JP2010086437A - Retrieval system - Google Patents

Retrieval system Download PDF

Info

Publication number
JP2010086437A
JP2010086437A JP2008256994A JP2008256994A JP2010086437A JP 2010086437 A JP2010086437 A JP 2010086437A JP 2008256994 A JP2008256994 A JP 2008256994A JP 2008256994 A JP2008256994 A JP 2008256994A JP 2010086437 A JP2010086437 A JP 2010086437A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
projection
information
mapping
database
ontology
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Granted
Application number
JP2008256994A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP5281354B2 (en
Inventor
Hideki Kitayama
秀樹 北山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
AGRA CORP
Original Assignee
AGRA CORP
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.)
Filing date
Publication date
Application filed by AGRA CORP filed Critical AGRA CORP
Priority to JP2008256994A priority Critical patent/JP5281354B2/en
Publication of JP2010086437A publication Critical patent/JP2010086437A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5281354B2 publication Critical patent/JP5281354B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a mapping system for a retrieval system, which has an information structure and a function for associating existing data with ontology to construct ontology and associating the ontology with existing database, thereby easily expanding the coverage of objects to be processed based on ontology. <P>SOLUTION: The retrieval system includes the mapping system comprising: a metadata creating means for creating metadata structured from the existing database; a projection creating means for creating a projection for extracting specific information from the metadata structured by the metadata creating means; a first mapping means for mapping the projection created by the projection creating means to a class of an information ontology database; a second mapping means for mapping a projection item of the projection to a property of the class; and a third mapping means for mapping the value of an effective value list of the projection item to the value of an effective value list of the property. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

この発明は、既存のデータをオントロジーと対応させる情報構造および機能を有してオントロジーを構築し既存の情報システムのデータベースと対応付けるマッピングシステムを具備する検索システムに関する。   The present invention relates to a search system having a mapping system that has an information structure and function for associating existing data with an ontology, and constructs the ontology and associates it with a database of an existing information system.

特許文献1は、データベースから、オントロジーを考慮し、且つ、単一のインデックス化システムを使用して文書、画像及びその他の携帯のマルチメディア等の情報を取り出すことを目的として、各種の相互に関連したオントロジーにより処理されたオブジェクトを取得するための1台の検索エンジンを構成するためにネットワークにより相互に接続された1台以上のフロントエンド・コンピュータと1台以上のコンピュータ・ノードとを含む分散コンピュータ・データベース・システムを開示する。また、この特許文献1において、各オブジェクトは、特定のオントロジーに適合し、クエリは特定のオントロジーに適合するオブジェクトの一つで、1つ以上の目標オントロジーに適合するオブジェクトの検索に使用されるものである。ユーザからのクエリは、フロントエンド・コンピュータの1台へ送信され、このコンピュータがクエリをホーム・ノードと呼ばれる本発明の検索エンジンのコンピュータ・ノードの一つへ転送する。ホーム・ノードは、オントロジーにしたがってこのクエリから特徴を抽出する。ついでにこれらの特徴がハッシュされる。各々のハッシュされた特徴と目標オントロジーのリストがネットワーク上の1つのノードへ送信される。ネットワーク上にあってハッシュされた特徴を受信する各ノードはこのクエリのハッシュされた特徴を使用してデータベースの各々対応する部分に対して検索を実行する。ローカル・データベースの検索結果は、このクエリと、オブジェクトが処理されたオントロジーと、他のオントロジーの中にあるハッシュされた同等な特徴に位置するオブジェクトのオブジェクト識別子とからなる。これらのその他のハッシュされた特徴は必要に応じて各々対応するノードに転送され、希望する目標オントロジーに到達するまでこのプロセスが継続する。目標オントロジーに到達した場合には、ローカル・データベースの検索結果がホーム・ノードにより収集される。このクエリの結果は各目標オントロジーを計算し、このプロセスはクエリの結果を絞り込むためホーム・ノードにより反復される。つまり、この特許文献1に係る発明では、クエリのオントロジーに従ってクエリから複数の特徴と抽出し、その特徴の各々を特徴フラグメントに分割し、この特徴フラグメントの各々をハッシュしてハッシュされた特徴フラグメントにすることにより、データベースから情報を単語に基づいて又は単語以外のものに基づいて取り出すために、クエリを処理するための情報取り出しシステムを提供する。   Patent Document 1 considers an ontology from a database and uses a single indexing system to extract information such as documents, images, and other portable multimedia information. Computer including one or more front-end computers and one or more computer nodes interconnected by a network to form a single search engine for obtaining objects processed by the ontology・ Disclose the database system. Further, in this Patent Document 1, each object is adapted to a specific ontology, and the query is one of the objects adapted to the specific ontology, which is used for searching for an object adapted to one or more target ontology. It is. The query from the user is sent to one of the front-end computers, which forwards the query to one of the computer nodes of the search engine of the present invention called the home node. The home node extracts features from this query according to the ontology. Then these features are hashed. Each hashed feature and target ontology list is sent to one node on the network. Each node on the network that receives the hashed feature uses the hashed feature of this query to perform a search against each corresponding portion of the database. The search result of the local database consists of this query, the ontology on which the object was processed, and the object identifier of the object located in the hashed equivalent feature in the other ontology. These other hashed features are transferred to each corresponding node as needed, and the process continues until the desired target ontology is reached. When the target ontology is reached, local database search results are collected by the home node. The result of this query computes each target ontology, and this process is repeated by the home node to refine the query results. That is, in the invention according to Patent Document 1, a plurality of features are extracted from a query according to the query ontology, each of the features is divided into feature fragments, and each of the feature fragments is hashed into a hashed feature fragment. Thus, an information retrieval system is provided for processing a query to retrieve information from a database based on words or based on something other than words.

特許文献2に開示されるコンテンツアクセス装置は、コンテンツにおいて利用されているオントロジーと、コンテンツを参照するアプリケーションが利用するオントロジーが異なっている場合に、アプリケーションのオントロジーに近い体系のオントロジーでコンテンツデータを参照できるようにするために、オントロジーを保持するオントロジーデータベースにアクセスする手段を持ち、コンテンツとアプリケーションが利用する2つのオントロジーが異なる場合に、オントロジーデータベース中の第3のオントロジーを利用して、それらの間の対応関係を調整するマッピングを行うものである。   The content access device disclosed in Patent Document 2 refers to content data using an ontology that is similar to the ontology of the application when the ontology used in the content is different from the ontology used by the application that refers to the content. In order to be able to do so, if there is a means to access the ontology database that holds the ontology, and the two ontologies used by the content and the application are different, use the third ontology in the ontology database to The mapping is performed to adjust the correspondence relationship.

