenbank organisiert sind.

Heute werden in der elektronischen Datenverarbeitung zur Speicherung und Verwaltung von Informationen vorwiegend relationale Datenbanken verwendet. In diesen Datenbanken sind die Informationen innerhalb von Tabellen in Spalten und Datensätzen (Zeilen) organisiert. Die Datensätze innerhalb einer Tabelle können über Beziehungen mit Datensätzen in anderen Tabellen verknüpft werden. Zum schnelleren Zugriff können Daten einzelner Spalten des Weiteren indiziert werden, d.h., es wird ein zusätzlicher Suchbaum kreiert, der einen direkten Verweis auf diese Daten enthält. Möglichkeiten für Benutzer, gespeicherte Informationen aus der Datenbankanwendung abfragen zu können, müssen bei diesen Datenbanken aufwendig in einer Datenabfragesprache programmiert werden.

Bei der Erstellung einer entsprechenden Datenbankanwendung muss aufgrund von Vorgaben zunächst ein strukturiertes Modell der Daten entworfen werden, die mit der Anwendung verwaltet werden sollen. Die grundlegende Datenstruktur ist hierbei davon abhängig, in welcher Art Informationen benötigt werden. So ergeben sich beispielsweise andere konstruktive Merkmale daraus, ob zwischen zwei Tabellen eine 1:N – oder eine M:N – Relation bestehen soll.

Bei einer 1:N oder auch Master / Detail – Relation wird in einer der beteiligten Tabellen, der Mastertabelle, innerhalb einer zusätzlichen Spalte für jeden Datensatz ein eindeutiger Wert, der Primärschlüssel, vergeben. Dadurch, dass eine zweite beteiligte Tabelle, die Detail – Tabelle, diese Werte der Mastertabelle ebenfalls in einer Spalte als Fremdschlüssel beinhaltet, wird eine Beziehung zwischen den Datensätzen der beiden Tabellen hergestellt. Eine Datenabfrage in der Abfragesprache SQL nach allen Artikeln des Herstellers „Meyer" sieht dann beispielsweise für eine Master – Tabelle mit dem Namen „Hersteller", die als eindeutigen Wert einen Primärschlüssel in der Spalte „Hersteller-Nr" besitzt, und einer Detail – Tabelle mit dem Namen „Artikel", welche die Werte „Hersteller-Nr" als Fremdschlüssel besitzt, wie folgt aus:
Select * from Hersteller, Artikel where
Hersteller.Name = "Meyer" and
Artikel. Hersteller-Nr = Hersteller.Hersteller-Nr,

Das Ergebnis wäre die Menge aller Artikel der Hersteller mit dem Namen „Meyer". Mit einer derartigen 1:N – Relation können im dargestellten Beispiel für einen Hersteller zwar mehrere Artikel, für einen bestimmten Artikel jedoch jeweils nur ein Hersteller definiert werden. Es ist nicht möglich, für einen Artikel mehrere Hersteller anzugeben. Soll dies möglich sein, muss die Beziehung zwischen den Tabellen als M:N – Relation ausgeführt sein. Dies wird durch die Zwischenschaltung einer Zuordnungstabelle erreicht. Dazu wird zunächst in jeder der beiden Haupttabellen („Hersteller^` und „Artikel") jeweils ein eindeutiger Primärschlüssel vergeben. Mit Hilfe der Zuordnungstabelle, die in zwei Spalten jeweils die Primärschlüssel der beiden Haupttabellen als Fremdschlüssel enthält, werden Beziehungen zu den Schlüsselfeldern der Haupttabellen hergestellt. Eine Beispielabfrage der beiden Tabellen per SQL nach allen Artikeln des Herstellers „Meyer" könnte danach wie folgt aussehen:
Select * from Hersteller, Artikel, Zuordnungstabelle where
Hersteller.Name = "Meyer" and
Hersteller. Hersteller-Nr = Zuordnungstabelle. Hersteller-Nr and
Zuoninungstabelle.Artikel-Nr = Artikel.Artikel-Nr;

