JP2009301447A - Information processing apparatus - Google Patents

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JP2009301447A
JP2009301447A JP2008157306A JP2008157306A JP2009301447A JP 2009301447 A JP2009301447 A JP 2009301447A JP 2008157306 A JP2008157306 A JP 2008157306A JP 2008157306 A JP2008157306 A JP 2008157306A JP 2009301447 A JP2009301447 A JP 2009301447A
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JP
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storage
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knowledge
processing apparatus
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Application number
JP2008157306A
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Japanese (ja)
Inventor
Hiroshi Sakaki
啓 榊
Original Assignee
Nec Corp
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information processing apparatus capable of reducing the labor of a user when the user inputs a data set. <P>SOLUTION: The information processing apparatus 100 stores a plurality of data sets including data having a data structure including attribute information indicating the data as the data configuring each of a plurality of elements. Further, the apparatus 100 receives the input of the data configuring each of the plurality of elements. In addition, when the input of the data configuring each of some of the plurality of elements is received, the apparatus 100 extracts the data set from the stored data sets on the basis of the received data. Then, the apparatus 100 acquires the data configuring each of the remaining elements of the plurality of elements from the data included in the extracted data set. Further, the apparatus 100 newly stores the data set including the received data and the acquired data. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、データ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを蓄積する情報処理装置に関する。 The present invention, data having a data structure, an information processing apparatus for storing a data set that contains the data that constitutes each of the plurality of elements.

情報システムの高度化により、自律システムやユーザの判断を補助するためのシステムとして、知識構造を用いてコンピュータシステムに判断させるシステムが提案されている。 The sophistication of information systems, as a system for assisting the autonomous system and the user's decision, the system to be determined in the computer system using the knowledge structure is proposed. 知識構造は、オントロジーとも呼ばれる。 Knowledge structure is also referred to as ontology. 知識構造は、概念(例えば、単語)を表すクラスとクラスに関連付けられた属性情報及びクラス間の関係を表す情報により構成されている。 Knowledge structure the concept (e.g., a word) is constituted by information indicative of a relation between the attribute information and the class associated with the class and classes representing.

また、クラスは、データを表す属性情報を含むデータ構造を表す。 Moreover, class represents a data structure that contains the attribute information representing data. あるクラスに従ったデータ(そのクラスが表すデータ構造を有するデータ)は、そのクラスのインスタンスとも呼ばれる。 Data according to a class (data having the data structure the class represented) is referred to as an instance of that class. 例えば、クラス「乗り物」に従ったデータ「車」は、クラス「乗り物」のインスタンスである。 For example, data in accordance with the class "vehicle", "car" is an instance of the class "vehicle". また、クラスは、「概念」とも呼ばれる。 In addition, the class is also referred to as a "concept".

上述したシステムは、対象とするドメインを表現する知識構造を定義し、その知識構造に従った知識データを作成し、多数の知識データを集めた知識ベースを構築する。 The system described above, defines the knowledge structure representing a domain of interest, creating a knowledge data in accordance with the knowledge structure, building a knowledge base that collects many knowledge data. 更に、システムは、構築した知識ベースに基づいて、解くべき問題について最適な解を導出するように作動する。 Furthermore, the system is based on the knowledge base built, operative to derive an optimal solution for the problem to be solved.

このような情報判断システムにおいて、ユーザが求める最適な解が導出されるか否かは、知識構造の正確性と、その知識構造に従った知識データが蓄積されている量と、に依存する。 In such information determination system, whether optimal solution desired by the user is derived is and accuracy of knowledge structure, depends on the amount of knowledge data in accordance with the knowledge structure is stored, the.

そこで、このような知識構造の作成及び修正を行うための技術が、特許文献1に記載されている。 Therefore, techniques for creating and modifying such knowledge structure is disclosed in Patent Document 1. この技術は、知識データを知識ベースに順次与え、知識構造の属性のうち、表現対象となる知識構造に特徴的名属性を特性的属性として定義し、この属性に含まれる属性値が同じ知識が与えられたときにこれらの知識データを含む新しいクラスを作成することによって、知識構造を改良する。 This technique successively given knowledge data in the knowledge base, among the attributes of the knowledge structure, define the characteristic name attribute as a characteristic attribute knowledge structure comprising a representation object, attribute values ​​included in this attribute are the same knowledge when given by creating a new class that contains these knowledge data, improving the knowledge structure.

ところで、この技術においては、その知識構造に対応するデータを蓄積する方法は示されていない。 Incidentally, in this technique it has not been shown how to accumulate the data corresponding to the knowledge structure. 従って、知識データを蓄積することによって網羅的な知識データを含む知識ベースを構築するためには、多くの労力が必要であるという課題が存在する。 Therefore, in order to build a knowledge base containing a comprehensive knowledge data by accumulating knowledge data, the problem that it requires a lot of effort there.

さらに、事例に頼らずにユーザが知識データを入力する場合、ユーザは必ずしも知識構造に基づいた完全な知識データ(すべてのデータ)を入力できない場合がある。 Furthermore, if the user without relying on cases to input knowledge data, the user may not always enter a full knowledge data based on knowledge structure (all data). 即ち、ユーザは知識データ(複数のデータからなるデータセット)の一部のみしか入力できない場合がある。 That is, the user may not only can only enter a part of the knowledge data (data set comprising a plurality of data).

上述した方式では、そのような不完全な知識データを入力することが想定されておらず、ユーザは完全な知識データを入力する必要があった。 In the above-described manner, no is assumed to enter such imperfect knowledge data, the user had to enter a complete knowledge data. 即ち、知識ベースを構築するために多くの労力が必要であった。 That is, much effort to build the knowledge base is required. さらに、不完全な知識データを入力できないので、十分な数の知識データを含んだ知識ベースを構築することができないという課題があった。 Furthermore, can not enter the incomplete knowledge data, there is a problem that it is impossible to build a knowledge base that contains a sufficient number of the knowledge data.

また、知識構造に基づいた知識データを蓄積する他の方式は、特許文献2、特許文献3及び特許文献4に記載されている。 Another method for storing knowledge data based on the knowledge structure, Patent Document 2 is described in Patent Documents 3 and 4.
特許文献2においては、知識構造の内の概念を表す言葉に上下関係があるときに、その上下関係を利用して知識データを格納する方式が開示されている。 In Patent Document 2, when there is vertical relationship to the term for the concept of the knowledge structure, method for storing the knowledge data by utilizing the vertical relationship is disclosed.

この方式は、上下関係を持つ概念に対しては有効である。 This method is effective for the concept with vertical relationship. しかし、知識構造においては上下関係以外の関係も記述されるので、そのような上下関係以外の関係を追加することを補助するができない。 However, since the described relationship other than vertical relationship in the knowledge structure, it can not but help to add a relationship other than such vertical relationship. さらに、この方式は、追加するデータの上下関係を追加する手間を軽減するためになされた発明であり、追加しようとする知識データを拡張したり、知識データを充実させたりすることができないという問題がある。 In addition, this method is has been made in order to reduce the time and effort to add a vertical relationship of the data to be added invention, the problem or extend the knowledge data to be added, it is not possible or to enhance the knowledge data there is.

特許文献3は、随時追加される知識データに基づいて、知識構造を改良する方式である。 Patent Document 3, based on knowledge data added from time to time, a method to improve the knowledge structure. この方式は、知識構造を多数の知識データに基づいて修正できるが、蓄積する知識データそのものを拡張できないという課題がある。 This scheme can be modified based knowledge structure into a number of knowledge data, there is a problem that can not be extended knowledge data itself to be accumulated.

特許文献4は、動的知識の要素の名称を入力する際に、その名称の一部の文字列が入力された場合、その文字列と予め記憶された静的知識とに基づいて、要素の名称の入力を補完する方式である。 Patent Document 4, when entering the name of the elements of the dynamic knowledge, if the part of the string of the name has been entered, based on the previously stored static knowledge and the string, the elements of it is a method to complement the input of the name. この方式によっても、知識データを拡張したり、蓄積されている知識データを増加させたりすることができないという問題がある。 With this method, or to extend the knowledge data, it is impossible to or increase the knowledge data accumulated.

特開2003−140744号公報 JP 2003-140744 JP 特開2001−67224号公報 JP 2001-67224 JP 特開平9−274569号公報 JP-9-274569 discloses 特開平7−271602号公報 JP-7-271602 discloses

以上のように、従来の情報処理装置においては、情報処理装置に多数の知識データ(データセット)を蓄積させるために、ユーザが知識データを入力する際のユーザの労力が比較的大きいという問題があった。 As described above, in the conventional information processing apparatus, in order to accumulate a large number of knowledge data (data set) to the information processing apparatus, a problem that a relatively large effort of the user when the user inputs the knowledge data there were.

このため、本発明の目的は、上述した課題である「ユーザがデータセットを入力する際のユーザの労力が比較的大きいこと」を解決することが可能な情報処理装置を提供することにある。 Therefore, an object of the present invention is to a problem described above to provide a "user user effort is relatively large when the input data set" information processing apparatus capable of solving.

かかる目的を達成するため本発明の一形態である情報処理装置は、 The information processing apparatus of an embodiment of the present invention for achieving the above object,
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、 Data having a data structure including attribute information indicating data, a data storage means for storing a plurality of data sets including the data constituting each of the plurality of elements,
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、 A data receiving means for receiving an input of data constituting each of the plurality of elements,
上記データ受付手段により、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記データ記憶手段に記憶させるデータ入力支援手段と、 By the data receiving means, when the input of data constituting each of some of the elements of the plurality of elements is received, on the basis of the accepted data, in the data set that is the storage extracting a data set from among the data included in the data set the extracted acquires data constituting each of the remaining elements of the plurality of elements, obtained above accepted data and the data a data input support means for storing a data set newly to the data storage means, including bets,
を備える。 Equipped with a.

また、本発明の他の形態である情報処理装置は、 The information processing apparatus of another embodiment of the present invention,
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、 And data storage means for storing a plurality of data sets including data constituting each of a plurality of elements,
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を記憶する置換対象要素識別情報記憶手段と、 And replaced element identification information storage means for storing the replacement target element identification information for identifying the targeted element to replace the data,
上記データ記憶手段により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該データ記憶手段により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該データ記憶手段に記憶させるデータ拡張手段と、 Acquires data set stored by the data storage means, of the data included in the acquired data set, the data constituting the element identified by the replacement element identification information that is the storage, the of the data contained in the other data set stored by the data storing means, to replace the data constituting that element, the data expansion means for newly stored in the data storage means data set the substituent,
を備える。 Equipped with a.

また、本発明の他の形態であるデータ蓄積方法は、 The data storage method of another embodiment of the present invention,
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、 Data having a data structure including attribute information indicating data, and a data storage processing step of storing plural in the storage device a data set that contains the data that constitutes each of the plurality of elements,
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付工程と、 A data accepting step for accepting input of data constituting each of the plurality of elements,
上記データ受付工程にて、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記記憶装置に記憶させるデータ入力支援工程と、 At the data receiving step, when the input of data constituting each of some of the elements of the plurality of elements is received, on the basis of the accepted data, the data set being the storage extracting a data set from within, from the data contained in the data set the extracted acquires data constituting each of the remaining elements of the plurality of elements, and the accepted data and the acquired a data set containing data, and a data input support step of storing the new the storage device,
を含む。 including.

また、本発明の他の形態であるデータ蓄積方法は、 The data storage method of another embodiment of the present invention,
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、 A data storage processing step of storing plural in the storage device data set containing data constituting each of a plurality of elements,
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を上記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理工程と、 And replaced element identification information storing process of the replacement target element identification information for identifying the targeted element is stored in the storage device to replace the data,
上記記憶装置により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張工程と、 Acquires data sets stored by the storage device, among the data included in the acquired data set, the data constituting the element identified by the replacement element identification information that is the storage, the storage of the data contained in the other data set stored by the device, replaced with data constituting the element, and a data expansion step of newly stored in the storage device a data set obtained by the substitution,
を含む。 including.

また、本発明の他の形態であるデータ蓄積プログラムは、 The data storage program of another embodiment of the present invention,
記憶装置を備える情報処理装置に、 The information processing apparatus including a storage device,
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを上記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、 Data having a data structure including attribute information indicating data, and a data storage processing means for storing plural in the storage device a data set that contains the data that constitutes each of the plurality of elements,
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、 A data receiving means for receiving an input of data constituting each of the plurality of elements,
上記データ受付手段により、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記記憶装置に記憶させるデータ入力支援手段と、 By the data receiving means, when the input of data constituting each of some of the elements of the plurality of elements is received, on the basis of the accepted data, in the data set that is the storage extracting a data set from among the data included in the data set the extracted acquires data constituting each of the remaining elements of the plurality of elements, obtained above accepted data and the data a data input support means for storing a data set, the newly said storage device including bets,
を実現させるためのプログラムである。 Is a program for realizing the.