特許文献3に開示される異種の生物学的データをオントロジー的に統合させる方法において、第1のデータセットからのデータを分析して第1のデータセットの構成要素がオントロジーへとマッピングする場所を決定する。第2のデータセットからのデータを分析して第2のデータセットの構成要素がオントロジーとマッピングする場所を決定する。第1のデータセットのサブセットを同定し、第2のデータセットのサブセットを同定する。第1のデータセットのサブセットの構成要素により第1のオントロジー項目を同定する。第2のデータセットのサブセットをオントロジーへのマッピングに関し統計的に分析し、第2のデータセットのサブセットの構成要素により第2のオントロジー項目を同定する。第1のオントロジー項目の第2のオントロジー項目との関連付けをさらに実行することが可能である。
特表2002−521753号公報 特開2001−75988号公報 特開2006−120143号公報
In the method of ontological integration of heterogeneous biological data disclosed in US Pat. No. 6,099,089, the location from which the data from the first data set is analyzed and the components of the first data set are mapped to the ontology is determined. decide. Data from the second data set is analyzed to determine where the components of the second data set map to the ontology. A subset of the first data set is identified and a subset of the second data set is identified. A first ontology item is identified by a component of a subset of the first data set. A subset of the second data set is statistically analyzed for mapping to the ontology, and a second ontology item is identified by a component of the subset of the second data set. An association of the first ontology item with the second ontology item can further be performed.
JP-T-2002-521753 JP 2001-75988 A JP 2006-120143 A

一般的に情報システムは個々の業務プロセスを支援するために構築され、その業務プロセスに最適化された情報構造及び文法によりデータが生成、格納される。しかし、蓄積されたデータ資産を最大限に有効利用するためには各業務プロセスにて処理されるデータが単一の標準化された構造及び文法で生成、格納されることが望ましいが、組織、業務、場所が異なれば、文化、言語、用語、基準が異なるデータ構造及び文法でデータが生成、格納される情報システムが構築され、異なる情報システム間のデータの交換による有効利用が高負荷なものとなる。   In general, an information system is constructed to support individual business processes, and data is generated and stored with an information structure and grammar optimized for the business processes. However, in order to make the best use of the accumulated data assets, it is desirable that the data processed in each business process be generated and stored in a single standardized structure and grammar. , An information system in which data is generated and stored in different data structures and grammars with different cultures, languages, terms, and standards will be constructed at different locations, and effective use by exchanging data between different information systems will be a heavy burden Become.

また、対象世界に存在するものの概念を構造化し、重複、欠損なく意味論によりものを表現することができる情報オントロジー技術は、単一の標準化された概念に基づいたデータを生成し、格納することから注目されている。   In addition, information ontology technology that can structure the concepts of objects in the target world and express them with semantics without duplication or deficiency can generate and store data based on a single standardized concept. Has been attracting attention.

オントロジーを構築し、そのオントロジーに基づいたデータの生成を行う情報システムは、上述した特許文献から明らかなように、既存の情報システムのデータの変換負荷や情報システムの再構築の負荷が大きい。また、オントロジーに対応するよう構築された情報システムのみがその恩恵を得られる範囲となる。   An information system that builds an ontology and generates data based on the ontology has a large data conversion load on an existing information system and an information system reconstruction load as is apparent from the above-described patent literature. In addition, only information systems constructed to support ontologies are within the scope of benefits.

このため、この発明は、既存のデータをオントロジーと対応させる情報構造及び機能を有し、これによってオントロジーを構築し、既存の情報システムのデータベースと対応づけることで、オントロジーによる情報処理対象を簡便に拡大することができる検索システムを提供することにある。   For this reason, the present invention has an information structure and function for associating existing data with an ontology, and by constructing the ontology and associating it with a database of an existing information system, the information processing target by the ontology can be easily obtained. The object is to provide a search system that can be expanded.

本願発明に係る検索システムは、特定の概念として知識化された情報オントロジーのクラスと、そのクラスで知識化された概念と同一若しくは同等な情報を有する既存データベースを結合させる仕組みであり、この仕組みにより、データ構造、文法、基準の異なる既存データベースの情報を、情報オントロジーの各構造にマッピングすることで既存データベースのデータを情報オントロジーで標準化されたデータに対して互換させるものである。   The search system according to the present invention is a mechanism for combining an information ontology class that has been made into a knowledge as a specific concept and an existing database that has the same or equivalent information as the concept that has been made into knowledge in that class. By mapping information in an existing database with different data structure, grammar, and standards to each structure of the information ontology, the data in the existing database is made compatible with data standardized in the information ontology.

また、単一の情報オントロジーに対し、複数の既存データベースをマッピングすることで、データ構造、文法、基準がそれぞれ異なる各既存データベースのデータは、情報オントロジーを通じて相互に互換することが可能となる。   Further, by mapping a plurality of existing databases to a single information ontology, the data of each existing database having different data structures, grammars, and standards can be interchanged through the information ontology.

本願発明に係るマッピングシステムにおいて、情報オントロジーと既存データベースのマッピングの構造は、既存データベースのメタデータを基にクラス定義に近似の既存データベースの射影を構造定義し、射影の各部と情報オントロジーの各部を対応づけすることにより実現することができるものである。   In the mapping system according to the present invention, the structure of the mapping between the information ontology and the existing database is based on the metadata of the existing database, the projection of the existing database approximate to the class definition is structurally defined, and each part of the projection and each part of the information ontology are It can be realized by associating.

したがって、本願発明に係る検索システムは、対象物の概念により知識化するクラスを有し、該クラスを特定するプロパティが1つ以上結びつけられる情報オントロジーに基づいて、業務プロセスを支援する目的で構築され、稼働している既存の情報システムが使用している既存データベースから検索を行う検索システムにおいて、前記既存データベースから構造化されたメタデータを作成するメタデータ作成手段と、該メタデータ作成手段によって構造化されたメタデータから特定の情報を抽出するための射影を作成する射影作成手段と、該射影作成手段によって作成された射影を情報オントロジーデータベースのクラスにマッピングさせる第1のマッピング手段と、該第1のマッピング手段によってクラスと射影がマッピングされた状態で、射影の射影項目をクラスのプロパティにマッピングさせる第2のマッピング手段と、該第2のマッピング手段によって有効値リストを有するプロパティと有効値リストを有する射影項目がマッピングされた状態で、その射影項目の有効値リストの値をそのプロパティの有効値リストの値にマッピングさせる第3のマッピング手段とによって構成されるマッピングシステムを具備することにある。   Therefore, the search system according to the present invention is constructed for the purpose of supporting a business process based on an information ontology that has a class that becomes knowledge based on the concept of an object and that is linked with one or more properties that specify the class. In a search system for performing a search from an existing database used by an existing information system that is in operation, a metadata creating unit that creates structured metadata from the existing database, and a structure created by the metadata creating unit Projection creating means for creating a projection for extracting specific information from the converted metadata; first mapping means for mapping the projection created by the projection creating means to a class of an information ontology database; and A state in which a class and a projection are mapped by one mapping means The second mapping means for mapping the projection item of the projection to the property of the class, and the projection item with the property having the valid value list and the projection item having the valid value list mapped by the second mapping means And a third mapping means for mapping the value of the valid value list to the value of the valid value list of the property.