Das Ergebnis wäre, wie oben, die Menge aller Artikel des Herstellers mit dem Namen „Meyer". Eine zweite Beispielabfrage derselben Ausgangstabellen nach allen Herstellern des Artikels mit dem Namen „Messer" könnte wie folgt aussehen:
Select * from Hersteller, Artikel, Zuordnungstabelle where
Artikel.Name = "Messer" and
Artikel.Artikel-Nr = Zuordnungstabelle.Artikel-Nr and
Zuordnungstabelle.Hersteller-Nr = Hersteller.Hersteller-Nr;

Das Ergebnis wäre die Menge aller Hersteller des Artikels mit dem Namen „Messer".

Aus den Abfragen ist ersichtlich, dass die Struktur der Daten den Aufbau der Abfrage bestimmt, so dass der Ersteller neben der Beherrschung der Datenabfragesprache auch Kenntnisse über diese Struktur und die Dateninhalte besitzen muss. Er muss insoweit wissen:

– wie die beteiligten Tabellen heißen („Artikel", „Hersteller"...)
– wie die Spalten in den Tabellen heißen („Hersteller-Nr", „Name"...)
– welche Daten in welchen Spalten vorliegen
– welche Spalten zur relationalen Verknüpfung herangezogen werden können

Nachteile bei der Erstellung derartiger Datenbankanwendungen ergeben sich häufig aufgrund ungenauer und unvollständiger Vorgaben der Auftraggeber an den Programmierer. So ist es der Regelfall, dass bestimmte von Anfang an bestehende Bedürfnisse an die Recherchierbarkeit von Daten vom Programmierer nicht genügend berücksichtigt werden. Des Weiteren ergeben sich regelmäßig neue Bedürfnisse und Anwendungsideen erst während des Einsatzes der Datenbankanwendung. Schließlich werden weitere Anpassungen auch durch veränderte Umstände notwendig (Jahr 2000-Anpassung, Einführung des Euro, Einstellung von Produktgattungen, Aufnahme neuer Produktgattungen.) Daher ist es nicht unüblich, dass über den Lebenszyklus einer Datenbankanwendung hinaus immer wieder Anpassungen an den realen Bedarf gemacht werden müssen, oder sogar eine komplette Neuerstellung der Datenbankstruktur und der Anwendung notwendig wird. Jede dieser Änderungen führt dabei auch unweigerlich zu weiteren Kosten. Dadurch, dass aufgrund des Aufwandes Wünsche einzelner Endanwender häufig keine Berücksichtigung finden, kommt es auch immer wieder zur Auslagerung von Daten in zusätzliche Spezialanwendungen auf andere Rechnersysteme, was einen entsprechenden technischen Mehraufwand zur Folge hat und vorhandene Qualitätssicherungskonzepte durchbrechen kann. Ferner kommt es trotz aufwendig ausprogrammierter Suchmöglichkeiten immer wieder dazu, dass Endanwender zwar wissen, dass sich in ihrem System bestimmte Daten befinden, die sie an verschiedenen Stellen auch sehen können, nach denen sie aber an keiner Stelle im Programm gezielt suchen können, da die entsprechende Suchmöglichkeit bei der Konzeption der Datenbankanwendung nicht berücksichtigt wurde. Dies gilt insbesondere bei komplexen Lösungen aus Datensätzen von in Beziehung stehenden Tabellen.

Weiterhin ist nachteilig, dass aufgrund der vielfältigen Unterschiede in den Datenstrukturen, die Datenbankanwendungen durch die individuelle programmtechnische Umsetzung sowie teilweise auch schon aufgrund unterschiedlicher herstellerspezifischer Programmlogik zugrunde liegen, bis heute keine speziellen Prozessoren existieren, die eigens für die gezielte Verarbeitung von Datenbankdaten optimiert sind.