また、本発明の他の形態であるデータ蓄積プログラムは、 The data storage program of another embodiment of the present invention,
記憶装置を備える情報処理装置に、 The information processing apparatus including a storage device,
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを上記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、 A data storage processing means for storing plural in the storage device data set containing data constituting each of a plurality of elements,
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を上記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理手段と、 And replaced element identification information storage processing means for a replacement target element identification information for identifying the targeted element to replace the data is stored in the storage device,
上記記憶装置に記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置に記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張手段と、 Acquires data set stored in the storage device, among the data included in the acquired data set, the data constituting the element identified by the replacement element identification information that is the storage, the storage of the data contained in the other data set stored device, the data expansion means for replacing the data constituting that element, is newly stored in the storage device a data set obtained by the substitution,
を実現させるためのプログラムである。 Is a program for realizing the.

本発明は、以上のように構成されることにより、ユーザがデータセットを入力する際のユーザの労力を軽減することができる。 The present invention, by being constructed as described above, it is possible to reduce the labor of the user when the user inputs a data set.

本発明の一形態である情報処理装置は、 The information processing apparatus which is an embodiment of the present invention,
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、 Data having a data structure including attribute information indicating data, a data storage means for storing a plurality of data sets including the data constituting each of the plurality of elements,
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、 A data receiving means for receiving an input of data constituting each of the plurality of elements,
上記データ受付手段により、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記データ記憶手段に記憶させるデータ入力支援手段と、 By the data receiving means, when the input of data constituting each of some of the elements of the plurality of elements is received, on the basis of the accepted data, in the data set that is the storage extracting a data set from among the data included in the data set the extracted acquires data constituting each of the remaining elements of the plurality of elements, obtained above accepted data and the data a data input support means for storing a data set newly to the data storage means, including bets,
を備える。 Equipped with a.

これによれば、ユーザが一部の要素のそれぞれを構成するデータのみを入力した場合、情報処理装置は、それらのデータの入力を受け付けるとともに、残余の要素のそれぞれを構成するデータを、既に記憶されているデータセットの中から取得する。 According to this, when the user inputs only the data constituting each of some of the elements, the information processing apparatus, the accepts input of these data, the data comprising each of the remaining elements, already stored It is to get from the data set is. そして、情報処理装置は、受け付けられたデータと取得したデータとを含むデータセットを新たに記憶する。 Then, the information processing apparatus, newly stores a data set including the obtained and accepted data data.

即ち、ユーザは、一部の要素のそれぞれを構成するデータのみを入力するだけで、情報処理装置にすべての要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを記憶させることができる。 That is, the user simply inputs only the data constituting each of some of the elements can be stored a data set containing data constituting each of all the elements in the information processing apparatus. 即ち、ユーザがデータセットを入力する際のユーザの労力を軽減することができる。 That is, it is possible to reduce the labor of the user when the user inputs a data set.

この場合、 in this case,
上記データ入力支援手段は、 The above data input support means,
上記受け付けられたデータと、上記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されることが好適である。 And the accepted data, the data contained in the data set being the storage, by comparing for each element, and the accepted data, and a data set that is the storage, are similar calculating a degree of similarity indicating a degree for each data set, it is preferably configured based on the degree of similarity the calculated from the data set that is the storage to extract data sets.

これによれば、情報処理装置は、受け付けられたデータと類似している程度が大きいデータセットに含まれるデータを、残余の要素を構成するデータとして取得することができる。 According to this, the information processing apparatus, the data contained in a large dataset extent that is similar to the accepted data can be acquired as data constituting the residual components. 即ち、情報処理装置は、受け付けられたデータと適切に組み合わせられるデータを取得することができる。 That is, the information processing apparatus can acquire the data to be combined properly with the accepted data. この結果、情報処理装置は、適切に組み合わせられたデータを含むデータセットを新たに記憶することができる。 As a result, the information processing apparatus can be newly stored data set containing the appropriate combined data.

この場合、 in this case,
上記データ入力支援手段は、 The above data input support means,
上記受け付けられたデータ、及び、上記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を上記類似度として算出するように構成されることが好適である。 The accepted data, and be configured the number of elements data included in the data set being the storage, each attribute information or data structure correspond to calculate the degree of similarity it is preferred.

これによれば、情報処理装置は、データの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を類似度として算出する。 According to this, the information processing apparatus calculates the number of elements attribute information or data structures of data corresponds as the similarity. 従って、例えば、情報処理装置は、受け付けられたデータのデータ構造と、記憶されているデータセットに含まれるデータのデータ構造と、が対応(例えば、一致)している要素の数を類似度として算出する。 Thus, for example, the information processing apparatus, a data structure of the data received, the data structure of the data included in the data set stored, as the corresponding (e.g., match) the number of which elements similarity calculate. この結果、情報処理装置は、属性情報(例えば、インスタンス又はデータの値)が対応していないデータであっても、データ構造(例えば、クラス)が対応しているデータを、類似度に反映させることができる。 As a result, the information processing apparatus, attribute information (e.g., the value of the instance or data) be data does not correspond, the data structures (e.g., classes) of data that is compatible, is reflected in the similarity be able to. 即ち、情報処理装置は、類似度を迅速且つ適切に算出することができる。 That is, the information processing apparatus can be calculated quickly and appropriately similarity.

また、本発明の他の態様に係る情報処理装置は、 The information processing apparatus according to another aspect of the present invention,
要素を識別する要素識別情報と、その要素に対する類似度基礎値と、を対応付けて記憶する類似度基礎値記憶手段を備え、 Comprising a component identification information for identifying an element, a similarity basal value for the element, the similarity basal value storage means for storing in association with each other,
上記データ入力支援手段は、 The above data input support means,
上記受け付けられたデータ、及び、上記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素を識別する要素識別情報と対応付けて上記類似度基礎値記憶手段により記憶されている類似度基礎値の和を上記類似度として算出するように構成されることが好適である。 The accepted data, and the stored data within the data set are, of each attribute information or data structure in association with element identification information for identifying the elements that support the similarity basal value storing the sum of similarity basal value stored by means which is suitable to be configured to calculate the degree of similarity.

これによれば、情報処理装置は、データセットにおける要素間の重要度の差を反映させた類似度を算出することができる。 According to this, the information processing apparatus can calculate the importance degree of similarity that reflects the difference between elements in the data set. 従って、情報処理装置は、類似度をより一層適切に算出することができる。 Therefore, the information processing apparatus can calculate the similarity to more appropriately. この結果、情報処理装置は、より適切なデータを含むデータセットを新たに記憶することができる。 As a result, the information processing apparatus can be newly stored data set containing more appropriate data.

この場合、 in this case,
上記データ入力支援手段は、 The above data input support means,
上記算出された類似度が予め設定された閾値以上であるデータセットを抽出するように構成されることが好適である。 It is preferred that the calculated similarity is configured to extract data sets is preset threshold or more.

また、上記情報処理装置の他の態様において、 Further, in another embodiment of the information processing apparatus,
上記データ入力支援手段は、 The above data input support means,
上記算出された類似度が最大であるデータセットを抽出するように構成されることが好適である。 It is preferred that the calculated similarity is configured to extract data sets is the maximum.

また、上記情報処理装置の他の態様において、 Further, in another embodiment of the information processing apparatus,
上記データ入力支援手段は、 The above data input support means,
上記算出された類似度が大きい方から、予め設定された数のデータセットを抽出するように構成されることが好適である。 From the side the calculated similarity is larger, it is preferable to be configured to extract a predetermined number of data sets.

この場合、 in this case,
上記情報処理装置は、 The information processing apparatus,
上記類似度を算出するために使用する要素を特定する類似度算出要素特定情報を記憶する類似度算出要素特定情報記憶手段を備え、 Comprises a similarity calculation element identification information storage means for storing similarity calculation element identification information for identifying the elements used to calculate the degree of similarity,
上記データ入力支援手段は、 The above data input support means,
上記記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素毎に、上記受け付けられたデータと、上記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を比較することにより、上記類似度を算出するように構成されることが好適である。 Calculated for each element identified by similarity calculation element identification information being the storage, and the accepted data, the data contained in the data set being the storage, by comparing the degree of similarity it is preferably configured to.

これによれば、情報処理装置は、予め記憶された類似度算出要素特定情報により特定された要素を構成するデータに基づいて類似度を算出する。 According to this, the information processing apparatus calculates the degree of similarity based on the data constituting the identified element by previously stored similarity calculating element identification information. 即ち、情報処理装置は、データセットにおいて、より重要度が高い要素を構成するデータに基づいて類似度を算出することができる。 That is, the information processing apparatus, in the data set, it is possible to calculate the degree of similarity based on the data which constitute the more high importance element. 従って、情報処理装置は、類似度をより一層適切に算出することができる。 Therefore, the information processing apparatus can calculate the similarity to more appropriately. この結果、情報処理装置は、より適切なデータを含むデータセットを新たに記憶することができる。 As a result, the information processing apparatus can be newly stored data set containing more appropriate data.

この場合、 in this case,
上記データ入力支援手段は、上記抽出したデータセットが複数存在することにより、これらのデータセットが上記残余の要素の1つを構成するデータを複数含む場合、その複数のデータの中から1つのデータをユーザに選択させ、当該選択されたデータを取得するように構成されることが好適である。 The data input support means by the data set described above extraction there are a plurality, if these data set includes a plurality of data constituting one of the residual components, one data from among the plurality of data the user is selected, it is preferably configured to obtain the selected data.

これによれば、ユーザは、抽出されたデータセットが残余の要素の1つを構成するデータを複数含む場合、その複数のデータの中から1つのデータを選択することができる。 Thus, the user, if the extracted data set includes a plurality of data constituting one of the residual components, it is possible to select one data from among the plurality of data. 即ち、情報処理装置は、ユーザの希望を反映したデータを、新たに記憶されるデータセットに含ませることができる。 That is, the information processing apparatus, the data that reflects the desire of the user, can be included in the data set that is newly stored.

また、本発明の他の形態である情報処理装置は、 The information processing apparatus of another embodiment of the present invention,
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、 And data storage means for storing a plurality of data sets including data constituting each of a plurality of elements,
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を記憶する置換対象要素識別情報記憶手段と、 And replaced element identification information storage means for storing the replacement target element identification information for identifying the targeted element to replace the data,
上記データ記憶手段により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該データ記憶手段により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該データ記憶手段に記憶させるデータ拡張手段と、 Acquires data set stored by the data storage means, of the data included in the acquired data set, the data constituting the element identified by the replacement element identification information that is the storage, the of the data contained in the other data set stored by the data storing means, to replace the data constituting that element, the data expansion means for newly stored in the data storage means data set the substituent,
を備える。 Equipped with a.

これによれば、情報処理装置は、ユーザにより入力される可能性が比較的高いデータセットを新たに記憶する。 According to this, the information processing apparatus, likely to be entered by the user newly stores a relatively high data set. 従って、ユーザがデータセットを入力する際の手間を省略しながら、情報処理装置に記憶されている適切なデータセットを増加させることができる。 Accordingly, the user can, while omitting the trouble when inputting data set, increasing the appropriate data set stored in the information processing apparatus.

また、本発明の他の形態であるデータ蓄積方法は、 The data storage method of another embodiment of the present invention,
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、 Data having a data structure including attribute information indicating data, and a data storage processing step of storing plural in the storage device a data set that contains the data that constitutes each of the plurality of elements,
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付工程と、 A data accepting step for accepting input of data constituting each of the plurality of elements,
上記データ受付工程にて、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記記憶装置に記憶させるデータ入力支援工程と、 At the data receiving step, when the input of data constituting each of some of the elements of the plurality of elements is received, on the basis of the accepted data, the data set being the storage extracting a data set from within, from the data contained in the data set the extracted acquires data constituting each of the remaining elements of the plurality of elements, and the accepted data and the acquired a data set containing data, and a data input support step of storing the new the storage device,
を含む。 including.