また、前記メタデータは、物理的なデータベース情報、データベースにストアされているデータファイルの情報、データファイル間の結合情報、データファイルのデータ項目の情報及びデータ項目の有効なデータ値の情報であることが望ましい。   The metadata includes physical database information, information on data files stored in the database, information on connection between data files, information on data items in the data file, and information on valid data values of the data items. It is desirable.

前記射影作成手段は、さらに単位データベースを具備し、射影の構造定義時に、単位概念を持つデータの射影項目に対して、単位が異なることを検知した場合、その単位間の互換方法を前記単位データベースから検索して単位変換することが望ましい。   The projection creating means further comprises a unit database, and when the projection structure definition defines that the units are different with respect to the projection item of the data having the unit concept, the unit database has a compatibility method between the units. It is desirable to convert the unit by searching from.

前記情報オントロジーから所望のクラスを選択することによって、前記マッピングシステムよって所望のクラスとマッピングされた少なくとも一つの射影を介して既存データベースから情報を入手することが望ましい。   It is desirable to obtain information from an existing database via at least one projection mapped to the desired class by the mapping system by selecting a desired class from the information ontology.

したがって、本願発明によれば、情報オントロジーデータベースが、クラスのインスタンスデータを持たず、既存の情報システムが処理しているデータベース内のデータをインスタンスデータとして取り扱うことから、複数の既存データベースをそのまま使用することができるという効果がある。   Therefore, according to the present invention, the information ontology database does not have the instance data of the class, and the data in the database processed by the existing information system is handled as the instance data. Therefore, a plurality of existing databases are used as they are. There is an effect that can be.

図1に示すように、本願発明に係る検索システムは、ステップ100〜500で構成されるマッピングシステム1と検索処理手段600を具備する。このマッピングシステム1は、対象物の概念により知識化するクラスを有し、該クラスを特定するプロパティが1つ以上結びつけられる情報オントロジーに基づいて、業務プロセスを支援する目的で構築され、稼働している既存の情報システムが使用している既存データベースから検索を行う検索システムにおいて、前記既存のデータベースのメタデータを作成するメタデータ作成手段100と、このメタデータ作成手段100によって作成されたメタデータから特定の情報を抽出するための射影を作成する射影作成手段200と、この射影作成手段100によって作成された射影を情報オントロジーデータベースのクラスにマッピングさせる第1のマッピング手段300と、この第1のマッピング手段300によってクラスと射影がマッピングされた状態で、射影の射影項目をクラスのプロパティにマッピングさせる第2のマッピング手段400と、この第2のマッピング手段400によって有効値リストを有するプロパティと有効値リストを有する射影項目がマッピングされた状態で、その射影項目の有効値リストの値をそのプロパティの有効値リストの値にマッピングさせる第3のマッピング手段500とによって構成される。 As shown in FIG. 1, the search system according to the present invention includes a mapping system 1 and search processing means 600 composed of steps 100 to 500. This mapping system 1 has a class that becomes knowledge based on the concept of an object, and is constructed and operated for the purpose of supporting a business process based on an information ontology in which one or more properties specifying the class are linked. In a search system for performing a search from an existing database used by an existing information system, metadata creating means 100 for creating metadata of the existing database, and metadata created by the metadata creating means 100 Projection creation means 200 for creating a projection for extracting specific information, first mapping means 300 for mapping the projection created by the projection creation means 100 to a class of the information ontology database, and this first mapping Class and projection are mapped by means 300 The second mapping means 400 for mapping the projection item of the projection to the property of the class, and the second mapping means 400 maps the property having the valid value list and the projection item having the valid value list. In this state, the third mapping means 500 is configured to map the value of the effective value list of the projection item to the value of the effective value list of the property.

前記メタデータ作成手段100において、メタデータはデータに関するデータであり、既存データベースのメタデータとは、既存データベースに格納されているデータに関するデータである。既存データベースのメタデータは、物理的なデータベースの情報、データベースにストアされているデータファイルの情報、データファイル間の結合情報、データファイルのデータ項目の情報及びデータ項目の有効なデータ値の情報である。これらの既存データベースのメタデータは、既存データベースの管理システムが保有するカタログ情報などから自動的に生成することができる。また、不足する情報については手作業によって補完することも可能である。   In the metadata creating means 100, the metadata is data related to data, and the metadata of the existing database is data related to data stored in the existing database. The metadata of an existing database includes physical database information, information on data files stored in the database, information on connection between data files, data file data item information, and data item valid data value information. is there. The metadata of these existing databases can be automatically generated from the catalog information held by the management system of the existing database. In addition, it is possible to supplement the missing information manually.

前記射影作成手段200における射影の作成は、例えば図2のフローチャートに示される。ステップ200から開始される射影の作成において、ステップ201において、既存データベース内のデータファイルを一つ選択する。ステップ202においてさらにデータファイルを選択するか否かが判定され、選択する場合(Y)には、ステップ201に戻ってさらにデータファイルを選択し、ステップ202の選択において選択しない(N)が判定されるまで、データファイルが選択される。これによって、既存データベース内にある1つ以上のデータファイルが選択される。   Projection creation in the projection creation means 200 is shown in the flowchart of FIG. 2, for example. In creating a projection starting from step 200, one data file in an existing database is selected in step 201. In step 202, it is determined whether or not to further select a data file. When selecting (Y), the process returns to step 201 to select another data file, and it is determined not to select (N) in the selection in step 202. Until the data file is selected. As a result, one or more data files in the existing database are selected.

ステップ203の判定において、選択されたデータファイル数が2以上ある場合(Y)には、ステップ204に進んで、選択したデータファイルの結合条件が設定され、ステップ205の射影項目が定義される。また、選択されたデータファイル数が1の場合(N)は、ステップ204を回避してステップ205に進んで射影項目が定義される。この定義は、
1.単一のデータ項目をそのまま参照する射影項目を定義する。
2.単一のデータ項目を計算して導出する射影項目を定義する。
3.複数のデータ項目を計算して導出する射影項目を定義する。
4.データ項目を参照しない、定数若しくは環境等から動的に導出する射影項目を定義する。
ことである。
If it is determined in step 203 that the number of selected data files is 2 or more (Y), the process proceeds to step 204, where the combination conditions for the selected data files are set, and the projection item in step 205 is defined. If the number of selected data files is 1 (N), the process skips step 204 and proceeds to step 205 to define a projection item. This definition is
1. Define a projection item that directly references a single data item.
2. Define a projection item that computes and derives a single data item.
3. Define a projection item that calculates and derives multiple data items.
4). Define projection items that do not refer to data items and are dynamically derived from constants or environments.
That is.