Neben der Erfassung von Daten in Spalten und Zeilen innerhalb von Tabellen wurden Ansätze der Organisation von Information in semantischen Netzen entwickelt. Die Idee der semantischen Netze ist ursprünglich dazu gedacht, Informationen aus natürlich sprachlichen Texten zu gewinnen und zu speichern und wird beispielsweise in der Spracherkennung eingesetzt. Solche Netzwerke bestehen aus Worten (Werten), die als Knoten dargestellt werden und Beziehungen zwischen diesen Knoten, die auch als Kanten bezeichnet werden.

Zur Darstellung der Beziehungen gibt es drei Grundbausteine:

a) "A" is a "B"
b) "A" is kind of "B"
c) "A" has part "B"

Da die Grundbausteine der semantischen Netze sehr einfach und flexibel zu nutzen sind, ergeben sich unstrukturierte, n-dimensionale Netze, die sich zur Abbildung von unstrukturierten Daten sehr gut eignen, aber z.B. zur Aufnahme von strukturierten Datenbankinformationen ungeeignet sind.

Kurze Beschreibung der Zeichnungen:

1 zeigt beispielhaft den Aufbau einer Objektinstanz OI1

2 zeigt ein semantisches Netz von 3 Objektinstanzen OI1 bis 013, die durch Beziehungen B1 und B2 miteinander verbunden sind.

3 zeigt die Suche im abstrakten Netz nach einem Zusammenhang zwischen A, B + C.

Darstellung der Erfindung:

Dem erfindungsgemäßen Verfahren liegt die Aufgabe zugrunde, Informationen in elektronisch gespeicherten Datenbeständen durch eine zentrale und umfassende automatische Suchfunktion mit einem einfachen Abfragemechanismus recherchieren zu können und dabei den bei der Erstellung, Pflege, Anpassung und der Benutzung elektronischer Datenbanken erforderlichen Arbeits-, Zeit- und Kostenaufwand in hohem Maß zu reduzieren. Erfindungsgemäß wird die Aufgabe dadurch gelöst, dass Informationen mit einem computergestützten Verfahren nach Anspruch 1) automatisch und syntaxlos aus einer als semantisches Netz strukturierten Datenbank abgefragt werden. Die Erfindung beruht dabei auf der Idee, dass dem Menschen bei einer unscharfen Fragestellung grundsätzlich die nächstliegende als die primär richtige Lösung erscheint. Das heißt, dass der kürzeste Weg zwischen Informationen als richtig beurteilt wird.

Zur Abbildung der Datenbankinformationen wird erfindungsgemäß ein Netz verwendet, das alle Freiheiten der Konstruktion semantischer Netze nutzt, aber die realen Daten zusätzlich in strukturierter Form greifbar macht. Es besteht aus einem hinterlegten frei konfigurierbaren Anteil, der die mögliche Struktur von Daten mit folgenden Bausteinen beschreibt:

a. "A" – may be a – "B"
b. "A" – may be part of – "B"

An diese – hier als may be Netz bezeichnete – Basisstruktur werden die real vorhandenen Daten von Objekten mit Hilfe der weiteren bidirektional ausgeführten Grundbausteine in strukturierter Form angehängt:

c. „A" – is instance of class – "B"
d. "A" – is value of attribute „B" from instance – "C"
e. "A" – instance has relation to instance – „B"

Es entsteht so eine Struktur von Objektinstanzen (hier „01") und ihren Beziehungen zu anderen Objektinstanzen. Dabei ist jede OI mindestens durch eine eindeutige OI-Kennung, durch ihre Attribute und deren Attributsausprägungen (hier „Werte"), sowie durch ihre Zugehörigkeit zu einer Objektklasse definiert. Durch die bidirektionale Ausführung der Beziehungen zu anderen OI's auch über Attribute können von jeder OI alle in direktem Bezug stehenden OI's gefunden werden. Dieser Aufbau ermöglicht einen schnellen Datenzugriff auf alle benachbarten Informationen.