この場合、 in this case,
上記データ入力支援工程は、 The data input support process,
上記受け付けられたデータと、上記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されることが好適である。 And the accepted data, the data contained in the data set being the storage, by comparing for each element, and the accepted data, and a data set that is the storage, are similar calculating a degree of similarity indicating a degree for each data set, it is preferably configured based on the degree of similarity the calculated from the data set that is the storage to extract data sets.

この場合、 in this case,
上記データ入力支援工程は、 The data input support process,
上記受け付けられたデータ、及び、上記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を上記類似度として算出するように構成されることが好適である。 The accepted data, and be configured the number of elements data included in the data set being the storage, each attribute information or data structure correspond to calculate the degree of similarity it is preferred.

また、本発明の他の形態であるデータ蓄積方法は、 The data storage method of another embodiment of the present invention,
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、 A data storage processing step of storing plural in the storage device data set containing data constituting each of a plurality of elements,
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を上記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理工程と、 And replaced element identification information storing process of the replacement target element identification information for identifying the targeted element is stored in the storage device to replace the data,
上記記憶装置により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張工程と、 Acquires data sets stored by the storage device, among the data included in the acquired data set, the data constituting the element identified by the replacement element identification information that is the storage, the storage of the data contained in the other data set stored by the device, replaced with data constituting the element, and a data expansion step of newly stored in the storage device a data set obtained by the substitution,
を含む。 including.

また、本発明の他の形態であるデータ蓄積プログラムは、 The data storage program of another embodiment of the present invention,
記憶装置を備える情報処理装置に、 The information processing apparatus including a storage device,
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを上記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、 Data having a data structure including attribute information indicating data, and a data storage processing means for storing plural in the storage device a data set that contains the data that constitutes each of the plurality of elements,
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、 A data receiving means for receiving an input of data constituting each of the plurality of elements,
上記データ受付手段により、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記記憶装置に記憶させるデータ入力支援手段と、 By the data receiving means, when the input of data constituting each of some of the elements of the plurality of elements is received, on the basis of the accepted data, in the data set that is the storage extracting a data set from among the data included in the data set the extracted acquires data constituting each of the remaining elements of the plurality of elements, obtained above accepted data and the data a data input support means for storing a data set, the newly said storage device including bets,
を実現させるためのプログラムである。 Is a program for realizing the.

この場合、 in this case,
上記データ入力支援手段は、 The above data input support means,
上記受け付けられたデータと、上記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されることが好適である。 And the accepted data, the data contained in the data set being the storage, by comparing for each element, and the accepted data, and a data set that is the storage, are similar calculating a degree of similarity indicating a degree for each data set, it is preferably configured based on the degree of similarity the calculated from the data set that is the storage to extract data sets.

この場合、 in this case,
上記データ入力支援手段は、 The above data input support means,
上記受け付けられたデータ、及び、上記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を上記類似度として算出するように構成されることが好適である。 The accepted data, and be configured the number of elements data included in the data set being the storage, each attribute information or data structure correspond to calculate the degree of similarity it is preferred.

また、本発明の他の形態であるデータ蓄積プログラムは、 The data storage program of another embodiment of the present invention,
記憶装置を備える情報処理装置に、 The information processing apparatus including a storage device,
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを上記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、 A data storage processing means for storing plural in the storage device data set containing data constituting each of a plurality of elements,
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を上記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理手段と、 And replaced element identification information storage processing means for a replacement target element identification information for identifying the targeted element to replace the data is stored in the storage device,
上記記憶装置に記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置に記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張手段と、 Acquires data set stored in the storage device, among the data included in the acquired data set, the data constituting the element identified by the replacement element identification information that is the storage, the storage of the data contained in the other data set stored device, the data expansion means for replacing the data constituting that element, is newly stored in the storage device a data set obtained by the substitution,
を実現させるためのプログラムである。 Is a program for realizing the.

上述した構成を有する、データ蓄積方法、又は、データ蓄積プログラム、の発明であっても、上記情報処理装置と同様の作用を有するために、上述した本発明の目的を達成することができる。 Having the above configuration, the data storage method, or data storage program, even of the invention, in order to have an effect similar to the above information processing apparatus, it is possible to achieve the object of the present invention described above.

以下、本発明に係る、情報処理装置、データ蓄積方法、及び、データ蓄積プログラム、の各実施形態について図1〜図12を参照しながら説明する。 Hereinafter, according to the present invention, an information processing apparatus, a data storage method, and will be described with reference to FIGS. 1 to 12 data storage program, for each of the embodiments.

<第1実施形態> <First Embodiment>
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。 It will now be described in detail with reference to the drawings best mode for carrying out the present invention.
図1は、本発明に係る第1実施形態における情報処理装置100の構成例を示したブロック図である。 Figure 1 is a block diagram showing a configuration example of the information processing apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention. 情報処理装置100は、図示しない中央処理装置(CPU;Central Processing Unit)、記憶装置(メモリ及びハードディスク装置(HDD;Hard Disk Drive))、入力装置(マウス及びキーボード)及び出力装置(ディスプレイ)を備える。 The information processing apparatus 100 includes a central processing unit (not shown) provided with;; (Hard Disk Drive) memory and a hard disk drive (HDD), an input device (a mouse and a keyboard) and output device (display) (CPU Central Processing Unit), a storage device .

情報処理装置100は、記憶装置に記憶されているプログラムをCPUが実行することにより、後述する機能を実現するように構成されている。 The information processing apparatus 100, a program stored in the storage unit by the CPU executing, are configured to implement the functions described below. また、情報処理装置100は、入力装置を介してユーザによって入力された情報を受け付ける。 Further, the information processing apparatus 100 accepts the information entered by the user via the input device. 更に、情報処理装置100は、出力装置を介してユーザに対して情報を出力する(ディスプレイに画像を表示させる)。 Furthermore, the information processing apparatus 100 outputs information to the user via an output device (to display an image on the display).

図1に示すように、情報処理装置100は、知識構造情報格納手段101と、知識データ格納手段(データ記憶手段、データ記憶処理手段、データ記憶処理工程)102と、知識データ入力手段(データ受付手段、データ受付工程)103と、不足知識データ推薦手段(データ入力支援手段の一部)104と、知識データ可換性情報格納手段(類似度基礎値記憶手段、置換対象要素識別情報記憶手段、置換対象要素識別情報記憶処理手段及び置換対象要素識別情報記憶処理工程)105と、知識データ拡張推薦手段(データ拡張手段の一部)106と、知識データ提示手段(データ入力支援手段の一部及びデータ拡張手段の一部)107と、を含む。 As shown in FIG. 1, the information processing apparatus 100 includes a knowledge structure information storage unit 101, the knowledge data storage means (data storage means, the data storage processing unit, the data storage processing step) and 102, the knowledge data input means (Data Reception means, a data receiving step) 103, a part of the missing knowledge data recommendation means (data input support means) 104, the knowledge data availability interchangeability information storage unit (similarity basal value storage means, replacement element identification information storage means, a replacement target element identification information storage processing means and the replacement target element identification information storing step) 105, a part of the knowledge data expansion recommending unit (data expansion means) 106, a part of the knowledge data presenting means (data input support means and some of the data expansion means) includes a 107. 知識構造情報格納手段101、知識データ格納手段102及び知識データ可換性情報格納手段105のそれぞれは、記憶装置により構成されている。 Knowledge structure information storage unit 101, each of the knowledge data storage unit 102 and the knowledge data availability interchangeability information storage unit 105 is constituted by a storage device.

知識構造情報格納手段101は、知識データのデータ構造(知識構造)を表す知識構造情報を記憶(格納)する。 Knowledge structure information storage unit 101 stores the knowledge structure information indicating a data structure of the knowledge data (knowledge structures) (stored). なお、知識データ(データセット)は、複数の要素からなる。 Incidentally, knowledge data (data set) is composed of a plurality of elements. 各要素は、データにより構成される。 Each element is composed of data. また、知識データに含まれる各データは、データ(値又はインスタンス)を表す属性情報を1つ以上含むデータ構造を有する。 Also, each data included in the knowledge data has a data structure that includes attribute information indicating data (value or instance) of one or more. 即ち、知識構造情報は、知識データに含まれる各データのデータ構造、及び、データ間の関係、を表す情報である。 In other words, knowledge structure information, a data structure of each data included in the knowledge data, and is information indicating the relationship, between data.

知識データ格納手段102は、知識構造情報格納手段101により格納(記憶)されている知識構造情報が表す情報に従った複数の知識データ(インスタンス)を記憶する。 Knowledge data storage unit 102 stores a plurality of knowledge data in accordance with the information represented by the knowledge structure information stored by the knowledge structure information storage unit 101 (storage) (instance). 即ち、知識データ格納手段102により記憶されている知識データは、知識ベースを構成している。 That is, the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102 constitutes a knowledge base.

知識データ入力手段103は、入力装置を介してユーザにより入力された、知識データ(知識データに含まれるすべての要素のそれぞれを構成するデータ)、又は、知識データの一部(知識データに含まれる一部の要素のそれぞれを構成するデータ)を受け付ける。 Knowledge data input means 103, input by the user via the input device, the knowledge data (data constituting each of all the elements contained in the knowledge data), or is included as part of the knowledge data (knowledge data accepting data) constituting a part of each of the elements.

不足知識データ推薦手段104は、知識データの一部(不完全な知識データ)が知識データ入力手段103により受け付けられた場合に、受け付けられたデータと、知識構造情報格納手段101により記憶されている知識構造情報と、に基づいて、知識データ格納手段102により記憶されている知識データの中から、受け付けられたデータと類似している知識データを抽出する。 Insufficient knowledge data recommendation unit 104, when a part of the knowledge data (incomplete knowledge data) is accepted by the knowledge data input means 103, the data received, are stored by the knowledge structure information storage unit 101 a knowledge structure information, based on, among the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, to extract similar to accepted data knowledge data.

具体的には、不足知識データ推薦手段104は、受け付けられたデータと、知識データ格納手段102により記憶されている知識データに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されている知識データと、が類似している程度を表す類似度を知識データ毎に算出する。 Specifically, insufficient knowledge data recommendation unit 104, and data received, the data contained in the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, by comparing for each element, it was the accepted data, and knowledge data that is the storage, calculates the degree of similarity representing a degree which is similar to each knowledge data. 即ち、不足知識データ推薦手段104は、受け付けられたデータ、及び、知識データ格納手段102により記憶されている知識データに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を類似度として算出する。 That is, lack of knowledge data recommendation unit 104 receives the data generated and the number of elements data contained in the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, the respective attribute information or data structure corresponds the calculated as the degree of similarity.

そして、不足知識データ推薦手段104は、算出した類似度が予め設定された閾値以上である知識データを抽出する。 The lack of knowledge data recommendation unit 104, the calculated similarity is extracted knowledge data is preset threshold or more. 更に、不足知識データ推薦手段104は、抽出した知識データに含まれるデータの中から、知識データに含まれる要素のうちの残余の要素(入力されなかった要素)のそれぞれを構成するデータを取得する。 Furthermore, lack of knowledge data recommendation unit 104, from among the data included in the extracted knowledge data, acquires the data constituting each of the remaining elements of the elements contained in the knowledge data (elements not input) .

知識データ可換性情報格納手段105は、要素を識別する要素識別情報と、その要素に対する類似度基礎値と、を対応付けた知識データ可換性情報を記憶する。 Knowledge Data Yes interchangeability information storage unit 105 stores the element identification information for identifying the elements, and the similarity basal value for the element, the knowledge data availability interchangeability information that associates. 知識データ可換性情報は、入力された知識データを拡張するための基準としての、クラスと属性情報(又はクラス)とを結ぶリンクの強さ(即ち、クラスと属性情報(又はクラス)との関連性の強さ)を表す情報である。 The knowledge data availability commutative information, as a reference for expanding the inputted knowledge data, classes and attribute information (or class) and the strength of the link between the (i.e., classes and attribute information (or classes) and is information representing the strength) of relevance.

この関連性が強いほど、クラスの値(インスタンス)と属性情報(又はクラス)の値(インスタンス)との組み合わせが限定される。 The relevant stronger, the combination of the values ​​(instances) of a class of values ​​(instances) and attribute information (or class) is limited. 即ち、関連性が弱いほど組み合わせが限定されない。 In other words, a combination of the weaker the relevance is not limited. 例えば、関連性が強いクラスのインスタンスを、知識データ格納手段102により記憶されている他の知識データのうちの同一のクラスのインスタンスに置換することにより新しい知識データを作成した場合、作成した新しい知識データは、適切な(破綻のない)知識データである可能性が高い。 For example, an instance of the relationship is strong class, when creating a new knowledge data by replacing the instances of the same class of the other knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, new knowledge created data (no collapse) suitable likely a knowledge data.