具体的には、図2で示すように、ステップ206において、射影項目がデータ項目の単純参照か否かが判定され、単純参照である場合(Y)には、ステップ207においてデータ項目が選択される。また、単純参照でない場合(N)には、ステップ208に進んで、射影項目がデータ項目を参照する場合(Y)には、ステップ209に進んでデータ項目を選択し、ステップ210において選択が終了するまで、ステップ209のデータ項目の選択が繰り返され、その後ステップ211に進んで射影項目を導出する式の定義が行われる。また、ステップ208の判定において射影項目がデータ項目を参照しない場合にもステップ211に進んで射影項目を導出する式の定義が行われる。そして、ステップ207及びステップ211からステップ212において、射影項目の名称が定義される。   Specifically, as shown in FIG. 2, it is determined in step 206 whether or not the projection item is a simple reference to a data item. If it is a simple reference (Y), the data item is selected in step 207. The If it is not a simple reference (N), the process proceeds to step 208. If the projection item refers to a data item (Y), the process proceeds to step 209 to select the data item, and the selection is completed in step 210. Until then, the selection of the data item in step 209 is repeated, and then the process proceeds to step 211 to define an expression for deriving the projection item. Further, even when the projection item does not refer to the data item in the determination in step 208, the process proceeds to step 211 to define an expression for deriving the projection item. In step 207 and steps 211 to 212, the names of the projection items are defined.

その後、ステップ213において意味データ型を設定する。射影項目に適用する意味データ型がある(字下げされたデータ側は、前行のデータ型のサブ型として扱われる)。
・論理型
・文字列型
・可変長文字型
・固定長文字型
・非数量コード型
・数値型
・整数型
・数量整数型
・数量レベル整数型
・非数量整数型
・通過整数型
・実数型
・数量実数型
・数量レベル実数型
・通過実数型
・日付時間型
Thereafter, in step 213, a semantic data type is set. There is a semantic data type applied to the projection item (the indented data side is treated as a subtype of the data type of the previous line).
・ Logical type ・ String type ・ Variable length character type ・ Fixed length character type ・ Non-quantity code type ・ Numeric type ・ Integer type ・ Quantity integer type ・ Quantity level integer type ・ Non-quantity integer type ・ Passing integer type ・ Real number type ・Quantity real type ・ Quantity level real type ・ Passing real number type ・ Date time type

ステップ214では、単位が設定される。この単位としては、
・数量単位:メートル、グラム、リットル、摂氏度...等
・通貨単位:日本円、米国ドル、ユーロ、香港ドル...等
・紀年法 :西暦、和暦...等
・時間帯 :日本標準時間、米国西海岸時間(夏時間)...等
がある。これによって、将来的にマッピングされたプロパティと射影項目との間で単位が異なっていることを検知することが可能となる。利用者若しくはコンピュータシステムは、単位が異なることを検知した場合、その単位間の互換方法を単位データベースから検索し、単位変換を行う知識を得ることができる。
In step 214, the unit is set. As this unit,
-Units of measure: meters, grams, liters, degrees Celsius. . .・ Currency units: Japanese yen, US dollar, Euro, Hong Kong dollar. . . Etc. ・ Year-of-year: Western calendar, Japanese calendar. . .・ Time zone: Japan Standard Time, US West Coast Time (Daylight Saving Time). . . Etc. Thereby, it is possible to detect that the unit is different between the property mapped in the future and the projection item. When the user or the computer system detects that the units are different, the user or the computer system can obtain a knowledge of performing unit conversion by searching the unit database for a compatibility method between the units.

さらに、ステップ216において、前記射影項目に有効値リストがあるか否かが判定される。無い場合(N)にはステップ220から基の制御ルーチンに回帰する。ある場合(Y)にはステップ217に進んで有効値リストを作成し、ステップ218において有効値リストに有効値を追加し、ステップ219の判定において有効値が無くなったと判定されるまでステップ218が継続され、無くなった場合(N)にステップ220において基のルーチンに回帰する。   Further, in step 216, it is determined whether or not there is a valid value list for the projection item. If not (N), the process returns to step 220 from the control routine. If there is (Y), the process proceeds to step 217 to create an effective value list, an effective value is added to the effective value list in step 218, and step 218 continues until it is determined in step 219 that there is no effective value. If no more (N), return to the base routine in step 220.

ステップ205からの射影項目の定義作業は、ステップ230の判定において定義される射影項目が無くなるまで実行され、すべての射影項目が定義されたと判定した場合(N)には、ステップ231に進んで射影の範囲となるレコードの検索条件が定義される(抽出条件の設定)。射影の範囲となるレコードの検索条件は、同一の既存データベースに定義される他の射影に対し、排他的な情報を提供するよう定義される。この排他的な射影定義が保障されなければ、既存データベースのあるデータが複数の情報オントロジーのクラスにマッピングされることになるため、情報オントロジーが表す概念が曖昧なものとなってしまうからである。尚、射影作成手段200は、ステップ232において終了し、メインルーチンに回帰する。   The project item definition work from step 205 is executed until there is no projection item defined in the determination in step 230. If it is determined that all projection items have been defined (N), the process proceeds to step 231 to project. The search condition for the record that falls within the range is defined (extraction condition setting). The search condition for the record that is the projection range is defined so as to provide exclusive information to other projections defined in the same existing database. If this exclusive projection definition is not guaranteed, certain data in the existing database is mapped to a plurality of information ontology classes, so that the concept represented by the information ontology becomes ambiguous. The projection creating means 200 ends in step 232 and returns to the main routine.

前記第1のマッピング手段300は、射影を情報オントロジーデータベースのクラスにマッピングさせる。但し、射影とクラスのマッピングには以下の制約がある。
・射影を複数のクラスにマッピングさせることはできない。
・クラスは複数の射影にマッピングさせることができる。
・クラスは同一の既存データベースに対し定義された複数の射影をマッピングさせることができない。
情報オントロジーのクラスと、任意の既存データベースに対して定義された射影とのマッピングは、1:1である。
The first mapping unit 300 maps projections to information ontology database classes. However, projection and class mapping have the following restrictions.
• Projections cannot be mapped to multiple classes.
A class can be mapped to multiple projections.
A class cannot map multiple projections defined for the same existing database.
The mapping between information ontology classes and projections defined for any existing database is 1: 1.