Das Ziel des erfindungsgemäßen Verfahrens der Informationsabfrage ist es, die kürzeste(n) Verbindungen) zwischen Suchbegriffen zu finden.

Das Suchverfahren wird durch folgende Schritte beschrieben:

a. Zur Suche nach Informationen werden ein oder mehrere Suchbegriffe angegeben. Ein Suchbegriff kann im einfachsten Fall ein Wort oder eine Zahl oder Teile hiervon, aber auch ein komplexerer Ausdruck sein.
b. Die Menge der angegebenen Suchbegriffe (SBM) wird festgehalten.
c. Es wird eine automatische Suche in dem Netz nach Objektinstanzen (OI), die eine Suchbegriffs-Teilmenge (SBMT) beinhalten, ausgeführt.
d. Enthält eine OI alle Suchbegriffe in ihrer Objektklasse, ihren Attributen und/oder den Attributsausprägungen, ist also die SBM gleich der gefundenen SBMT, so wird diese OI als eine der möglichen Lösungen erkannt und die Suche kann beendet werden.
e. Werden OI gefunden, die eine gefundene SBMT beinhalten, die nicht gleich der SBM ist, so werden ausgehend von mindestens einer dieser OI über die Beziehunge(n) dieser OI jeweils weitere verbundene OI gesucht.
f. Sobald die an einer so entstandenen Kette beteiligten OI alle Suchbegriffe enthalten, also die Suchbegriffsobermenge (SBOM) der an dieser Kette beteiligten OI mit ihren SBMT gleich der SBM ist, dann ist die kürzeste Beziehungskette der beteiligten OI als mögliche Lösung erkannt und die Suche kann beendet werden..

Das Verfahren erlaubt es dem Laien, ohne Kenntnis von Datenabfragesprachen oder sonstigen syntaktischen Hürden sowie ohne die Kenntnis der zugrundeliegenden Datenstrukturen Informationen aus elektronisch gespeicherten Datenbeständen automatisiert abfragen zu können. Dadurch wird der Programmier- und Wartungsaufwand erheblich reduziert und weitestgehend automatisiert, der zur Bereitstellung derartiger Abfragemöglichkeiten in elektronischen Datenbänken üblicherweise erforderlich ist. Dies gilt insbesondere auch dann, wenn die gesuchte Information komplex und aus mehreren in Beziehung stehenden Objektinstanzen zusammengesetzt ist.

Ein weiterer Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens ergibt sich aus der anwendungsunabhängig stets einheitlichen Struktur der gespeicherten Daten und dem stets einheitlichen Verfahrensablauf nach den Schritten a. bis f. bei Datenabfragen. Hierdurch wird die Entwicklung spezieller, zur Verarbeitung der Datenbankdaten und zur Durchführung von Abfrageoperationen optimierter Prozessoren ermöglicht. Durch den Einsatz eines derartig optimierten Prozessors lassen sich gegenüber reinen Softwarelösungen erheblich höhere Verarbeitungsge schwindigkeiten sowie eine Entlastung des Hauptprozessors des Computersystems erzielen. Außerdem wird eine Indizierung von Teilen des Datenbestandes, die üblicherweise zur Beschleunigung des Datenzugriffs erfolgt, überflüssig.