これは、例えば、「車」に関する知識構造を考えたときに、「車」は、「ボディカラー」と「エンジン」属性を持つと考えられるが、「車」クラスと「ボディカラー」属性の関連性は弱く、「車」クラスと「エンジン」属性の関連性は強い。 This, for example, when considering the knowledge structure for the "car", "car" is considered to have the "engine" attributes "body color", but related "car" class and a "body color" attribute sex is weak and relevance of "car" class and the "engine" attribute is strong. なぜなら、車種とは無関係にボディカラーを決めることができるのに対し、エンジンの種類は車の大きさなどによって限定されるためである。 This is because, while it is possible to determine the independent body color and model, type of engine is to be limited by such car size.

なお、知識データ可換性情報格納手段105により記憶されている要素識別情報は、置換対象要素識別情報とも呼ばれる。 Incidentally, element identification information stored by the knowledge data availability interchangeability information storage unit 105 is also called a replacement target element identification information. 置換対象要素識別情報は、データを置換する対象となる要素を識別する情報である。 Replacement target element identification information is information for identifying the elements of interest to replace data.

知識データ拡張推薦手段106は、知識データ格納手段102により記憶されている知識データを拡張用知識データとして取得する。 Knowledge data expansion recommendation unit 106 acquires the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102 as extension knowledge data. 更に、知識データ拡張推薦手段106は、知識データ格納手段102により記憶されている他の知識データに含まれるデータのうちの、知識データ可換性情報格納手段105により記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを置換候補として取得する。 Furthermore, knowledge data expansion recommending unit 106, among the data included in other knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, substituted stored by the knowledge data availability interchangeability information storage unit 105 the target element identification the data constituting the element identified by the information acquired as replacement candidate.

知識データ拡張推薦手段106は、取得した拡張用知識データに含まれるデータのうちの、置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、取得した置換候補に置換する。 Knowledge data expansion recommending unit 106, among the data included in the acquired expansion information data, the data constituting the element identified by the replacement element identification information is replaced with the obtained replacement candidate. 知識データ拡張推薦手段106は、置換した知識データを知識データ格納手段102に新たに記憶させる。 Knowledge data expansion recommending unit 106 is newly stored substituted knowledge data in the knowledge data storage means 102.

即ち、知識データ拡張推薦手段106は、知識データ格納手段102により記憶されている複数の知識データと、知識データ可換性情報格納手段105により記憶されている知識データ可換性情報と、に基づいて、既に記憶されている知識データのうちの、置換しても破綻しにくい要素を構成するデータ(クラス又は属性情報)を他の知識データのデータと置き換える。 That is, the knowledge data expansion recommending unit 106, the basis of the plurality of the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, and knowledge data availability interchangeability information stored by the knowledge data availability interchangeability information storage unit 105, the Te replaces already of the knowledge data stored, it substituted data (class or attribute information) constituting the collapse hardly element even with other knowledge data of the data.

知識データ提示手段107は、不足知識データ推薦手段104により1つの要素を構成するデータとして取得されたデータが複数存在する場合、その複数のデータの中から1つのデータをユーザに選択させる旨を促す情報を出力装置を介して出力する。 Knowledge data presenting means 107, when the insufficient knowledge data recommendation unit 104 is acquired as data constituting one element data there are a plurality encourage that for selecting one data from among the plurality of data to the user via the output device information output. そして、知識データ提示手段107は、ユーザにより選択されたデータと、知識データ入力手段103により受け付けられたデータと、を含む知識データを、知識データ格納手段102に新たに記憶させる。 The knowledge data presenting means 107, and data selected by the user, the data received by the knowledge data input means 103, a knowledge data including, is newly stored in the knowledge data storage unit 102.

なお、知識データ提示手段107は、知識データ拡張推薦手段106により、置換候補が複数取得された場合にも、置換候補の中から1つのデータをユーザに選択させるように構成される。 Incidentally, knowledge data presenting means 107, the knowledge data expansion recommending unit 106, if the replacement candidate is more acquired also configured to cause the user to select one data from among replacement candidates. 従って、知識データ拡張推薦手段106は、選択された置換候補を用いて上記知識データの置換を行う。 Thus, the knowledge data expansion recommending unit 106, the replacement of the knowledge data using the selected replacement candidate.

次に、図2に示したフローチャートを参照して本実施形態の作動について詳細に説明する。 Next, with reference to a flowchart explaining in detail the operation of the present embodiment shown in FIG.
まず、情報処理装置100のユーザ(知識データ作成者)は、知識データ入力手段103を用いてデータを入力する(ステップA1)。 First, the user of the information processing apparatus 100 (information data creator) inputs data by using the knowledge data input means 103 (step A1). 情報処理装置100は、入力されたデータと、知識構造情報格納手段101により記憶されている知識構造情報が表す知識構造と、を比較し、入力されたデータが、知識データに含まれる複数の要素に対して不足しているか否かを判定する(ステップA2)。 The information processing apparatus 100 includes an input data, and knowledge structures representing the knowledge structure information stored by the knowledge structure information storage unit 101, compares the input data is a plurality of elements included in the knowledge data determines whether insufficient for (step A2).

情報処理装置100は、入力されたデータに不足がある場合には、知識データ格納手段102により記憶されている知識データから、入力されたデータに類似した知識データを抽出する(ステップA3)。 The information processing apparatus 100, when there is a shortage of the input data from the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, extracts the knowledge data similar to the inputted data (step A3). そして、情報処理装置100は、抽出した知識データから、入力されたデータに不足している要素を構成するデータを補完候補として取得する(ステップA4)。 Then, the information processing apparatus 100, from the extracted knowledge data, acquires the data constituting the elements that are missing in the input data as completions (step A4).

次いで、情報処理装置100は、取得した補完候補を知識データ作成者に提示することにより、知識データ作成者に適切なデータを選択させ、知識データを作成する。 Then, the information processing apparatus 100, by presenting completions acquired the knowledge data creator to select the appropriate data in the knowledge data creator creates knowledge data. そして、情報処理装置100は、作成した知識データを知識データ格納手段102に記憶させる(ステップA5)。 Then, the information processing apparatus 100 stores the knowledge data created knowledge data storage unit 102 (step A5). ステップA2〜ステップA5の処理は、データ入力支援工程に対応している。 Processing of step A2~ step A5 corresponds to the data input support process.

なお、提示された候補が適切なものでないと知識データ作成者が判断した場合は、知識データ作成者は、新規にデータを入力する。 In the case when presented candidate is not appropriate knowledge data creator determines the knowledge data creator inputs the new data. この場合、情報処理装置100は、入力されたデータと、ステップA1にて入力されたデータと、から知識データを作成し、作成した知識データを知識データ格納手段102に記憶させる。 In this case, the information processing apparatus 100 includes a data input, to create a data input, a knowledge data from the step A1, and stores knowledge data created knowledge data storage unit 102.

次いで、情報処理装置100は、知識データ格納手段102に新たに記憶された知識データを拡張用知識データとして取得する(ステップA6)。 Then, the information processing apparatus 100 acquires the newly stored knowledge data in the knowledge data storage means 102 as an extension for the knowledge data (step A6). 更に、情報処理装置100は、知識データ格納手段102により記憶されている他の知識データに含まれるデータのうちの、知識データ可換性情報格納手段105により記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを置換候補として取得する(ステップA7)。 Furthermore, the information processing apparatus 100, among the data included in other knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, the replacement target element identification information stored by the knowledge data availability interchangeability information storage unit 105 the data constituting the element identified acquired as replacement candidate (step A7).

次いで、情報処理装置100は、取得した置換候補を知識データ作成者に提示することにより、知識データ作成者に適切なデータを選択させる。 Then, the information processing apparatus 100, by presenting the acquired replacement candidate to the knowledge data creator to select the appropriate data in the knowledge data creator. 情報処理装置100は、取得した拡張用知識データのうちの、知識データ可換性情報格納手段105により記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、選択されたデータに置換した知識データを作成する。 The information processing apparatus 100, among the expansion knowledge data acquired, the data constituting the element identified by the replacement target element identification information stored by the knowledge data availability interchangeability information storage unit 105, the selected data to create a knowledge data that was replaced in. そして、情報処理装置100は、作成した知識データを知識データ格納手段102に新たに記憶させる(ステップA8)。 Then, the information processing apparatus 100 causes the newly stored knowledge data created knowledge data storage unit 102 (step A8). なお、ステップA6〜ステップA8の処理は、データ拡張工程に対応している。 The processing of step A6~ step A8 corresponds to the data expansion process.

一方、入力されたデータに不足がない場合、情報処理装置100は、ステップA3〜ステップA5の処理を省略してステップA6へ進み、上述した場合と同様に、ステップA6〜ステップA8の処理を行う。 On the other hand, when there is no shortage of the input data, the information processing apparatus 100, skip processing in step A3~ Step A5 proceeds to step A6, as in the case described above, the process of step A6~ step A8 .

以上、説明したように、本実施形態に係る情報処理装置100は、入力されたデータが、知識データに含まれる複数の要素に対して不足している場合、既に記憶されている知識データから入力されたデータと類似する知識データを抽出する。 As described above, the information processing apparatus 100 according to the present embodiment, the input data is, if missing for a plurality of elements in the knowledge data, input from the knowledge data already stored extracting the knowledge data similar to data.

更に、情報処理装置100は、抽出した知識データに含まれるデータの一部から、入力されたデータに不足している要素を構成するデータを補完候補として取得する。 Furthermore, the information processing apparatus 100, from a portion of data included in the extracted knowledge data, it acquires the data constituting the elements that are missing in the input data as completions. そして、情報処理装置100は、取得した補完候補から最適なものをユーザに選択させる。 Then, the information processing apparatus 100 causes the user to select an optimum from the acquired completions. 次いで、情報処理装置100は、選択された補完候補と、入力されたデータと、から知識データを作成し、作成した知識データを新たに記憶する。 Then, the information processing apparatus 100 includes a complementary candidate selected to create the inputted data, the knowledge data from newly stores knowledge data created.

これによれば、知識データ作成者は、より少ない労力で知識構造に則った知識データを作成することができる。 According to this, knowledge data creator may create a knowledge data in line with knowledge structure with less effort. さらに、知識データの一部からでも簡単に知識データを作成できるため、多量の事例がなくても十分な知識データを蓄積することができる。 Furthermore, since it is possible to easily create knowledge data even from a part of the knowledge data can be without a large amount of cases accumulate sufficient knowledge data.

換言すると、上記実施形態によれば、ユーザが一部の要素のそれぞれを構成するデータのみを入力した場合、情報処理装置100は、それらのデータの入力を受け付けるとともに、残余の要素のそれぞれを構成するデータを、既に記憶されている知識データ(データセット)の中から取得する。 Configuration In other words, according to the above embodiment, when the user inputs only the data constituting each of some of the elements, the information processing apparatus 100, as well as accepts the input of these data, the respective residual components the data, already acquired from the knowledge data stored (data sets). そして、情報処理装置100は、受け付けられたデータと取得したデータとを含む知識データを新たに記憶する。 Then, the information processing apparatus 100 newly stores a knowledge data including the acquired and accepted data data.

即ち、ユーザは、一部の要素のそれぞれを構成するデータのみを入力するだけで、情報処理装置100にすべての要素のそれぞれを構成するデータを含む知識データを記憶させることができる。 That is, the user can store only enter only the data constituting each of some of the elements, the knowledge data containing data constituting each of all the elements in the information processing apparatus 100. 即ち、ユーザが知識データを入力する際のユーザの労力を軽減することができる。 That is, it is possible to reduce the labor of the user when the user inputs the knowledge data.

更に、上記実施形態によれば、情報処理装置100は、受け付けられたデータと類似している程度が大きい知識データに含まれるデータを、残余の要素を構成するデータとして取得することができる。 Furthermore, according to the above embodiment, the information processing apparatus 100, the data contained to the extent that similar to the accepted data is large knowledge data can be acquired as data constituting the residual components. 即ち、情報処理装置100は、受け付けられたデータと適切に組み合わせられるデータを取得することができる。 That is, the information processing apparatus 100 can acquire the data to be combined properly with the accepted data. この結果、情報処理装置100は、適切に組み合わせられたデータを含む知識データを新たに記憶することができる。 As a result, the information processing apparatus 100 can be newly stored knowledge data including appropriately combined data.