前記第2のマッピング手段400は、クラスと射影がマッピングされた状態で、射影の射影項目をクラスのプロパティにマッピングさせる。プロパティのデータ型と射影項目の意味データ型が一致しているもののみをマッピングさせることができる。有効値リストを持つプロパティには有効値リストを持つ射影項目のみをマッピングさせることができる。   The second mapping unit 400 maps the projection item of the projection to the property of the class in a state where the class and the projection are mapped. Only those whose property data type and the semantic data type of the projection item match can be mapped. Only a project item having a valid value list can be mapped to a property having a valid value list.

前記第3のマッピング手段500は、有効値リストを持つプロパティと有効値リストを持つ射影項目がマッピングされた状態で、その射影項目の有効値リストの値をそのプロパティの有効値リストの値にマッピングさせるものである。   The third mapping unit 500 maps the value of the effective value list of the projection item to the value of the effective value list of the property in a state where the property having the effective value list and the projection item having the effective value list are mapped. It is something to be made.

前記情報オントロジーのクラス、プロパティ、プロパティの有効値等の定義において言語表記される情報は、同一の意味をなす別言語による表記を任意言語数登録することができ、かつ、言語毎に同一の意味をなす別表記を任意数登録することができる構造体に格納する。これによって、日本語での「テレビ」、「テレビジョン」、「TV」、「ティービー」、英語での「television」、中国語での「電視」などから同一の情報を発見することができるものである。   Information written in the language in the definition of the information ontology class, property, property valid value, etc., can be registered in any number of languages in the same language, and the same meaning for each language Is stored in a structure that can register an arbitrary number of different notations. This makes it possible to find the same information from "TV", "TV", "TV", "TV" in Japanese, "television" in English, "TV" in Chinese, etc. It is.

前記検索処理手段600は、例えば図4で示すものである。この検索処理600において、先ずステップ601において、情報オントロジーを選択し、その情報オントロジー内の所定のクラスを選択する。そして、ステップ603において前記選択されたクラスにマッピングされている射影を取得し、ステップ604で射影の構造定義を取得し、ステップ605で、抽出する前記クラスのプロパティ/射影項目を選択する。ステップ606で抽出条件(検索条件)を指定し、ステップ607で既存データベースへの検索リクエストを生成し、ステップ608で既存データベースの検索処理を行う。ステップ609でこの検索結果データを取得し、ステップ610で単位を変化して整合させ、ステップ611で検索結果データを返し、ステップ612において検索処理作業が完了するものである。   The search processing means 600 is, for example, as shown in FIG. In the search process 600, first, in step 601, an information ontology is selected, and a predetermined class in the information ontology is selected. In step 603, the projection mapped to the selected class is acquired. In step 604, the structure definition of the projection is acquired. In step 605, the property / projection item of the class to be extracted is selected. In step 606, an extraction condition (search condition) is specified. In step 607, a search request for the existing database is generated. In step 608, the existing database is searched. In step 609, the search result data is acquired. In step 610, the units are changed and matched. In step 611, the search result data is returned. In step 612, the search processing operation is completed.

以上のことから、本願発明に係るマッピングシステムを概略的に説明すると、図5で示すようなブロック構成となる。このブロック構成において、既存データベースから抽出された既存データベースのメタデータ20は、少なくともデータベース情報、データファイル情報、データファイル項目情報、データファイル項目値リストから構成される。   From the above, when the mapping system according to the present invention is schematically described, a block configuration as shown in FIG. 5 is obtained. In this block configuration, the metadata 20 of the existing database extracted from the existing database includes at least database information, data file information, data file item information, and a data file item value list.

この既存データベースのメタデータ20の概念的上部には、射影構造定義30が存在する。この射影構造定義、具体的には、データファイル選択、データファイル結合定義、データファイル項目選択、データ抽出定義、射影項目表現定義、射影項目値リストによって射影が生成される。   A projective structure definition 30 exists at the conceptual upper part of the metadata 20 of the existing database. Projections are generated by this projection structure definition, specifically, data file selection, data file connection definition, data file item selection, data extraction definition, projection item expression definition, and projection item value list.

この射影は、射影−情報オントロジーマッピング40を介して、情報オントロジーデータベース50が有するクラスとマッピングされ、射影項目は、クラスのプロパティとマッピングされ、且つ射影項目の値リストの値は、クラスのプロパティ値リストの値とマッピングされる。   This projection is mapped to a class included in the information ontology database 50 via a projection-information ontology mapping 40, the projection item is mapped to a class property, and the value of the projection item value list is the property value of the class. Mapped to list value.

図6において、これをさらに詳細に説明すると、既存データベース10から抽出されたメタデータ20は、データベースファイル情報Tbl1, Tbl2, Tbl3, Tbl4と、データベースファイル項目情報C11, C12, C13, C21, C22, C23, C31, C32, C33, C41, C42, C43と、データベースファイル項目の値リストLvとを具備する。   In FIG. 6, this will be described in more detail. Metadata 20 extracted from the existing database 10 includes database file information Tbl1, Tbl2, Tbl3, Tbl4 and database file item information C11, C12, C13, C21, C22, C23, C31, C32, C33, C41, C42, C43, and a database file item value list Lv.

前記データベースファイル情報Tbl1, Tbl2, Tbl3, Tbl4は、データ抽出条件34及びデータファイル結合条件35を介してデータファイル選択され、射影Prj1, Prj2, Prj3に生成され、またデータベースファイル項目情報C11〜C43はデータファイル項目選択されて射影項目Pjc1-1〜Pjc3-3が生成される。さらに、データベースファイル項目の値リストLvは、射影項目の値リストPjvとして生成される。これらが、射影構造定義30を構成する。   The database file information Tbl1, Tbl2, Tbl3, Tbl4 is selected as a data file through the data extraction condition 34 and the data file combination condition 35, and is generated into projections Prj1, Prj2, Prj3, and the database file item information C11-C43 is Data file items are selected and projection items Pjc1-1 to Pjc3-3 are generated. Further, the database file item value list Lv is generated as a projection item value list Pjv. These constitute the projective structure definition 30.

この射影Prj1, Prj2, Prj3は、情報オントロジーデータベース50のクラスCls 1, Cls 2, Cls 3と、射影−情報オントロジーマッピング40を介してマッピングされる。これと同時に、クラスCls 1のクラスプロパティPrp1-1には例えば射影項目Pjc1-1,Pjc2-1がマッピングされ、クラスプロパティPrp1-2には、射影項目Pjc1-2, Pjc2-2がマッピングされ、クラスブロックパティPrp2-1には、射影項目Pjc1-3, Pjc2-3がマッピングされる。また、射影項目値リストPjvは、クラスプロパティの値リストPrpvにマッピングされる。   The projections Prj1, Prj2, Prj3 are mapped to the classes Cls1, Cls2, Cls3 of the information ontology database 50 via the projection-information ontology mapping 40. At the same time, for example, projection items Pjc1-1 and Pjc2-1 are mapped to the class property Prp1-1 of the class Cls 1, and projection items Pjc1-2 and Pjc2-2 are mapped to the class property Prp1-2. Projection items Pjc1-3 and Pjc2-3 are mapped to the class block patty Prp2-1. The projection item value list Pjv is mapped to the class property value list Prpv.