Die Erfindung wird nachstehend anhand von Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher beschrieben.
1 zeigt beispielhaft den Aufbau einer einzelnen Objektinstanz mit der Kennung "OI1", mit seiner Zugehörigkeit zu der Objektklasse "Kunden", seinen Attributen "Name, Vorname, Ort, Telefon" und seinen Attributsausprägungen "Schmidt, Thomas, Hamburg, 989898".
2 beschreibt beispielhaft eine Gruppe von 3 Objektinstanzen (OI1-OI3) dreier verschiedener Objektklassen (Kunden, Bestellungen, Artikel), die durch Beziehungen (B1 und B2) miteinander verbunden sind. Gezeigt ist auch hier schematisch nur eine Auswahl an Attributen und Ihrer Ausprägungen (hier „Wert"). So hat die "OI1" der Objektklasse "Kunden" das Attribut "Name" mit der Ausprägung "Müller", die "OI2" der Objektklasse "Bestellungen" das Attribut "Bestell-Nr" mit der Ausprägung "4711", die "OI3" der Objektklasse "Artikel" das Attribut "Bezeichnung" mit der Ausprägung "Fahrrad".
3 beschreibt beispielhaft einen abstrakten Netzausschnitt mit 6 Objektinstanzen (OI1-OI6). Die OI1 enthält einen Suchbegriff „A", die OI2 enthält einen Suchbegriff „B" und die OI3 enthält einen Suchbegriff „C". Die Objektinstanzen sind über die Beziehungen B1-B5 (gestrichelt dargestellt) bidirektional miteinander verbunden.
Beispiel 1
Es soll die Aufgabe bestehen "Suche alle Schmidts in Hamburg". Diese Abfrage kann einfach durch Angabe der wichtigsten Begriffe "Schmidt Hamburg" durchgeführt werden. Die beiden Begriffe stellen hier die SBM dar. Da die Prämisse besteht, immer die kürzeste Kette der Zusammenhänge zwischen den Suchworten zu finden, besteht die erste mögliche Lösung immer aus einer Objektinstanz, in der alle Suchbegriffe der SBM enthalten sind. In dem vorliegenden Fall wird wie in 1 gezeigt, die Objektinstanz mit der Kennung OI1 eine der möglichen Lösungen sein, da sie den Namen "Schmidt" und den Ort "Hamburg" in sich vereint.
Beispiel 2
Es soll die Aufgabe bestehen "Hat Müller ein Fahrrad bestellt?". Diese Abfrage kann einfach durch Angabe der wichtigsten Begriffe "Müller Fahrrad" durchgeführt werden. In diesem Fall wird, wie in 2 gezeigt, der Suchbegriff "Müller" in der Objektinstanz "011" mit der Objektklasse "Kunden" und dem Attribut "Name" mit der Ausprägung "Müller" gefunden. Der Suchbegriff "Fahrrad" wird in der Objektinstanz "OI3" mit der Objektklasse "Artikel" und dem Attribut "Bezeichnung" mit der Ausprägung "Fahrrad" gefunden. Ausgehend von diesen Objektinstanzen "OI1" mit der SBMT1 (Müller) und "OI3" mit der SBMT2 (Fahrrad) wird versucht, über die gespeicherten Beziehungen B1 und B2 Ketten zu bilden. Da sich diese 2 Teilketten in dem Beispiel bei der Objektinstanz OI2 der Objektklasse "Bestellungen" treffen, sich also die SBMT (Müller) und die SBMT (Fahrrad) vereinigen, ist die entstandene Obermenge (hier SBMO) gleich der SBM (Müller, Fahrrad). Die so entstehende komplette Kette "Kunden OI1 – Bestellungen OI2 – Artikel OI3" wird somit durch das Programmsystem als eine mögliche Lösung erkannt. Die Lösung ist also: „Der Kunde Müller aus Hamburg hat mit der Bestellung 1010 ein Fahrrad mit der Art-Nr 4711 bestellt".
Beispiel 3
Es soll die Aufgabe bestehen "suche im abstrakten Netz, dargestellt in 3, nach dem Zusammenhang zwischen A, B und C". Ein beispielhafter Weg zum Ergebnis wird analog zu den in Patentanspruch 1) beschriebenen Verfahrensschritten a. bis f. dargestellt:

Zu a: „A B C"
Zu b: SBM = {A, B, C}
Zu c: gefunden wird in OI1 SBMT1 = {A} gefunden wird in OI2 SBMT2 = {B} gefunden wird in OI3 SBMT3 = {C}
Zu d: SBM <> SBMT1 SBM <> SBMT2 SBM <> SBMT3 „es gibt noch keine Lösung"
Zu e: Suche weitere OI ausgehend von OI1 über Beziehung B1 – findet die OI5 von OI2 über Beziehung B2 – findet die OI4 von OI3 über Beziehung B3 – findet die OI4
Zu f: Die Teilkette der OI1 findet in OI5 keine weitere Trefferkette. Die Teilketten der OI2 und OI3 treffen sich in der OI4. Die Teilmengen vereinigen sich zu einer neuen Obermenge. SBMT2 = {B} SBMT3 = {C} SBMO = SBMT2 vereinigt mit SBMT3 = {B, C} Vergleich der gesuchten Menge mit den gefundenen Mengen. SBMO = {B, C} SBM = {A, B, C} SBMO <> SBM „es gibt noch keine Lösung"
Zu e: Suche weitere OI ausgehend von OI4 über Beziehung B4 – findet die OI6 von OI5 über Beziehung B5 – findet die OI6
Zu f: Die Teilketten der O 1 und OI2 (bzw OI3) treffen sich in der OI6. Die Teilmengen vereinigen sich zu einer neuen Obermenge. SBM1 = {A} SBM2 = {B} SBM3 = {C} SBMO = SBMT1 vereinigt mit SBMT2 vereinigt mit SBMT3 bzw. SBMO = {A, B, C} = SBM Die gefundene Obermenge ist gleich der Suchbegriffsmenge Die Lösung besteht aus OI1, OI2, OI3, OI4, OI5, OI6''

Gewerbliche Anwendbarkeit:
Die gewerbliche Anwendbarkeit besteht in der Lösung von Datenverwaltungsaufgaben jeglicher Art, wie auch bei herkömmlichen relationalen Datenbanken.

Claims

Computergestütztes Verfahren zur automatischen Abfrage von Informationen aus als semantisches Netzwerk strukturierten Datenbanken, dadurch gekennzeichnet, dass die Abfrage syntaxlos erfolgt und es das Ziel ist, die kürzeste(n) Verbindungen) zwischen Suchbegriffen zu finden, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst: a. Zur Suche nach Informationen werden ein oder mehrere Suchbegriffe angegeben. Ein Suchbegriff kann im einfachsten Fall ein Wort, oder eine Zahl oder Teile hiervon, aber auch ein komplexerer Ausdruck sein. b. Die Menge der angegebenen Suchbegriffe (SBM) wird festgehalten. c. Es wird eine automatische Suche in dem Netz nach Objektinstanzen (OI), die eine Suchbegriffs-Teilmenge (SBMT) beinhalten, ausgeführt. d. Enthält eine OI alle Suchbegriffe in ihrer Objektklasse, ihren Attributen und/oder den Attributsausprägungen, ist also die SBM gleich der gefundenen SBMT, so wird diese OI als eine der möglichen Lösungen erkannt und die Suche kann beendet werden. e. Werden OI's gefunden, die eine gefundene SBMT beinhalten, die nicht gleich der SBM ist, so werden ausgehend von mindestens einer dieser OI's über die Beziehunge(n) dieser OI's jeweils weitere verbundene OI's gesucht. f. Sobald die an einer so entstandenen Kette beteiligten OI's alle Suchbegriffe enthalten, also die Suchbegriffsobermenge (SBOM) der an dieser Kette beteiligten OI's mit ihren SBMT'n gleich der SBM ist, dann ist die kürzeste Beziehungskette der beteiligten OI's als mögliche Lösung erkannt und die Suche kann beendet werden.
Speichermedium für ein programmierbares Computersystem, das ein Computerprogramm zur Ausführung des Verfahrens nach Anspruch 1 enthält.
Computersystem, programmtechnisch eingerichtet zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch 1.