加えて、上記実施形態によれば、ユーザは、抽出された知識データが残余の要素の1つを構成するデータを複数含む場合、その複数のデータの中から1つのデータを選択することができる。 In addition, according to the above embodiment, the user, when the extracted knowledge data includes a plurality of data constituting one of the residual components, it is possible to select one data from among the plurality of data . 即ち、情報処理装置100は、ユーザの希望を反映したデータを、新たに記憶される知識データに含ませることができる。 That is, the information processing apparatus 100, the data that reflects the desire of the user, can be included in the knowledge data which is newly stored.

また、情報処理装置100は、知識データ可換性情報を用いて、記憶されている知識データの一部を他のデータに変更することにより、破綻の少ない新たな知識データを作成し、作成した知識データを知識データ作成者に提示する。 Further, the information processing apparatus 100 uses the knowledge data accepted interchangeability information, by changing a part of the knowledge data stored in the other data, to create a few new knowledge data of collapse, it was prepared to present the knowledge data in the knowledge data creator. これにより、情報処理装置100は、多量の事例がなくても十分な量の知識データを蓄積することができる。 Thus, the information processing apparatus 100 can even without a large amount of cases accumulate a sufficient amount of knowledge data.

即ち、情報処理装置100は、ユーザにより入力される可能性が比較的高い知識データを新たに記憶する。 That is, the information processing apparatus 100 is likely to be input by the user newly stores the higher knowledge data. 従って、ユーザが知識データを入力する際の手間を省略しながら、情報処理装置100に記憶されている適切な知識データを増加させることができる。 Accordingly, the user can, while omitting the trouble when inputting the knowledge data, increasing the appropriate knowledge data stored in the information processing apparatus 100.

<第2実施形態> <Second Embodiment>
次に、本発明に係る第2実施形態について図面を参照して詳細に説明する。 It will now be described in detail with reference to the accompanying drawings a second embodiment of the present invention.
図3に示したように、第2実施形態に係る情報処理装置100は、第1実施形態に係る情報処理装置100に対して、類似度算出要素特定情報格納手段(類似度算出要素特定情報記憶手段)108を追加した点において相違している。 As shown in FIG. 3, the information processing apparatus 100 according to the second embodiment, the information processing apparatus 100 according to the first embodiment, the similarity calculating element identification information storage unit (similarity calculation element identification information storage It is different in that adding means) 108. 従って、以下、係る相違点を中心として説明を続ける。 Therefore, hereinafter, the description will be continued about a difference of.

類似度算出要素特定情報格納手段108は、類似度を算出するために使用する要素を特定する類似度算出要素特定情報を記憶する。 Similarity calculation element identification information storage unit 108 stores the similarity calculation element identification information for identifying the elements used to calculate the similarity.

不足知識データ推薦手段104は、類似度算出要素特定情報格納手段108により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素毎に、知識データ入力手段103によって受け付けられたデータと、知識データ格納手段102により記憶されている知識データに含まれるデータと、を比較することにより、類似度を算出する。 Insufficient knowledge data recommendation unit 104, for each element identified by similarity calculation element identification information stored by the similarity calculation element identification information storage unit 108, the data received by the knowledge data input unit 103, the knowledge data by comparing the data contained in the knowledge data stored by storing means 102, and calculates the degree of similarity.

そして、不足知識データ推薦手段104は、算出した類似度が予め設定された閾値以上である知識データを抽出する。 The lack of knowledge data recommendation unit 104, the calculated similarity is extracted knowledge data is preset threshold or more. 更に、不足知識データ推薦手段104は、抽出した知識データに含まれるデータの中から、知識データに含まれる要素のうちの残余の要素(入力されなかった要素)のそれぞれを構成するデータを取得する。 Furthermore, lack of knowledge data recommendation unit 104, from among the data included in the extracted knowledge data, acquires the data constituting each of the remaining elements of the elements contained in the knowledge data (elements not input) .

なお、類似度算出要素特定情報格納手段108により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素は、知識構造において特定の意味を有する複数の要素(互いに関連性が強い要素)であることが好適である。 Incidentally, elements that are identified by the similarity calculation element identification information stored by the similarity calculation element identification information storage unit 108 is a (strong elements associated with each other) a plurality of elements having a particular meaning in the knowledge structure it is preferable.

例えば、図5に示したように、知識データがリスク分析に関する知識構造を有する場合、図10に示したように、知識データのうちの脅威を表す要素(脅威部分)と、知識データのうちの対策を表す要素(対策部分)と、は、互いに略独立している。 For example, as shown in FIG. 5, if the knowledge data has knowledge structure for risk analysis, as shown in FIG. 10, the element (threat portions) representing a threat of knowledge data, out of the knowledge data element representing the countermeasures (countermeasure section), are substantially independent of each other. 即ち、脅威部分を構成する要素間の関連性は、脅威部分を構成する要素と対策部分を構成する要素との間の関連性よりも強い。 That is, the association between elements constituting the threat portion is stronger than associations between elements constituting the element and measures portion constituting the threat moiety.

従って、この場合、類似度算出要素特定情報格納手段108により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素は、脅威部分の要素、及び、対策部分の要素のいずれかであることが好適である。 Therefore, in this case, elements that are identified by the similarity calculation element identification information stored by the similarity calculation element identification information storage unit 108, elements of the threat portions, and, be any of the elements of countermeasures portion it is preferred. これによれば、脅威部分の要素を構成するデータと、対策部分の要素を構成するデータと、を含むデータが入力された場合に、互いに関連性が強い要素のみを構成するデータと類似する知識データが抽出されるので、適切な知識データを抽出することができる。 According to this, the data constituting the elements of the threat portion, when the data constituting the elements of the measure part, the data including the input, the knowledge that is similar to the data that constitutes the only relevant strong elements to each other since data is extracted, it is possible to extract the appropriate knowledge data.

次に、図4に示したフローチャートを参照して第2実施形態の作動について詳細に説明する。 It will now be described in detail with reference to the flow chart showing operation of the second embodiment in FIG.

まず、情報処理装置100のユーザ(知識データ作成者)は、知識データ入力手段103を用いてデータを入力する(ステップB1)。 First, the user of the information processing apparatus 100 (information data creator) inputs data by using the knowledge data input means 103 (step B1). 情報処理装置100は、入力されたデータと、知識構造情報格納手段101により記憶されている知識構造情報が表す知識構造と、を比較し、入力されたデータが、知識データに含まれる複数の要素に対して不足しているか否かを判定する(ステップB2)。 The information processing apparatus 100 includes an input data, and knowledge structures representing the knowledge structure information stored by the knowledge structure information storage unit 101, compares the input data is a plurality of elements included in the knowledge data determines whether insufficient for (step B2).

情報処理装置100は、入力されたデータに不足がある場合には、類似度算出要素特定情報格納手段108により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素毎にデータを比較することにより、知識データ格納手段102により記憶されている知識データから、入力されたデータに類似した知識データを抽出する(ステップB3)。 The information processing apparatus 100, when there is a shortage of the input data is to compare the data for each element identified by similarity calculation element identification information stored by the similarity calculation element identification information storage unit 108 Accordingly, from the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, extracts the knowledge data similar to the input data (step B3). 次いで、情報処理装置100は、ステップA4〜ステップA8と同様のステップB4〜ステップB8の処理を実行する。 Then, the information processing apparatus 100 executes the processing similar to steps B4~ step B8 to step A4~ step A8.

以上、説明したように、本実施形態に係る情報処理装置100は、上記第1実施形態と同様の作用及び効果を奏する。 As described above, the information processing apparatus 100 according to the present embodiment, the same action and effect as the first embodiment. 更に、この情報処理装置100は、類似度算出要素特定情報により特定される要素を構成するデータに基づいて類似度を算出する。 Furthermore, the information processing apparatus 100 calculates the similarity based on the data constituting the elements specified by the similarity calculation element identification information. 即ち、情報処理装置100は、知識データにおいて、より重要度が高い(互いに関連性が強い)要素を構成するデータに基づいて類似度を算出することができる。 That is, the information processing apparatus 100, in the knowledge data, it is possible to calculate the degree of similarity based on the data constituting the more high importance (strong association with each other) elements. 従って、情報処理装置100は、類似度をより一層適切に算出することができる。 Accordingly, the information processing apparatus 100 may calculate the similarity to more appropriately. この結果、情報処理装置100は、より適切なデータを含む知識データを新たに記憶する(蓄積する)ことができる。 As a result, the information processing apparatus 100 newly stores a knowledge data including more appropriate data (accumulated) can.

次に、具体例を用いて本発明に係る第1実施形態の作動を説明する。 Next, the operation of the first embodiment according to the present invention with reference to specific examples.
図5に脅威と対策との関係を表す知識構造を示す。 It shows a knowledge structure representing a relationship between threats and countermeasures in Fig. 図5のうち、四角は知識に含まれる概念を表し、破線の実線は、線の先にある概念が線の元にある概念に含まれていることを表し、これらの概念が上下関係を持つことを表す。 Of 5, squares represent the concepts contained in the knowledge dashed solid lines represent that the concepts previous line is included in the concept in the original line, these concepts have a hierarchical relationship indicating that. 上位にある概念は、下位にある概念を含む概念である。 Concepts that are higher is a concept that includes a concept that is subordinate to.

例えば、図5中の「対象」と「ファイル」は破線矢印で結ばれているので、これら二つの概念は上下関係にあるといえる。 For example, "File" and "target" in FIG. 5 because it is connected by dashed arrows, it can be said that these two concepts are the top and bottom relationship. また、「ファイル」という概念は「対象」という概念に含まれるので、「対象」の概念は「ファイル」という概念の上位概念にあると言える。 In addition, since the concept of "file" is included in the concept of "subject", the concept of "subject" can be said to be at a higher concept of the concept of "file".

さらに、上下関係で結ばれた概念は、互いに近い意味を持っており、例えば、「基幹」という概念と「情報」という概念とは、ともに「資産」という概念を上位概念(上位の概念又は上位の概念の上位の概念)としている。 In addition, the concept that has been tied up and down relationship, has a meaning close to each other, for example, and the concept of "core" and the concept of "information", both the concept of "assets" superordinate concept (the top of the concept or higher is set to a higher concept of concept). 即ち、こられの概念は、「資産」という同一の概念に含まれる。 In other words, the concept of Korare is included in the same concept of "assets".

さらに、実線矢印やその矢印の元にある概念がその属性として矢印の先にある概念を含んでいることを表している。 Furthermore, it indicates that the concepts original solid arrow and the arrow contains the concepts destination of an arrow as its attributes. 例えば、「対策」という概念は、「種類」、「対象」、「手段」及び「対策の実施場所」を概念として含むことを表している。 For example, the concept of "protection" refers to include "type", "subject", "means" and "implementation where measures" as a concept. また、これら属性には、数量限定子(「1つ以上必ず含む」、「必ず1つ含む」等)を指定することもできる。 In addition, these attributes, quantity qualifiers ( "including one or more sure", "always one comprising", etc.) can also be specified.

次に、知識データ格納手段102に格納された知識データの例を図6に示す。 Next, an example of a knowledge data stored in the knowledge data storage unit 102 in FIG. 6. ここでは、知識構造に従った知識データが格納されている。 Here, the knowledge data in accordance with the knowledge structures stored thereon.

次に、図7の(A)に示した入力データ1を知識データ作成者が知識データ入力手段103を用いて入力した場合の作動を説明する。 Next, the operation of the case where the knowledge data creator input data 1 shown in FIG. 7 (A) is input by using the knowledge data input means 103. 本入力データ(入力データ1)は、電子メールへファイルを添付するときに添付ファイルを解析して添付できるファイルを制限する方法で、脅威の発現を低下させることを表すデータである。 This input data (Input Data 1) is a method for limiting a file that can be attached by analyzing attachments when attaching files to e-mail is data indicating at reducing the threat expression. ここで、空欄は、知識データ作成者がデータを入力しなかった項目(要素)である。 Here, blank, is an item of knowledge data creator did not enter the data (element).

次に、知識データ作成者が入力しなかった要素について、不足知識データ推薦手段104が、不足するデータを補完するために、知識データ格納手段102により記憶されている知識データから補完候補を抽出する手順を示す。 Next, the elements that knowledge data creator has not been entered, insufficient knowledge data recommendation unit 104, in order to supplement the data to be insufficient to extract the completion candidates from the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102 showing the procedure.

先ず、情報処理装置100は、入力データ1に類似する知識データを知識データ格納手段102に格納されている知識データから検索して抽出する。 First, the information processing apparatus 100, find and extract knowledge data similar to the input data 1 from the knowledge data stored in the knowledge data storage unit 102. 類似するデータの検索方法は、オントロジーを用いた検索方法である。 Search method similar data is search method using the ontology.

即ち、情報処理装置100は、受け付けられたデータ、及び、知識データ格納手段102により記憶されている知識データに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報(即ち、インスタンス)又はデータ構造(即ち、クラス)が一致(対応)している要素の数を類似度として算出する。 That is, the information processing apparatus 100 accepts the data generated and the data contained in the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, each attribute information (i.e., an instance) or data structure (i.e., class) There is calculated the number of matches (corresponding) close members as the similarity. また、情報処理装置100は、クラスが一致していなくても、上位クラスが一致している等のオントロジーの類似性を満たす場合には、データが一致していると判定してもよい。 Further, the information processing apparatus 100, even if no class matches, if they meet the similarity of ontology such as the upper class matches, may determine that data match.

具体的に、図6に示した知識データと、図7の(A)に示した入力データ1と、の類似度を算出する例について説明する。 Specifically, the knowledge data shown in FIG. 6, an input data 1 shown in (A) in FIG. 7, an example of calculating the similarity will be described. 知識データ601と、入力データ1と、は、「内部犯」、「過失」、「漏洩」、「メール」及び「攻撃を防止」の5つ要素のデータ(インスタンス)が一致している。 And knowledge data 601, the input data 1, the "internal criminal", "fault", "leaky", the data of the five components of the "mail" and "prevent attacks" (instance) match. 従って、類似度は「5」となる。 Therefore, the similarity is "5".

同様に、知識データ602と入力データ1との類似度は「4」となる。 Similarly, the similarity between the knowledge data 602 and the input data 1 is "4". 更に、知識データ603と入力データ1との類似度は「3」となる。 Furthermore, the similarity between the knowledge data 603 and the input data 1 is "3". 加えて、知識データ604と入力データ1との類似度は「4」となる。 In addition, the similarity between the knowledge data 604 and the input data 1 is "4". 同様に、知識データ605と入力データ1との類似度は「4」となる。 Similarly, the similarity between the knowledge data 605 and the input data 1 is "4". 更に、知識データ606と入力データ1との類似度は「3」となる。 Furthermore, the similarity between the knowledge data 606 and the input data 1 is "3". 加えて、知識データ607と入力データ1との類似度は「2」となる。 In addition, the similarity between the knowledge data 607 and the input data 1 is "2". 従って、知識データ601,602,604,606と、入力データ1と、の類似度が「4」以上である。 Thus, the knowledge data 601,602,604,606, an input data 1 is the degree of similarity is "4" or more.

本例では、情報処理装置100は、類似度が「4」以上である知識データを抽出する。 In this example, the information processing apparatus 100 extracts the knowledge data is the degree of similarity is "4" or more. なお、情報処理装置100は、類似度が最大である知識データを抽出するように構成されていてもよい。 The information processing apparatus 100, the similarity may be configured to extract the knowledge data is the maximum. また、情報処理装置100は、類似度が大きい方から、予め設定された数の知識データを抽出するように構成されていてもよい。 Further, the information processing apparatus 100, from the larger similarity may be configured to extract the number of knowledge data set in advance.

また、情報処理装置100は、知識データ可換性情報格納手段105により格納されている知識データ可換性情報に基づいて類似度を算出するように構成されていてもよい。 Further, the information processing apparatus 100 may be configured to calculate the degree of similarity based on the knowledge data availability interchangeability information stored by the knowledge data availability interchangeability information storage unit 105. 例えば、図8に示したように、「脅威」の「対象」要素を識別する要素識別情報と、類似度基礎値「0.5」と、を対応付けた知識データ可換性情報が格納されている場合、「脅威」の「対象」要素を構成するデータが一致しているときに、情報処理装置100は、類似度に類似度基礎値「0.5」を加算する。 For example, as shown in FIG. 8, the element identification information for identifying the "target" element of "threat", the similarity basal value "0.5", the knowledge data availability interchangeability information correlating stored If it is, when data constituting a "target" element of "threat" match, the information processing apparatus 100 adds the similarity basal value "0.5" to the degree of similarity.

即ち、この場合、情報処理装置100は、受け付けられたデータ、及び、知識データ格納手段102により記憶されている知識データに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が一致(対応)している要素を識別する要素識別情報と対応付けて知識データ可換性情報格納手段105により記憶されている類似度基礎値の和を類似度として算出する。 That is, in this case, the information processing apparatus 100 accepts the data generated and the data contained in the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, the respective attribute information or data structures match (correspond) to the sum of similarity basal value stored by the knowledge data availability interchangeability information storage unit 105 in association with element identification information for identifying a are elements calculated as the similarity. そして、情報処理装置100は、算出した類似度に基づいて知識データを抽出する。 Then, the information processing apparatus 100 extracts the knowledge data based on the calculated similarity.

これによれば、情報処理装置100は、知識データにおける要素間の重要度の差を反映させた類似度を算出することができる。 According to this, the information processing apparatus 100 can calculate the importance degree difference similarity that reflects the between elements in the knowledge data. 従って、情報処理装置100は、類似度をより一層適切に算出することができる。 Accordingly, the information processing apparatus 100 may calculate the similarity to more appropriately. この結果、情報処理装置100は、より適切なデータを含む知識データを新たに記憶することができる。 As a result, the information processing apparatus 100 can be newly stored knowledge data including more appropriate data.

次に、情報処理装置100は、抽出した知識データから補完候補を取得する。 Next, the information processing apparatus 100 acquires the completion candidates from the extracted knowledge data. 本例では、情報処理装置100は、「主体」の「対象」要素の補完候補として、知識データ601,602,604,606のそれぞれから「機密ファイル」を取得する。 In this example, the information processing apparatus 100, as possible completions of the "target" element of "principal", acquires "confidential files" from each of knowledge data 601,602,604,606. また、情報処理装置100は、「資産」要素の補完候補として、知識データ601,602,604,606のそれぞれから「機密情報」を取得する。 The information processing apparatus 100, as possible completions of the "assets" element, to obtain the "Confidential Information" from each of knowledge data 601,602,604,606.

更に、情報処理装置100は、「資産」の「対象」要素の補完候補として、知識データ601,602,604,606のそれぞれから「機密ファイル」を取得する。 Furthermore, the information processing apparatus 100, as possible completions of the "target" element of "Asset", and acquires the "confidential files" from each of knowledge data 601,602,604,606. 加えて、情報処理装置100は、「対策」の「対策の実施場所」要素の補完候補として、知識データ601,602,604のそれぞれから「メールサーバ」を取得し、且つ、知識データ606から「クライアント」を取得する。 In addition, the information processing apparatus 100, as completions of "Working location measures" element of "measures", to get the "Mail Server" from each of knowledge data 601, 602, 604, and, from the knowledge data 606 " to get the client. "

従って、情報処理装置100は、知識データ提示手段107を用いて、取得したデータを知識データ作成者に出力装置を介して提示する。 Accordingly, the information processing apparatus 100 uses the knowledge data presentation means 107 presents via the output device the acquired data to the knowledge data creator. 情報処理装置100は、1つの要素を構成するデータとして取得されたデータが複数存在する場合、その複数のデータの中から1つのデータをユーザに選択させる旨を促す情報を出力装置を介して出力する。 The information processing apparatus 100, if the acquired data as data constituting a single element there are a plurality via an output device information for prompting the effect that to select one data from among the plurality of data to the user output to. なお、1つの要素を構成するデータとして取得されたデータ(補完候補)が複数存在する場合、情報処理装置100は、類似度が大きい順に並べて補完候補を表示させる。 Incidentally, if the acquired data as data constituting one element (completions) there are a plurality of information processing apparatus 100 displays the completions are arranged in descending order of similarity.

知識データ作成者は、表示された補完候補の中から適切なデータを選択する。 Knowledge data creator selects the appropriate data from the displayed completions. 情報処理装置100は、選択されたデータと、知識データ入力手段103により受け付けられたデータと、を含む知識データを、知識データ格納手段102に新たに記憶させる。 The information processing apparatus 100 includes, as the selected data, and data received by the knowledge data input means 103, a knowledge data including, is newly stored in the knowledge data storage unit 102.

例えば、知識データ作成者が、「機密ファイル」、「機密情報」、「機密ファイル」及び「クライアント」をそれぞれ選択した場合、情報処理装置100は、入力データ1と、選択されたデータと、を含む知識データを作成し(図7の(B)を参照)、作成した知識データを知識データ格納手段102に記憶させる。 For example, knowledge data creator "confidential file", "Confidential Information", "confidential files" and the "client" when you select each information processing apparatus 100 includes an input data 1, and the selected data, the create a knowledge data including (see (B) in FIG. 7), and stores the knowledge data created knowledge data storage unit 102. なお、情報処理装置100は、補完候補の提示及び知識データの格納を繰り返し行うことにより、ユーザにより入力された1組のデータに対して、複数の知識データを記憶するように構成されていてもよい。 The information processing apparatus 100, by repeating storage of presentation and knowledge data completions, for a set of data entered by the user, be configured to store a plurality of knowledge data good.

なお、表示された補完候補の中に適切なデータが存在しないと知識データ作成者が判断した場合には、知識データ作成者は、新規にデータを入力する。 Note that if an appropriate data does not exist when the knowledge data creator into the displayed completions determines the knowledge data creator inputs the new data. これにより、情報処理装置100は、完全な知識データを受け付ける。 Thus, the information processing apparatus 100 receives the complete knowledge data. そして、情報処理装置100は、受け付けた知識データを知識データ格納手段102に新たに記憶させる。 Then, the information processing apparatus 100 causes the newly stored knowledge data received in the knowledge data storage means 102.

次に、情報処理装置100は、知識データ拡張推薦手段106を用いて、既に記憶されている知識データから新たな知識データを生成する(即ち、知識データを拡張する)。 Next, the information processing apparatus 100 uses the knowledge data expansion recommending unit 106, already generate new knowledge data from the knowledge data stored (i.e., to extend the knowledge data).

具体的には、先ず、情報処理装置100は、知識データ格納手段102に記憶されている知識データのうちの入力データ1から作成した知識データを拡張用知識データとして取得する。 Specifically, first, the information processing apparatus 100 acquires the knowledge data generated from the input data one of the knowledge data stored in the knowledge data storage means 102 as extension knowledge data. 情報処理装置100は、知識データ格納手段102に記憶されている他の知識データを拡張用知識データとして取得するように構成されていてもよい。 The information processing apparatus 100 may be configured to obtain other knowledge data stored in the knowledge data storage means 102 as extension knowledge data.

次に、情報処理装置100は、知識データ可換性情報格納手段105により記憶されている置換対象要素識別情報を取得する。 Next, the information processing apparatus 100 acquires a replacement target element identification information stored by the knowledge data availability interchangeability information storage unit 105. ここでは、情報処理装置100は、置換対象要素識別情報として、「対策」の「対策の実施場所」要素を識別する情報を取得する。 Here, the information processing apparatus 100, as a replacement target element identification information, acquires the information identifying the element "implementation where measures" in the "Measures".

そして、情報処理装置100は、知識データ格納手段102により記憶されている他の知識データに含まれるデータのうちの、取得した置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを置換候補として取得する。 Then, the information processing apparatus 100, among the data included in other knowledge data stored by the knowledge data storage means 102, as a replacement candidate data constituting the element identified by the acquired replacement target element identification information get. ここでは、情報処理装置100は、置換候補として「メールサーバ」、「クライアント」及び「ネットワーク」を取得する。 Here, the information processing apparatus 100, "mail server" as a replacement candidate, to obtain the "client" and "Network". そして、情報処理装置100は、知識データ提示手段107を用いて、知識データ作成者に取得した置換候補を提示(表示)し、提示した置換候補の中からデータを選択させる。 Then, the information processing apparatus 100 uses the knowledge data presentation unit 107, presents the acquired replacement candidate to the knowledge data creator and (display) to select the data from the presented the replacement candidate.

知識データ作成者は、提示された置換候補の中から、知識データとして格納されることを希望するデータを選択する。 Knowledge data creator from the presented substituted candidates, selects the data desired to be stored as knowledge data. 情報処理装置100は、取得した拡張用知識データに含まれるデータのうちの、置換対象要素識別情報により識別される要素(ここでは、「対策」の「対策の実施場所」要素)を構成するデータを、選択されたデータに置換する。 The information processing apparatus 100, among the data included in the acquired expansion information data, the element being (in this case, the element "implementation where measures" in the "Measures") identified by the replacement target element identification information constituting the data and replacing the selected data. 情報処理装置100は、置換した知識データを知識データ格納手段102に新たに記憶させる。 The information processing apparatus 100 causes the newly stores the substituted knowledge data in the knowledge data storage means 102.

本例では、知識データ作成者が「メールサーバ」を選択することにより、図7の(B)に示した知識データのうちの「クライアント」を「メールサーバ」に置換した知識データ(図7の(C)を参照)が知識データ格納手段102に格納される。 In this example, by the knowledge data creator selects "Mail Server", shown in FIG. 7 (B) to one of the knowledge data shown "client" knowledge data is replaced with "mail server" (FIG. 7 (C) see) it is stored in the knowledge data storage unit 102.

なお、情報処理装置100は、置換候補を全ての知識データから取得するのではなく、前述のように、知識データの類似度を求め、その類似度に基づいて抽出した知識データから取得するように構成されていてもよい。 The information processing apparatus 100 does not acquire a replacement candidate from all the knowledge data, as described above, it obtains the similarity of the knowledge data, as obtained from the knowledge data extracted on the basis of the degree of similarity it may be configured. また、知識データ作成者は、置換候補からデータを選択するだけでなく、新規にデータを入力してもよい。 Further, knowledge data creator not only selects the data from the replacement candidate may enter new data. 更に、情報処理装置100は、一の要素に対して選択されたデータに応じて他の要素に対する置換候補を変更するように構成されていてもよい。 Furthermore, the information processing apparatus 100 may be configured to change the replacement candidate for other elements in accordance with the data selected for one of the elements.

次に、具体例を用いて本発明に係る第2実施形態の作動を説明する。 Next, the operation of the second embodiment according to the present invention with reference to specific examples.
なお、本例で用いる知識構造及び知識データは、上述した例と同一とする。 Incidentally, knowledge structure and knowledge data used in this example are identical to the example described above. 更に、図9に示した入力データ2を知識データ作成者が知識データ入力手段103を用いて入力した場合の作動を説明する。 Further, explaining the operation of the case where the input data 2 shown in FIG. 9 knowledge data creator inputs with knowledge data input means 103.

先ず、情報処理装置100は、類似度算出要素特定情報格納手段108により格納されている類似度算出要素特定情報を取得する。 First, the information processing apparatus 100 acquires the similarity calculation element identification information stored by the similarity calculation element identification information storage unit 108. 類似度算出要素特定情報は、類似度を算出するために使用する要素を特定する情報である。 Similarity calculation element specifying information is information for identifying the elements used to calculate the similarity. 本例では、類似度算出要素特定情報は、図11に示したように、知識データのうちの対策を表す要素(対策部分)を特定する情報である。 In this example, the similarity calculating element specifying information, as shown in FIG. 11, information for specifying the element representing a measure of the knowledge data (measures moiety). なお、図12に示したように、知識データのうちの脅威を表す要素(脅威部分)と、知識データのうちの対策を表す要素(対策部分)と、は、互いに独立している。 Incidentally, as shown in FIG. 12, an element (threat portions) representing a threat of knowledge data, the elements representing the measures of the knowledge data (measures moiety), are independent of each other.

そして、情報処理装置100は、入力されたデータ(入力データ2)に基づいて類似度を算出する際に、類似度算出要素特定情報格納手段108により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素を構成するデータのみを用いる。 Then, the information processing apparatus 100 is specified when the similarity is calculated on the basis of the input data (input data 2), the similarity calculation element identification information stored by the similarity calculation element identification information storage unit 108 only used data constituting elements. 即ち、情報処理装置100は、類似度算出要素特定情報により特定される要素毎に、知識データ入力手段103によって受け付けられたデータと、知識データ格納手段102により記憶されている知識データに含まれるデータと、を比較することにより、類似度を算出する。 That is, the data processing apparatus 100, included in each element identified by similarity calculation element identification information, the data received by the knowledge data input unit 103, the knowledge data stored by the knowledge data storage means 102 If, by comparing the calculated similarity.

具体的に、図6に示した知識データと、図9に示した入力データ2と、の類似度を算出する例について説明する。 Specifically, the knowledge data shown in FIG. 6, the input data 2 shown in FIG. 9, an example of calculating the similarity will be described. 知識データ601と、入力データ2と、は、対策部分において、「防止」の1つの要素のデータ(インスタンス)が一致している。 And knowledge data 601, the input data 2, is in the countermeasure portion, data of one element of the "Prevention" (instance) match. 従って、類似度は「1」となる。 Therefore, the similarity is "1".

同様に、知識データ602と入力データ2とは、対策部分において、「暗号化」、「被害を防止」及び「防止」の3つの要素のデータが一致している。 Similarly, the knowledge data 602 and input data 2, the countermeasure portion, the data of the three elements of "encryption", "preventing damage" and "prevention" match. 従って、類似度は「3」となる。 Therefore, the similarity is "3". 更に、知識データ603と入力データ2との類似度は「1」となる。 Furthermore, the similarity between the knowledge data 603 and the input data 2 is "1". 加えて、知識データ604と入力データ2との類似度は「0」となる。 In addition, the similarity between the knowledge data 604 and the input data 2 is "0". 同様に、知識データ605と入力データ2との類似度は「2」となる。 Similarly, the similarity between the knowledge data 605 and the input data 2 is "2". 更に、知識データ606と入力データ2との類似度は「1」となる。 Furthermore, the similarity between the knowledge data 606 and the input data 2 is "1". 加えて、知識データ607と入力データ2との類似度は「4」となる。 In addition, the similarity between the knowledge data 607 and the input data 2 is "4". 従って、知識データ602,607と、入力データ2と、の類似度が「3」以上である。 Thus, the knowledge data 602,607, and the input data 2 is the similarity of "3" or more.

本例では、情報処理装置100は、類似度が「3」以上である知識データを抽出する。 In this example, the information processing apparatus 100 extracts the knowledge data is the degree of similarity is "3" or more. なお、情報処理装置100は、類似度が最大である知識データを抽出するように構成されていてもよい。 The information processing apparatus 100, the similarity may be configured to extract the knowledge data is the maximum. また、情報処理装置100は、類似度が大きい方から、予め設定された数の知識データを抽出するように構成されていてもよい。 Further, the information processing apparatus 100, from the larger similarity may be configured to extract the number of knowledge data set in advance.

次に、情報処理装置100は、抽出した知識データから補完候補を取得する。 Next, the information processing apparatus 100 acquires the completion candidates from the extracted knowledge data. 本例では、情報処理装置100は、「主体」の「対象」要素の補完候補として、知識データ602,607のそれぞれから「機密ファイル」を取得する。 In this example, the information processing apparatus 100, as possible completions of the "target" element of "principal", acquires "confidential files" from each of knowledge data 602,607. また、情報処理装置100は、「資産」要素の補完候補として、知識データ602,607のそれぞれから「機密情報」を取得する。 The information processing apparatus 100, as possible completions of the "assets" element, to obtain the "Confidential Information" from each of knowledge data 602,607.

更に、情報処理装置100は、「資産」の「対象」要素の補完候補として、知識データ602,607のそれぞれから「機密ファイル」を取得する。 Furthermore, the information processing apparatus 100, as possible completions of the "target" element of "Asset", and acquires the "confidential files" from each of knowledge data 602,607. 加えて、情報処理装置100は、「漏洩経路」要素の補完候補として、知識データ602から「メール」を取得し、且つ、知識データ607から「USBメモリ」を取得する。 In addition, the information processing apparatus 100, as possible completions of the "leak path" element, obtains the "mail" from the knowledge data 602, and acquires the "USB memory" from the knowledge data 607.

従って、情報処理装置100は、知識データ提示手段107を用いて、取得したデータを知識データ作成者に出力装置を介して提示する。 Accordingly, the information processing apparatus 100 uses the knowledge data presentation means 107 presents via the output device the acquired data to the knowledge data creator. 情報処理装置100は、1つの要素を構成するデータとして取得されたデータが複数存在する場合、その複数のデータの中から1つのデータをユーザに選択させる旨を促す情報を出力装置を介して出力する。 The information processing apparatus 100, if the acquired data as data constituting a single element there are a plurality via an output device information for prompting the effect that to select one data from among the plurality of data to the user output to. なお、1つの要素を構成するデータとして取得されたデータ(補完候補)が複数存在する場合、情報処理装置100は、類似度が大きい順に並べて補完候補を表示させる。 Incidentally, if the acquired data as data constituting one element (completions) there are a plurality of information processing apparatus 100 displays the completions are arranged in descending order of similarity.

知識データ作成者は、表示された補完候補の中から適切なデータを選択する。 Knowledge data creator selects the appropriate data from the displayed completions. 情報処理装置100は、選択されたデータと、知識データ入力手段103により受け付けられたデータと、を含む知識データを、知識データ格納手段102に新たに記憶させる。 The information processing apparatus 100 includes, as the selected data, and data received by the knowledge data input means 103, a knowledge data including, is newly stored in the knowledge data storage unit 102.

なお、本例では、類似度算出要素特定情報格納手段108により格納されている類似度算出要素特定情報は、知識データのうちの対策を表す要素(対策部分)を特定する情報であったが、知識データのうちの脅威を表す要素(脅威部分)を特定する情報であってもよい。 In this example, the similarity calculating element identification information stored by the similarity calculation element identification information storage unit 108, was the information for specifying the element representing a measure of the knowledge data (measures moiety), element representing the threat of the knowledge data may be information that identifies the (threat moiety).

以上、説明したように、本発明による情報処理装置の各実施形態によれば、ユーザがデータセットを入力する際のユーザの労力を軽減することができる。 As described above, according to each embodiment of the information processing apparatus according to the present invention, it is possible to reduce the effort of the user when the user inputs a data set.

なお、本発明は上記各実施形態に限定されることはなく、本発明の範囲内において種々の変形例を採用することができる。 The present invention is not limited to the embodiments described above, it is possible to adopt various modifications within the scope of the present invention. 例えば、上記各実施形態においては、情報処理装置100は、補完候補をユーザに提示し、ユーザに補完候補の中からデータを選択させるように構成されていたが、ユーザにデータを選択させることなく補完候補の中から1つのデータを選択し、選択したデータを含む知識データを知識データ格納手段102に記憶させるように構成されていてもよい。 For example, in the above embodiments, the information processing apparatus 100 presents the possible completions to the user, but is configured to select the data from possible completions to the user, without selecting data to a user selects one data from among the possible completions, may be configured to store knowledge data including the selected data in the knowledge data storage means 102. 即ち、情報処理装置100は、知識データ提示手段107を備えていなくてもよい。 That is, the information processing apparatus 100 may not include the knowledge data presentation means 107.

また、情報処理装置100は、知識データ可換性情報格納手段105及び知識データ拡張推薦手段106を備えていなくてもよい。 Further, the information processing apparatus 100 may not include the knowledge data friendly interchangeability information storage unit 105 and the knowledge data expansion recommending unit 106.
例えば、情報処理装置100は、図14に示したように、知識構造情報格納手段101、知識データ格納手段102、知識データ入力手段103及び不足知識データ推薦手段104のみを備えていてもよい。 For example, the information processing apparatus 100, as shown in FIG. 14, knowledge structure information storage unit 101, the knowledge data storage means 102 may comprise only the knowledge data input means 103 and under the knowledge data recommendation unit 104.

本発明は、知識構造を有する知識データを蓄積する知識構築システム等に適用可能である。 The present invention is applicable to the knowledge construction system like for storing knowledge data having the knowledge structure.

本発明の第1実施形態に係る情報処理装置の概略構成を表すブロック図である。 It is a block diagram showing a schematic configuration of an information processing apparatus according to a first embodiment of the present invention. 図1に示した情報処理装置の作動の概略を示したフローチャートである。 Is a flowchart showing an outline of operation of the information processing apparatus shown in FIG. 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置の概略構成を表すブロック図である。 It is a block diagram showing a schematic configuration of an information processing apparatus according to a second embodiment of the present invention. 図3に示した情報処理装置の作動の概略を示したフローチャートである。 Is a flowchart showing an outline of operation of the information processing apparatus shown in FIG. 本発明の各実施形態において用いられる知識データのデータ構造を表す説明図である。 Is an explanatory view showing the data structure of the knowledge data to be used in the embodiments of the present invention. 本発明の各実施形態において記憶装置に予め記憶されている知識データを示したテーブルである。 In the embodiments of the present invention is a table showing the knowledge data stored in advance in the storage device. 本発明の第1実施形態において入力されたデータ及び新たに記憶装置に記憶された知識データを示したテーブルである。 Is a table showing the knowledge data stored in the input data and the newly stored device in the first embodiment of the present invention. 本発明の各実施形態において記憶装置に予め記憶されている、要素識別情報と類似度基礎値とを対応付けた知識データ可換性情報を示したテーブルである。 Is previously stored in the storage device in each embodiment of the present invention, a table showing the knowledge data friendly interchangeability information that associates with the element identification information similarity basal value. 本発明の第2実施形態において入力されたデータを示したテーブルである。 Is a table showing the input data in the second embodiment of the present invention. 本発明の各実施形態において用いられる知識データのデータ構造を表す説明図である。 Is an explanatory view showing the data structure of the knowledge data to be used in the embodiments of the present invention. 本発明の第2実施形態において記憶装置に予め記憶されている類似度算出要素特定情報を示したテーブルである。 In a second embodiment of the present invention is a table showing the similarity calculation element identification information previously stored in the storage device. 本発明の変形例に係る情報処理装置の概略構成を表すブロック図である。 It is a block diagram showing a schematic configuration of an information processing apparatus according to a modification of the present invention.

符号の説明 DESCRIPTION OF SYMBOLS

100 情報処理装置101 知識構造情報格納手段102 知識データ格納手段103 知識データ入力手段104 不足知識データ推薦手段105 知識データ可換性情報格納手段106 知識データ拡張推薦手段107 知識データ提示手段108 類似度算出要素特定情報格納手段 100 information processing apparatus 101 knowledge structure information storage unit 102 the knowledge data storage means 103 the knowledge data input means 104 missing knowledge data recommendation unit 105 knowledge data availability interchangeability information storage unit 106 the knowledge data expansion recommending unit 107 knowledge data presentation means 108 similarity calculation element specifying information storing means

Claims (18)

  1. データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、 Data having a data structure including attribute information indicating data, a data storage means for storing a plurality of data sets including the data constituting each of the plurality of elements,
    前記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、 A data receiving means for receiving an input of data constituting each of the plurality of elements,
    前記データ受付手段により、前記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、前記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、前記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、前記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに前記データ記憶手段に記憶させるデータ入力支援手段と、 By said data reception means, when the input of data constituting each of some of the elements of the plurality of elements is received, on the basis of the accepted data, in the data set being the storage extracting a data set from among the data included in the data set the extracted acquires data constituting each of the remaining elements of the plurality of elements, and the accepted data and the acquired data a data input support means for storing a data set, the newly the data storage means, including bets,
    を備える情報処理装置。 Information processing apparatus including a.
  2. 請求項1に記載の情報処理装置であって、 The information processing apparatus according to claim 1,
    前記データ入力支援手段は、 The data input support means,
    前記受け付けられたデータと、前記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成された情報処理装置。 And data that the accepted, the data included in the data set being the memory, by comparing for each element, and the accepted data, and a data set that is the storage, are similar calculating a degree of similarity indicating a degree for each data set, constructed information processing apparatus to extract data sets from the data set being the storage on the basis of the degree of similarity the calculated.
  3. 請求項2に記載の情報処理装置であって、 The information processing apparatus according to claim 2,
    前記データ入力支援手段は、 The data input support means,
    前記受け付けられたデータ、及び、前記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を前記類似度として算出するように構成された情報処理装置。 Said accepted data, and, information processing data included in the data set being the storage, each attribute information or data structure configured to calculate the number of elements that support as the degree of similarity apparatus.
  4. 請求項2に記載の情報処理装置であって、 The information processing apparatus according to claim 2,
    要素を識別する要素識別情報と、その要素に対する類似度基礎値と、を対応付けて記憶する類似度基礎値記憶手段を備え、 Comprising a component identification information for identifying an element, a similarity basal value for the element, the similarity basal value storage means for storing in association with each other,
    前記データ入力支援手段は、 The data input support means,
    前記受け付けられたデータ、及び、前記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素を識別する要素識別情報と対応付けて前記類似度基礎値記憶手段により記憶されている類似度基礎値の和を前記類似度として算出するように構成された情報処理装置。 Said accepted data, and the stored data within the data set are, of each attribute information and the similarity basal values ​​stored in association with the identifying element identifying information element data structure corresponds configured information processing apparatus so as to calculate the sum of the similarity basal value stored by means as said degree of similarity.
  5. 請求項2乃至請求項4のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、 The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 4,
    前記データ入力支援手段は、 The data input support means,
    前記算出された類似度が予め設定された閾値以上であるデータセットを抽出するように構成された情報処理装置。 Configured information processing apparatus so that the calculated similarity to extract data sets is preset threshold or more.
  6. 請求項2乃至請求項4のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、 The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 4,
    前記データ入力支援手段は、 The data input support means,
    前記算出された類似度が最大であるデータセットを抽出するように構成された情報処理装置。 Configured information processing apparatus so that the calculated similarity to extract data sets is the maximum.
  7. 請求項2乃至請求項4のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、 The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 4,
    前記データ入力支援手段は、 The data input support means,
    前記算出された類似度が大きい方から、予め設定された数のデータセットを抽出するように構成された情報処理装置。 Wherein from the side calculated similarity is large, configured information processing apparatus to extract a predetermined number of data sets.
  8. 請求項2乃至請求項7のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、 The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 7,
    前記類似度を算出するために使用する要素を特定する類似度算出要素特定情報を記憶する類似度算出要素特定情報記憶手段を備え、 Comprises a similarity calculation element identification information storage means for storing similarity calculation element identification information for identifying the elements used to calculate the degree of similarity,
    前記データ入力支援手段は、 The data input support means,
    前記記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素毎に、前記受け付けられたデータと、前記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を比較することにより、前記類似度を算出するように構成された情報処理装置。 Calculated for each element identified by similarity calculation element identification information that is the storage, the data to which the accepted, the data included in the data set being the memory, by comparing the degree of similarity configured information processing apparatus so as to.
  9. 請求項1乃至請求項8のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8,
    前記データ入力支援手段は、前記抽出したデータセットが複数存在することにより、これらのデータセットが前記残余の要素の1つを構成するデータを複数含む場合、その複数のデータの中から1つのデータをユーザに選択させ、当該選択されたデータを取得するように構成された情報処理装置。 The data input support means, by which the data set the extracted there are a plurality, if these data set includes a plurality of data constituting one of the residual components, one data from among the plurality of data It was selected by the user, configured information processing apparatus to acquire the selected data.
  10. 複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、 And data storage means for storing a plurality of data sets including data constituting each of a plurality of elements,
    データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を記憶する置換対象要素識別情報記憶手段と、 And replaced element identification information storage means for storing the replacement target element identification information for identifying the targeted element to replace the data,
    前記データ記憶手段により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、前記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該データ記憶手段により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該データ記憶手段に記憶させるデータ拡張手段と、 The acquired data set stored by the data storage means, of the data included in the acquired data set, the data constituting the element identified by the replacement element identification information that is the storage, the of the data contained in the other data set stored by the data storing means, to replace the data constituting that element, the data expansion means for newly stored in the data storage means data set the substituent,
    を備える情報処理装置。 Information processing apparatus including a.
  11. データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、 Data having a data structure including attribute information indicating data, and a data storage processing step of storing plural in the storage device a data set that contains the data that constitutes each of the plurality of elements,
    前記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付工程と、 A data accepting step for accepting input of data constituting each of the plurality of elements,
    前記データ受付工程にて、前記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、前記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、前記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、前記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに前記記憶装置に記憶させるデータ入力支援工程と、 In said data receiving step, when the input of data constituting each of some of the elements of the plurality of elements is received, on the basis of the accepted data, the data set being the storage extracting a data set from within, from the data contained in the data set the extracted acquires data constituting each of the remaining elements of the plurality of elements, and the accepted data and the acquired a data set containing data, and a data input support step of storing newly a storage device,
    を含むデータ蓄積方法。 Data storage method comprising.
  12. 請求項11に記載のデータ蓄積方法であって、 A data storage method according to claim 11,
    前記データ入力支援工程は、 The data input support process,
    前記受け付けられたデータと、前記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されたデータ蓄積方法。 And data that the accepted, the data included in the data set being the memory, by comparing for each element, and the accepted data, and a data set that is the storage, are similar configured data storage method as calculating a similarity for each data set, to extract data sets from the data set being the storage on the basis of the degree of similarity the calculated representing the degree.
  13. 請求項12に記載のデータ蓄積方法であって、 A data storage method according to claim 12,
    前記データ入力支援工程は、 The data input support process,
    前記受け付けられたデータ、及び、前記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を前記類似度として算出するように構成されたデータ蓄積方法。 It said accepted data, and the data included in the stored data set, the configuration data storage to calculate the number of elements, each of the attribute information or data structure corresponds as the degree of similarity Method.
  14. 複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、 A data storage processing step of storing plural in the storage device data set containing data constituting each of a plurality of elements,
    データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を前記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理工程と、 And replaced element identification information storing step of storing the replaced element identification information for identifying the targeted element to the storage device to replace the data,
    前記記憶装置により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、前記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張工程と、 Acquires data set stored by the storage device, among the data included in the acquired data set, the data constituting the element identified by the replacement element identification information that is the storage, the storage of the data contained in the other data set stored by the device, replaced with data constituting the element, and a data expansion step of newly stored in the storage device a data set obtained by the substitution,
    を含むデータ蓄積方法。 Data storage method comprising.
  15. 記憶装置を備える情報処理装置に、 The information processing apparatus including a storage device,
    データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを前記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、 Data having a data structure including attribute information indicating data, and a data storage processing means for storing plural in the storage device a data set including the data constituting each of the plurality of elements,
    前記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、 A data receiving means for receiving an input of data constituting each of the plurality of elements,
    前記データ受付手段により、前記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、前記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、前記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、前記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに前記記憶装置に記憶させるデータ入力支援手段と、 By said data reception means, when the input of data constituting each of some of the elements of the plurality of elements is received, on the basis of the accepted data, in the data set being the storage extracting a data set from among the data included in the data set the extracted acquires data constituting each of the remaining elements of the plurality of elements, and the accepted data and the acquired data a data input support means for storing a data set, the newly said storage device including bets,
    を実現させるためのデータ蓄積プログラム。 Data stored program for realizing.
  16. 請求項15に記載のデータ蓄積プログラムであって、 A data storage medium according to claim 15,
    前記データ入力支援手段は、 The data input support means,
    前記受け付けられたデータと、前記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されたデータ蓄積プログラム。 And data that the accepted, the data included in the data set being the memory, by comparing for each element, and the accepted data, and a data set that is the storage, are similar calculating a degree of similarity indicating a degree for each data set, configured data accumulated programmed to extract data sets from the data set being the storage on the basis of the degree of similarity the calculated.
  17. 請求項16に記載のデータ蓄積プログラムであって、 A data storage medium according to claim 16,
    前記データ入力支援手段は、 The data input support means,
    前記受け付けられたデータ、及び、前記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を前記類似度として算出するように構成されたデータ蓄積プログラム。 It said accepted data, and the data included in the stored data set, the configuration data storage to calculate the number of elements, each of the attribute information or data structure corresponds as the degree of similarity program.
  18. 記憶装置を備える情報処理装置に、 The information processing apparatus including a storage device,
    複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを前記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、 A data storage processing means for storing plural in the storage device a data set containing data constituting each of a plurality of elements,
    データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を前記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理手段と、 And replaced element identification information storage processing means for storing the replacement target element identification information for identifying the targeted element to the storage device to replace the data,
    前記記憶装置に記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、前記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置に記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張手段と、 Acquires data set stored in the storage device, among the data included in the acquired data set, the data constituting the element identified by the replacement element identification information that is the storage, the storage of the data contained in the other data set stored device, the data expansion means for replacing the data constituting that element, is newly stored in the storage device a data set obtained by the substitution,
    を実現させるためのデータ蓄積プログラム。 Data stored program for realizing.
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