これによって、例えばクラスCls2が選択された場合、射影Prj1及びPrj2が選択され、射影項目としてPjc1-1〜Pjc2-3が選択され、メタデータとしてそれぞれデータベースファイル情報Tbl1〜Tbl4が選択され、これに基づいて既存データベースの項目が選択され、抽出条件に従ってデータが吸い上げられるようになっている。   Thus, for example, when class Cls2 is selected, projections Prj1 and Prj2 are selected, Pjc1-1 to Pjc2-3 are selected as projection items, and database file information Tbl1 to Tbl4 are selected as metadata, respectively. Based on this, an item of an existing database is selected, and data is downloaded according to the extraction condition.

情報オントロジーから特定の既存データベースの情報を検索する実施例を以下に示す。   An example of retrieving information in a specific existing database from the information ontology is shown below.

図7(a)で示すように、例えば既存データベースに基づいて作成されたメタデータdb01は、商品分類情報として、商品分類コード及び商品分類名を有し、商品情報として、SKU、代表JANコード8桁、代表JANコード13桁、商品名及び分類を有し、仕入情報としてSKU、会社コード、仕入開始、仕入終了及び仕入価格を有し、仕入先企業情報として会社コード及び会社名を有する。また、メタデータdb02は、図7(b)で示すように、商品部門情報として部門CD及び部門名を有し、品名情報として品名CD、品名及び部門CDを有し、販売商品情報として商品CD、商品CD国、商品CDアイテム、商品CDチェックデジット、商品名、商品レシート表示名、品名CD及び登録日を有し、EAN国CD情報として国CD及び国名を有し、取引先情報として取引先CD及び取引先名を有し、仕入情報として商品CD、仕入先会社、開始日及び終了日を有し、価格情報として、商品CD、開始日、終了日及び価格を有する。   As shown in FIG. 7 (a), for example, metadata db01 created based on an existing database has a product classification code and a product classification name as product classification information, and SKU, representative JAN code 8 as product information. It has 13 digits, representative JAN code, product name and classification, SKU, company code, purchase start, purchase end and purchase price as purchase information, company code and company as supplier company information Have a name. In addition, as shown in FIG. 7B, the metadata db02 has a department CD and a department name as product department information, a product name CD, a product name and department CD as product name information, and a product CD as sales product information. , Commodity CD country, commodity CD item, commodity CD check digit, commodity name, commodity receipt display name, commodity name CD and registration date, country CD and country name as EAN country CD information, business partner information It has CD and supplier name, has product CD, supplier company, start date and end date as purchase information, and has product CD, start date, end date and price as price information.

また図8に示すように、プロパティとして、商品名、商品短縮名、商品分類、商品指令先企業、商品仕入開始日、商品仕入終了日、商品仕入価格を有する情報オントロジーデータベースのクラス(:電化製品)は、商品名については射影:db01電化製品の商品名及び射影:db02電化製品の商品名がマッピングされ、商品短縮名については射影:db02電化製品の商品レシート表示名がマッピングされ、商品分類については射影:db01電化製品の商品分類名及び射影:db02電化製品の部門名がマッピングされ、商品仕入先企業については射影:db01電化製品の会社名及び射影:db02電化製品の取引先名がマッピングされ、商品仕入開始日については射影:db01電化製品の仕入開始及び射影:db02電化製品の開始日がマッピングされ、商品仕入終了日については、射影:db01電化製品の仕入終了及び射影:db02電化製品の終了日がマッピングされ、商品仕入価格については射影:db01電化製品の仕入価格がマッピングされる。   Further, as shown in FIG. 8, the class of the information ontology database having the product name, product short name, product classification, product command destination company, product purchase start date, product purchase end date, product purchase price as properties ( : Product name) Projection: product name of db01 electrical product and projection: Product name of db02 electrical product is mapped, Projection name for product short name: Project name of product receipt display of db02 electrical appliance is mapped, For product classification, projection: db01 electrical product product classification name and projection: db02 electrical product department name is mapped, product supplier company projection: db01 electrical company name and projection: db02 electrical business partner Name is mapped, product purchase start date is projected: db01 electrical appliance purchase start and projection: db02 electrical product start date is mapped, product purchase end date Projection: db01 appliances purchase end and projection: db02 appliances end date is mapped, about the product purchase price projection: db01 purchase price of electrical appliances is mapped.

また、図9で示すように、この実施例では射影:db01電化製品の射影項目:商品分類名には有効値リストとして商品分類コード及び商品分類名があり、さらに射影:db02電化製品の射影項目:部門名には、有効値リストとして部門CDと部門名が付随し、これらはクラス:電化製品のプロパティ:有効値リスト商品分類及び正式名称にマッピングされる。   In addition, as shown in FIG. 9, in this embodiment, projection: projection item of db01 appliance: product category name has a product category code and a product category name as a valid value list, and projection: projection item of db02 appliance : The department name is accompanied by a department CD and a department name as a valid value list, and these are mapped to class: appliance property: valid value list product classification and formal name.

以上構成により、情報オントロジーから既存データベースの製品情報を検索する例を以下に示す。利用者が音響映像製品の一覧とその仕入価格を既存データベースから取得する場合、利用者は、情報オントロジーからクラス:電化製品を走査し選択する。上述したように、クラス:電化製品には、プロパティ:商品名、プロパティ:商品短縮名、プロパティ:商品分類、プロパティ:商品仕入終了日、プロパティ:商品仕入価格がある。また、クラス:電化瀬品は、射影:db01電化製品、射影:db02電化製品にマッピングされている。利用者は、一覧に必要な項目としてプロパティ:商品名、プロパティ:商品分類、プロパティ:商品仕入価格を選択する。   An example of searching for product information in an existing database from the information ontology with the above configuration is shown below. When a user obtains a list of audiovisual products and their purchase price from an existing database, the user scans and selects a class: appliance from the information ontology. As described above, the class: electrical appliance has property: product name, property: product short name, property: product classification, property: product purchase end date, and property: product purchase price. Also, class: electrification product is mapped to projection: db01 electrical appliance, projection: db02 electrical appliance. The user selects property: product name, property: product classification, property: product purchase price as items necessary for the list.

プロパティ:商品名、プロパティ:商品分類は、射影:db01電化製品、射影:db02電化製品の対応する射影項目にマッピングされているが、仕入価格は、射影:db01電化製品の射影項目:仕入価格のみマッピングされている。このため、使用する射影は、射影:db01電化製品を選択する。プロパティ:製品名は、射影項目:製品名に、プロパティ:商品分類は、射影項目:商品分類コードに、プロパティ:商品仕入価格は、射影項目:仕入価格にマッピングされている。   Property: Product name, Property: Product classification, Projection: db01 electrical appliance, Projection: db02 It is mapped to the corresponding projection item of electrical appliance, but the purchase price is projected: Projection of db01 electrical appliance: Purchase Only the price is mapped. For this reason, projection: db01 electrical appliance is selected as the projection to be used. Property: product name is mapped to projection item: product name, property: product classification is mapped to projection item: product classification code, property: product purchase price is mapped to projection item: purchase price.

また、射影:db01電化製品は、db01メタデータから構造化されており、射影項目:製品名は、データファイルの項目:商品名に、射影項目:商品分類コードはデータファイル:商品分類の項目:商品分類コードに、射影項目:仕入価格は、データファイル:仕入の項目:仕入価格にマッピングされている。この2層のマッピングから情報オントロジー(クラス:電化製品)→既存のデータベース:db01へのマッピングが行われる。既存データベース:db01がRDBMSである場合、既存データ:db01のメタデータから以下のSQLがオントロジーから既存データベースへのリクエストとして得られる。   Projection: db01 electrical appliance is structured from db01 metadata, Projection item: Product name is data file item: Product name, Projection item: Product classification code is Data file: Product classification item: In the product classification code, the projection item: purchase price is mapped to the data file: purchase item: purchase price. Mapping from this two-layer mapping to information ontology (class: electrical appliance) → existing database: db01 is performed. When the existing database: db01 is an RDBMS, the following SQL is obtained as a request from the ontology to the existing database from the metadata of the existing data: db01.

select 商品分類.商品分類コード as 商品分類、
商品.商品名 as 商品名、
仕入.仕入価格 as 商品仕入価格
from 商品分類
left join 商品 on (商品分類.商品分類コード=商品.分類)
left join 仕入 on (商品.SKU=仕入.SKU);
select Product classification. Product classification code as product classification,
Product. Product name as product name,
Purchase. Purchase price as Product purchase price
from Product Classification
left join product on (Product classification. Product classification code = Product. Classification)
left join purchase on (product.SKU = purchase.SKU);

利用者は、音響映像製品の一覧が必要であるため、検索条件としてプロパティ:商品分類の有効値リストの値、商品分類:2(音響映像品)を設定する。プロパティ:商品分類の有効値リストの値、商品分類:2は、射影項目:商品分類の有効値リストの値、商品分類コード:DD200(図9参照)にマッピングされている。これにより、前記SQLは、以下のように条件が付加される。   Since the user needs a list of audiovisual products, the user sets property: value of effective value list of product category, product category: 2 (audio video product) as a search condition. Property: Value of product category effective value list, Product category: 2 is mapped to Projection item: Value of product category effective value list, Product category code: DD200 (see FIG. 9). Thereby, the condition is added to the SQL as follows.

select 商品分類.商品分類コード as 商品分類、
商品.商品名 as 商品名、
仕入.仕入価格 as 商品仕入価格
from 商品分類
left join 商品 on (商品分類、商品分類コード=商品.分類)
left join 仕入 on (商品.SKU=仕入.SKU);
when 商品分類.商品分類コード='DD200';
このリクエストを既存データベース:db01に対して実行することで必要とする情報が得られる。
select Product classification. Product classification code as product classification,
Product. Product name as product name,
Purchase. Purchase price as Product purchase price
from Product Classification
left join product on (product classification, product classification code = product.classification)
left join purchase on (product.SKU = purchase.SKU);
when Product classification. Product classification code = 'DD200';
Necessary information can be obtained by executing this request on the existing database: db01.

本願発明に係るマッピングシステムを具備する検索システムの構成を示したフローチャート図である。It is the flowchart figure which showed the structure of the search system which comprises the mapping system which concerns on this invention. 本願発明に係るマッピングシステムの射影の作成を示したフローチャート図である。It is the flowchart figure which showed creation of the projection of the mapping system which concerns on this invention. 本願発明に係るマッピングシステムの射影項目の定義を示したフローチャート図である。It is the flowchart figure which showed the definition of the projection item of the mapping system which concerns on this invention. 本願発明に係る検索システムの検索処理を示したフローチャート図である。It is the flowchart figure which showed the search process of the search system which concerns on this invention. 本願発明に係るマッピングシステムの構造ブロック図である。1 is a structural block diagram of a mapping system according to the present invention. 本願発明に係るマッピングシステムの一例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed an example of the mapping system which concerns on this invention. (a),(b)は本願発明の実施例に係るマッピングシステムのメタデータの一例を示した説明図である。(a), (b) is explanatory drawing which showed an example of the metadata of the mapping system based on the Example of this invention. 本願発明の実施例に係る射影項目とクラスのマッピングの一例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed an example of the mapping of the projection item and class which concern on the Example of this invention. 本願発明の実施例に係る有効値リストのマッピングの一例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed an example of the mapping of the effective value list which concerns on the Example of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

100 メタデータ作成手段
200 射影作成手段
300 第1のマッピング手段
400 第2のマッピング手段
500 第3のマッピング手段
600 検索処理手段
100 metadata creation means 200 projection creation means 300 first mapping means 400 second mapping means 500 third mapping means 600 search processing means

Claims (4)

対象物の概念により知識化するクラスを有し、該クラスを特定するプロパティが1つ以上結びつけられる情報オントロジーに基づいて、業務プロセスを支援する目的で構築され、稼働している既存の情報システムが使用している既存データベースから検索を行う検索システムにおいて、
前記既存データベースから構造化されたメタデータを作成するメタデータ作成手段と、
該メタデータ作成手段によって構造化されたメタデータから特定の情報を抽出するための射影を作成する射影作成手段と、
該射影作成手段によって作成された射影を情報オントロジーデータベースのクラスにマッピングさせる第1のマッピング手段と、
該第1のマッピング手段によってクラスと射影がマッピングされた状態で、射影の射影項目をクラスのプロパティにマッピングさせる第2のマッピング手段と、
該第2のマッピング手段によって有効値リストを有するプロパティと有効値リストを有する射影項目がマッピングされた状態で、その射影項目の有効値リストの値をそのプロパティの有効値リストの値にマッピングさせる第3のマッピング手段とによって構成されるマッピングシステムを具備することを特徴とする検索システム。
An existing information system constructed and operated for the purpose of supporting a business process based on an information ontology that has a class that becomes knowledge based on the concept of an object and that is linked with one or more properties that specify the class. In a search system that searches from an existing database in use,
Metadata creation means for creating structured metadata from the existing database;
Projection creating means for creating a projection for extracting specific information from the metadata structured by the metadata creating means;
First mapping means for mapping the projection created by the projection creation means to a class of an information ontology database;
A second mapping means for mapping a projection item of the projection to a property of the class in a state where the class and the projection are mapped by the first mapping means;
In the state where the property having the effective value list and the projection item having the effective value list are mapped by the second mapping means, the value of the effective value list of the projection item is mapped to the value of the effective value list of the property. A search system comprising a mapping system comprising three mapping means.
前記メタデータは、物理的なデータベース情報、データベースにストアされているデータファイルの情報、データファイル間の結合情報、データファイルのデータ項目の情報及びデータ項目の有効なデータ値の情報であることを特徴とする請求項1記載の検索システム。   The metadata is physical database information, information on data files stored in the database, information on connection between data files, information on data items of data files, and information on valid data values of data items. The search system according to claim 1, wherein: 前記射影作成手段は、さらに単位データベースを具備し、射影の構造定義時に、単位概念を持つデータの射影項目に対して、単位が異なることを検知した場合、その単位間の互換方法を前記単位データベースから検索して単位変換することを特徴とする請求項1又は2記載の検索システム。   The projection creating means further comprises a unit database, and when the projection structure definition defines that the units are different with respect to the projection item of the data having the unit concept, the unit database has a compatibility method between the units. The search system according to claim 1 or 2, wherein unit conversion is performed by searching from (1). 前記情報オントロジーから所望のクラスを選択することによって、前記マッピングシステムによって、所望のクラスとマッピングされた少なくとも一つの射影を介して既存データベースから情報を入手することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の検索システム。   4. Information from an existing database is obtained by at least one projection mapped to a desired class by the mapping system by selecting a desired class from the information ontology. The search system as described in any one.
JP2008256994A 2008-10-02 2008-10-02 Search system Expired - Fee Related JP5281354B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008256994A JP5281354B2 (en) 2008-10-02 2008-10-02 Search system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008256994A JP5281354B2 (en) 2008-10-02 2008-10-02 Search system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2010086437A true JP2010086437A (en) 2010-04-15
JP5281354B2 JP5281354B2 (en) 2013-09-04

Family

ID=42250296

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008256994A Expired - Fee Related JP5281354B2 (en) 2008-10-02 2008-10-02 Search system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5281354B2 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014517399A (en) * 2011-05-31 2014-07-17 ローベルト ボッシュ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング Driver support system and method for driving the driver support system
CN111316259A (en) * 2017-08-10 2020-06-19 邓白氏公司 System and method for dynamic synthesis and transient clustering of semantic attributes for feedback and adjudication
JP2020149343A (en) * 2019-03-13 2020-09-17 株式会社日立製作所 Ontology extension support device and ontology extension support method

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002259425A (en) * 2001-02-28 2002-09-13 Hitachi Ltd Query optimization method in integrated database system
JP2003345821A (en) * 2002-05-30 2003-12-05 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> System, method and program for information retrieval, and recording medium where the program is recorded
JP2010517137A (en) * 2007-01-17 2010-05-20 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション Query data and associated ontology in the database management system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002259425A (en) * 2001-02-28 2002-09-13 Hitachi Ltd Query optimization method in integrated database system
JP2003345821A (en) * 2002-05-30 2003-12-05 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> System, method and program for information retrieval, and recording medium where the program is recorded
JP2010517137A (en) * 2007-01-17 2010-05-20 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション Query data and associated ontology in the database management system

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014517399A (en) * 2011-05-31 2014-07-17 ローベルト ボッシュ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング Driver support system and method for driving the driver support system
US9378643B2 (en) 2011-05-31 2016-06-28 Robert Bosch Gmbh Driver assistance system and method for operating a driver assistance system
CN111316259A (en) * 2017-08-10 2020-06-19 邓白氏公司 System and method for dynamic synthesis and transient clustering of semantic attributes for feedback and adjudication
JP2020530620A (en) * 2017-08-10 2020-10-22 ザ ダン アンド ブラッドストリート コーポレーションThe Dun And Bradstreet Corporation Systems and methods for dynamic synthesis and temporary clustering of semantic attributes for feedback and judgment
JP7407105B2 (en) 2017-08-10 2023-12-28 ザ ダン アンド ブラッドストリート コーポレーション System and method for dynamic synthesis and temporal clustering of semantic attributes for feedback and judgment
JP2020149343A (en) * 2019-03-13 2020-09-17 株式会社日立製作所 Ontology extension support device and ontology extension support method
JP7036760B2 (en) 2019-03-13 2022-03-15 株式会社日立製作所 Ontology expansion support device and ontology expansion support method

Also Published As

Publication number Publication date
JP5281354B2 (en) 2013-09-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Efthymiou et al. Matching web tables with knowledge base entities: from entity lookups to entity embeddings
JP3597370B2 (en) Document processing device and recording medium
KR100739726B1 (en) Method and system for name matching and computer readable medium recording the method
CN105630881B (en) A kind of date storage method and querying method of RDF
US20120117051A1 (en) Multi-modal approach to search query input
US8463808B2 (en) Expanding concept types in conceptual graphs
US20120215533A1 (en) Method of and System for Error Correction in Multiple Input Modality Search Engines
US10467265B2 (en) Method for extracting entries from a database
TW201128421A (en) Content-based image search
JP2010205265A (en) Content retrieval system and method using ontology
TW201322021A (en) Image search method and image search apparatus
CN105247517B (en) Mix the ranking signal in corpus lab environment
US20090210389A1 (en) System to support structured search over metadata on a web index
US20140164367A1 (en) Method and system for semantic search keyword recommendation
KR100729103B1 (en) System and method to generate and save ontology instances in real-time from semi structured web documents
JP2002099561A (en) Method and system for data conversion, and storage medium
CN110674087A (en) File query method and device and computer readable storage medium
TW201415254A (en) Method and system for recommending semantic annotations
US8700624B1 (en) Collaborative search apps platform for web search
JP5844824B2 (en) SPARQL query optimization method
CN111831684B (en) Data query method, device and computer readable storage medium
EP3644195A1 (en) System for storing and querying document collections
JP5281354B2 (en) Search system
CN104854588A (en) System and method for searching a labeled predominantly non-textual item
CN102436447A (en) Methods and systems for processing and matching information of chemical substance as well as storage system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20110921

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20110921

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20130205

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20130212

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130412

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130514

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130524

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees