JP3149157B2 - Case-based processing method - Google Patents
Case-based processing methodInfo
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- JP3149157B2 JP3149157B2 JP04625096A JP4625096A JP3149157B2 JP 3149157 B2 JP3149157 B2 JP 3149157B2 JP 04625096 A JP04625096 A JP 04625096A JP 4625096 A JP4625096 A JP 4625096A JP 3149157 B2 JP3149157 B2 JP 3149157B2
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- value pair
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、類似事例の検索・
提示によって問題解決を支援する事例ベースの処理方法
に関する。[0001] The present invention relates to a method for searching for similar cases.
A case-based processing method that supports problem solving by presentation.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来から市販されている事例ベース検索
ツールは、すでに十分な蓄積の量および質を有する事例
ベースが構築されていることを前提として、当面した問
題との類似度を最近隣法（ nearest neighbor method）
などによって計算し、類似度の高い順にいくつかの事例
を高速に検索する機能を提供している。そして、新たな
事例の獲得とこれに伴う事例ベースの更新については、
仮に保存された問題事例を示す問題と対策の記述に基づ
き、事例ベースの保守要員が手作業で必要と思われる属
性属性値対（属性と属性値との対（ベア）情報）を設定
することにより、検索可能な事例として事例ベースに追
加することを想定している。2. Description of the Related Art Conventionally, case-based search tools on the market use a similarity to the problem at hand in the nearest neighbor method on the assumption that a case base having a sufficient amount and quality of accumulation has already been constructed. (Nearest neighbor method)
It provides a function to perform high-speed search for some cases in order of high similarity. And about acquiring new cases and updating the case base accordingly,
Based on the description of the problem and countermeasure indicating the temporarily saved problem case, the case-based maintenance staff must manually set the attribute-value pairs (attribute-pair (bearing) information of the attribute and the attribute value) deemed necessary. Is assumed to be added to the case base as a searchable case.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】事例ベース検索システ
ムは、その対象分野を相互依存関係のある属性群によっ
て構成したものにくらべて、可能な限り独立した属性群
によって構成したものの方が、高精度な類似事例を短時
間のうちに検索可能であることが知られている。しかし
ながら、具体的な属性定義は、事例ベースの管理構築を
担当する管理者が自らの主観に応じて定義するため、相
互に依存している属性または属性属性値対をそれと気付
かずに定義してしまうことが少なくない。したがって、
こうした不適切な属性定義が多くの対象分野に渡って行
われていた場合には事例ベースの構成が冗長となり、一
般的な検索条件の指定操作を行っただけでは十分な検索
精度が得られないという問題点があった。そして、上記
事例ベースから良好な検索精度で目標の類似事例を求め
るには、通常の水準以上に綿密に検索条件の指定操作を
行うことが必要となり、利用者が行うべき操作上の負担
が必要以上に多大なものとなってしまうという問題点が
あった。The case-based search system has a higher accuracy when the target field is constituted by an attribute group that is as independent as possible than when the target field is constituted by an attribute group having an interdependency. It is known that a similar case can be searched in a short time. However, the specific attribute definition is defined by the manager responsible for case-based management construction according to his / her own subjectivity. Therefore, it is necessary to define interdependent attributes or attribute value pairs without noticing them. It is not uncommon for them to get lost. Therefore,
When such inappropriate attribute definitions are made in many target fields, the case-based configuration becomes redundant, and sufficient search accuracy cannot be obtained only by specifying general search conditions. There was a problem. Then, in order to obtain similar target cases with good search accuracy from the above case base, it is necessary to specify search conditions more carefully than usual, and the operational burden that the user must perform is required There was a problem that it would be enormous.
【０００４】本発明の目的は、上記の不適切な属性定義
が行われている事例ベースを、より簡単な指定操作で十
分な検索精度の類似事例を求められるように処理するこ
とができる事例ベースの処理方法を提供することにあ
る。[0004] It is an object of the present invention to provide a case base which can process a case base in which the above-described inappropriate attribute definition is performed so that a similar case with sufficient search accuracy can be obtained by a simpler designation operation. Is to provide a processing method.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１に記載の発明による事例ベースの処理方法
は、予め定義された属性と多数種類の属性属性値対で表
した各種の事例データが登録され、前記登録された事例
データを検索して解決すべき問題の対処方策を得る事例
ベースの処理方法であって、前記事例ベースは、前記多
数種類の属性属性値対の中の相互依存関係を有する属性
属性値対の組み合わせを依存属性属性値対組として抽出
する依存属性属性値対組抽出処理と、前記依存属性属性
値対組に含まれる複数種類の属性属性値の中からそれら
の属性値間に相互関連がある属性の組み合わせを同値属
性組として抽出する同値属性組抽出処理と、それぞれ抽
出した依存属性属性値対組及び同値属性組を用いて前記
事例ベースの事例データの最構成を支援する事例ベース
最構成支援処理とを順次実行することにより、前記事例
ベースの処理が行われる手段を具備している。 In order to achieve the above object, a case-based processing method according to the invention of claim 1 is provided.
Is represented as a predefined attribute and many types of attribute value pairs .
Various registered case data are registered, and the registered case is registered.
A case-based processing method for obtaining the coping strategies data problems to be solved search to the said case base, said multi
A dependent attribute value pair pair extracting process of extracting a combination of attribute attribute value pairs having an interdependency among several types of attribute attribute value pairs as a dependent attribute value pair pair, and being included in the dependent attribute value pair pair equivalent to the attribute set extracting process for extracting a combination of attributes that correlation between their <br/> attribute values as equivalency attribute set from the plurality types of attribute attribute values, each extraction
By sequentially executing and case-based top configuration assistance process to support the top structure of the case data of the case base using out was dependent attributes AVP set and equivalence attribute sets, said case
It has means for performing base processing.
【０００６】請求項２に記載の発明による事例ベースの
処理方法は、前記手段において、依存属性属性値対組抽
出処理を、対象とする属性属性値対の特定の属性値の組
み合わせによる同時出現事例数の全事例数に占める割合
が所定の閾値を超えている場合に依存属性属性値対組と
して抽出するようにしている。このことは、事例ベース
に登録されている具体的な事例データの中に特定の属性
値の組み合わせを持つ複数種類の属性属性値対が高い頻
度で同時に出現している場合、これらの属性属性値対は
相互に依存関係にある可能性が高いと考え、このような
組み合わせの集合を依存関係のある属性属性値対の組の
候補集合＝依存属性属性値対組として抽出しているもの
である。 The case-based method according to the second aspect of the present invention
The processing method according to the above means, wherein the dependent attribute attribute value pair pair extraction is performed.
A set of attribute value pairs for the attribute
Ratio of the number of simultaneous occurrences due to combination to the total number of cases
If the value exceeds a predetermined threshold, the dependent attribute
And extract it. This is case-based
When multiple types of attribute attribute value pairs having a specific attribute value combination appear at high frequency simultaneously in the specific case data registered in, these attribute attribute value pairs depend on each other it is highly likely that in, those extracting a set of such combinations as a set of candidate set = dependent attributes AVP sets of attribute AVP a dependent
It is.
【０００７】請求項３に記載の発明による事例ベースの
処理方法は、事例ベース再構成支援処理を、前記同値属
性組に含まれる複数種類の属性をそれぞれ提示する処理
と、前記同値属性組の中の統合を指示した複数種類の属
性を単一の属性に統合する処理と、この属性の統合に伴
って事例ベースを更新する処理とを行っている。このこ
とは、依存属性属性値対組の中にある２種類の属性の全
てを取り得る属性値が含まれており、一方の属性の属性
値と他方の属性の属性値とを相互に一対一で対応付けが
可能な場合、これら２種類の属性は同値関係にある可能
性が高いと考える。例えば、属性「年齢」と属性「生ま
れてからの年数」は、全ての取り得る属性値（自然数）
を相互に一対一で対応付けられるので、同値関係にあ
る。互いに同値関係にある可能性の高い属性（群）は、
単一の属性にまとめて冗長性を排除することが望ましい
からである。 [0007] The case based on the invention according to claim 3
A processing method of presenting the case-based reconstruction support processing by presenting a plurality of types of attributes included in the equivalence attribute set,
When the process of integrating a plurality of types of attributes indicates the integration in the equivalent attribute set to a single attribute, accompanied integration of this attribute
It is carried out and the process of updating the case base me. this child
And the two kinds of attributes in the dependent attributes AVP set all
Attribute values that can take the hand are included, if the association is capable <br/> the attribute value of the attribute values and other attributes of one attribute to each other one to one, these two types of attribute equivalence I think there is a high possibility of a relationship. For example, the attribute “age” and the attribute “years since birth” are all possible attribute values (natural numbers)
Are associated one-to-one with each other, so that they have an equivalence relationship. Attributes (groups) that are likely to be equivalent to each other
Desirable to combine into a single attribute to eliminate redundancy
Because.
【０００８】一般的に、事例ベースの対象分野を完全に
独立した属性のみによって構成することは現実的には困
難な場合が多く、事例ベースを再構成してその冗長度を
低減させたとしても、属性は同値関係にないが相互依存
関係にある可能性の高い属性属性値対（群）をすべて排
除してしまうことはできない（例えば、属性「年令が何
才以下」と属性「若い」は、同値関係にないが相互依存
関係にある）。しかしながら、同一の依存属性属性値対
組に含まれている（相互依存関係にある可能性の高い）
属性属性値対（群）は、そのうちの１種類の属性属性値
対のみが利用者によって検索条件として指定された場
合、他の属性属性値対（群）についても同様の検索条件
が成立する可能性が高い。そこで、請求項４に係る発明
では、前記検索処理は、検索条件として指定された属性
属性値対が前記依存属性属性値対組のいずれかに含まれ
ていた場合、その属性属性値対と相互依存関係のある属
性属性値対を提示して前記検索条件の補完を支援する。
利用者は、提示された相互依存関係のある属性属性値対
のうち、適切なものを選択指定して当初の検索条件を補
完することにより、簡単な指定操作で類似事例の検索精
度を大幅に向上させることができる。In general, it is often difficult in practice to configure a target field of a case base only with completely independent attributes, and even if the case base is reconfigured to reduce its redundancy. , It is not possible to exclude all attribute value pairs (groups) that are not equivalence but highly likely to be interdependent (for example, the attribute “age is less than or equal to” and the attribute “young” Are not equivalence but interdependent). However, they are included in the same dependent attribute attribute value pair pair (there is a high possibility of interdependency)
When only one type of attribute attribute value pair (group) is specified by the user as a search condition, the same search condition can be satisfied for other attribute attribute value pairs (group). High in nature. Therefore, in the invention according to claim 4, when the attribute attribute value pair specified as the search condition is included in any of the dependent attribute attribute value pair pairs, the search process is performed with the attribute attribute value pair. The attribute attribute value pair having a dependency relationship is presented to support the search condition.
The user can significantly improve the search accuracy of similar cases by a simple specification operation by selecting and specifying the appropriate attribute value pairs that have the interdependencies presented and complementing the initial search conditions. Can be improved.
【０００９】[0009]
【発明の実施の形態】以下、本発明の事例ベースの処理
方法の実施の一形態を図面を用いて詳細に説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of a case-based processing method according to the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
【００１０】図１は、本発明の事例ベースの処理方法の
実施の一形態を説明するブロック図である。同図中、１
０は本実施形態の処理対象である事例ベース、１０ａは
事例ベース１０に登録されている各個の事例データ、１
０ｂは事例ベース１０の構築時に作成された属性定義情
報、１１は利用者が検索を行うための事例ベース検索手
段、１２は後述の依存属性属性値対組抽出処理を実行す
る依存属性属性値対組抽出手段、１３は依存属性属性値
対組抽出処理による出力結果が格納される依存属性属性
値対組群格納領域、１４は後述の同値属性組抽出処理を
実行する同値属性組抽出手段、１５は同値属性組抽出処
理による出力結果が格納される同値属性組群格納領域、
１６は管理者が事例ベースの再構成を行うための事例ベ
ース再構成支援手段である。FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of a case-based processing method according to the present invention. In the figure, 1
0 is a case base to be processed in the present embodiment, 10a is each case data registered in the case base 10, 1
0b is attribute definition information created when the case base 10 was constructed, 11 is a case base search means for the user to perform a search, and 12 is a dependent attribute attribute value pair for executing a pair attribute attribute value pair extraction process described later. A pair extracting means 13 is a dependent attribute attribute value pair group storage area in which an output result of the dependent attribute value pair pair extracting process is stored, and an equivalence attribute group extracting means 14 for executing an equivalent attribute group extracting process described later 15 Is an equivalent attribute set group storage area in which the output result of the equivalent attribute set extraction process is stored;
Reference numeral 16 denotes case-based reconstruction support means for the administrator to perform case-based reconstruction.
【００１１】ここで、図１を参照してこの実施の形態に
よる事例ベースの処理方法について説明する。 なお、こ
の処理が行われる時点には特に制限がないが、事例ベー
スに新規な事例データが登録された後で行うのが好適で
ある。依存属性属性値対組抽出手段１２は、事例ベース
１０に登録されている事例データ１０ａ及び属性定義情
報１０ｂを参照して、相互依存関係にある属性属性値対
の組合せを依存属性属性値対組として一般に複数抽出
し、依存属性属性値対組群格納領域１３に格納する。こ
のとき、複数種類の属性属性値対の特定の属性値の組合
せによる同時出現事例数の全事例数に占める割合が所定
の閾値を超過している場合、これらの属性属性値対
（群）が相互依存関係にあるものと判定する。引き続
き、同値属性組抽出手段１４は、依存属性属性値対組群
格納領域１３の格納内容を参照して、依存属性属性値対
組に含まれる複数種類の属性属性値対の中から同値関係
にある属性の組合せ（全ての属性値について相互の対応
付けが可能な属性の組合せ）を同値属性組として抽出
し、同値属性組格納領域１５に格納する。 Here, with reference to FIG.
A case-based processing method according to the invention will be described. In addition, this
There is no particular limitation on when the
This is preferably done after new case data is registered in the
is there. The dependent attribute attribute value pair extracting unit 12 refers to the case data 10a and the attribute definition information 10b registered in the case base 10 and determines the combination of the attribute attribute value pairs having the interdependency with the dependent attribute attribute value pair. In general, a plurality of items are extracted and stored in the dependent attribute value pair pair group storage area 13. At this time, when the ratio of the number of simultaneous occurrence cases to the total number of cases due to the combination of the specific attribute value of the plurality of types of attribute attribute value pairs exceeds a predetermined threshold, these attribute attribute value pairs (group) are It is determined that there is an interdependency. Subsequently, the equivalence attribute set extracting means 14 refers to the storage contents of the dependent attribute property value pair set storage area 13 and sets the equivalence relation from the plurality of types of attribute attribute value pairs included in the dependent attribute property value pair set. A combination of certain attributes (a combination of attributes that can be associated with each other for all attribute values) is extracted as an equivalent attribute set and stored in the equivalent attribute set storage area 15.
【００１２】事例ベース再構成支援手段１６は、上記同
値属性組群格納領域１５を参照し、相互に同値関係にあ
る可能性のある（同一の同値属性組として抽出された）
属性群ごとに管理者に提示するとともに、これらの属性
群を単一の属性に統合させるための各種操作指示を管理
者に対して提示する。管理者は、提示された操作指示
（「代表属性選択」、「冗長属性削除」、「冗長属性の
同義語化」など）を選択指定する。これに応じて、冗長
であるとの判断で「冗長属性削除」または「冗長属性の
同義語化」の指定対象となった属性からなる依存属性属
性値対は、依存属性属性値対組群格納領域１３中で更新
される。また、事例データ１０ａ中における上記指定対
象となった属性を含む属性属性値対は、指定された代表
属性に対応する値に更新される。以上によって管理者
は、提示された操作指示にしたがった簡単な選択指定操
作を行うことにより、冗長な事例ベースを容易に再構成
することができる。The case-based reconstruction support means 16 refers to the equivalence attribute set group storage area 15 and may have an equivalence relationship with each other (extracted as the same equivalence attribute set).
Each attribute group is presented to the administrator, and various operation instructions for integrating these attribute groups into a single attribute are presented to the administrator. The administrator selects and specifies the presented operation instruction (“selection of representative attribute”, “deletion of redundant attribute”, “synonymization of redundant attribute”, etc.). Accordingly, the dependent attribute value pairs consisting of the attributes specified as “redundant attribute deletion” or “redundant attribute synonymization” when determined to be redundant are stored as dependent attribute attribute value pair groups. Updated in area 13. The attribute attribute value pair including the attribute to be specified in the case data 10a is updated to a value corresponding to the specified representative attribute. As described above, the administrator can easily reconfigure a redundant case base by performing a simple selection / designation operation according to the presented operation instruction.
【００１３】事例ベース検索手段１１は、前記依存属性
属性値対組群格納領域１３を参照して、利用者が最初に
指定した検索条件の補完を次のように補完する。すなわ
ち、当初指定された検索条件が前記依存属性属性値対組
群格納領域１３に保持されているどの依存属性属性値対
組にも含まれていなかった場合には、そのまま指定され
た検索条件に基づいて事例ベース１０を検索する。一
方、含まれていた場合には、該当する依存属性属性値対
組における他の属性属性値対を、検索条件候補として利
用者に提示する。そして、これに応じて利用者が新たに
選択指定した属性属性値対を当初の検索条件に加えた
後、改めて事例ベース１０の検索を行う。あるいは、該
当する依存属性属性値対組における他の属性属性値対の
うち、当初の検索条件との依存関係が所定の閾値以上に
強いものを自動的に選択し、当初の検索条件に加えてか
ら事例ベース１０の検索を行うようにしてもよい。以上
によって利用者は、提示された操作指示にしたがった簡
単な選択指定操作を行うことにより、類似事例の検索精
度を大幅に向上させることができる。The case-based search means 11 refers to the dependent attribute / attribute value pair group storage area 13 to complement the search condition specified first by the user as follows. That is, if the originally specified search condition is not included in any of the dependent attribute attribute value pair pairs held in the dependent attribute attribute value pair group storage area 13, the specified search condition is left as it is. The case base 10 is searched based on the search. On the other hand, if it is included, another attribute attribute value pair in the corresponding dependent attribute attribute value pair set is presented to the user as a search condition candidate. In response to this, the attribute attribute value pair newly selected and designated by the user is added to the original search condition, and then the case base 10 is searched again. Alternatively, among the other attribute attribute value pairs in the corresponding attribute attribute value pair pair, those having a dependency relationship with the initial search condition that is stronger than a predetermined threshold are automatically selected, and in addition to the initial search condition, From the case base 10 may be searched. As described above, the user can greatly improve the search accuracy of similar cases by performing a simple selection and designation operation according to the presented operation instruction.
【００１４】図２は、図１中の事例ベース１０の構成を
概念的に示す図である。同図中、最上行のA1,A2,……,A
i は各個の属性、各属性の下に記した括弧付数字はその
属性がとりうる属性値の最大種類数、最左列のC1,C2,…
…,Cj は事例ベース１０中に登録されている各個の事
例、V11,V21,V22,……,Vijは対応する事例で実際に確認
された具体的な属性値である。例えば、事例C1は、属性
属性値対A1=V11,属性属性値対A3=V31,属性属性値対A6=V
61であることが確認されている。ここで、図２を属性値
ごとにまとめて参照してみる。例えば、属性属性値対A1
=V11の事例としてC1,C4,C5が確認されているが、そのう
ち、属性属性値対A3=V31であった事例数はC1およびC4の
２件、属性属性値対A3=V32であった事例数はC5の１件で
ある。FIG. 2 is a diagram conceptually showing the configuration of the case base 10 in FIG. In the figure, A1, A2,..., A in the top row
i is each attribute, the number in parentheses below each attribute is the maximum number of attribute values that the attribute can take, C1, C2, ... in the leftmost column
.., Cj are individual cases registered in the case base 10, and V11, V21, V22,..., Vij are specific attribute values actually confirmed in the corresponding cases. For example, in case C1, attribute attribute value pair A1 = V11, attribute attribute value pair A3 = V31, attribute attribute value pair A6 = V
It is confirmed to be 61. Here, FIG. 2 will be referred to collectively for each attribute value. For example, attribute attribute value vs. A1
C1, C4, C5 were confirmed as cases of = V11, but the number of cases where attribute attribute value vs. A3 = V31 was 2 cases of C1 and C4, and the case where attribute attribute value vs. A3 = V32 The number is one of C5.
【００１５】一般に、属性属性値対Ai＝Vikiのとき属性
属性値対Aj＝Vjkjであった事例数をN1件、属性属性値
対Ai＝Vikiのとき属性属性値対Aj＝Vjkjでなかった事例
数と属性属性値対Aj＝Vjkjのとき属性属性値対Ai＝Vi
kiでなかった事例数との総数をN2件と定義した場合、
属性属性値対Ai＝VikiおよびAj＝Vjkjが同時に成立する
確率Ｐ（Ai＝VikiかつAj＝Vjkj）は、全事例数に占める
上記属性属性値対Ai＝VikiおよびAj＝Vjkjが成立する事
例数すなわちN1／（N1＋N2）で表されることが知られて
いる。すなわち、上述した属性A1およびA3の場合、事例
数（属性属性値対A1=V11のとき属性属性値対A3=V31で
あった事例数）は２件、事例数（属性属性値対A1=V11
のとき属性属性値対A3=V31でなかった事例数）は１件、
事例数（属性属性値対A3=V31のとき属性属性値対A1=V
11でなかった事例数）は０件なので、属性属性値対A1=V
11と属性属性値対A3=V31の組合せの同時出現確率Ｐ＝２
／（２＋１）＝２／３と求められる。実用上は、（N1＋
N2）および確率Ｐ（Ai＝VikiかつAj＝Vjkj）の値がいず
れも十分に大きいとき、属性属性値対Ai＝Vikiと属性属
性値対Aj＝Vjkjとの組合せに相互依存関係が強いものと
判定する。[0015] In general, attribute attribute value pairs Aj = Vjk j a which was the number of cases N 1 review, attribute attribute value pairs when the attribute attribute values versus Ai = Vik i when the attribute attribute values versus Ai = Vik i Aj = Vjk Number of cases that were not j and attribute attribute value pair Aj = Vjk When j is attribute attribute value pair Ai = Vi
If the total number of the number of cases were not a k i was defined as 2 N,
Probability attribute AVP Ai = Vik i and Aj = Vjk j is satisfied at the same time P (Ai = Vik i and Aj = Vjk j) is the Attribute value pairs occupying the total number of instances Ai = Vik i and Aj = Vjk It is known that j is represented by the number of cases in which j holds, that is, N 1 / (N 1 + N 2 ). That is, in the case of the above-described attributes A1 and A3, the number of cases (attribute attribute value pair A3 = V31 when the attribute attribute value pair A1 = V11) is two, and the number of cases (attribute attribute value pair A1 = V11).
Is the number of cases where A3 was not A3 = V31).
Number of cases (attribute attribute value vs. A1 = V when A3 = V31)
Since the number of cases that were not 11) is 0, the attribute attribute value pair A1 = V
Simultaneous appearance probability P = 2 of the combination of 11 and attribute value pair A3 = V31
/ (2 + 1) = 2/3. In practice, (N 1 +
N 2 ) and the values of the probabilities P (Ai = Vik i and Aj = Vjk j ) are both sufficiently large, and depend on the combination of the attribute attribute value pair Ai = Vik i and the attribute attribute value pair Aj = Vjk j. It is determined that the relationship is strong.
【００１６】図３は、本実施形態における依存属性属性
値対組抽出処理による出力結果の一例を示す概念図であ
り、図１中の依存属性属性値対組抽出手段１２が依存属
性属性値対組群格納領域１３に格納するテーブル情報の
具体的な例を示す。同図中、３１は各個の属性属性値対
の組合せ、３２は組合せ３１の同時出現確率、３３は組
合せ３１が同時に出現する全事例数であり、全事例数Ｍ
≧１００、同時出現確率Ｐ＝Ｌ≧0.8 となる組合せを、
相互依存関係が強いものとして抽出した場合を示す。FIG. 3 is a conceptual diagram showing an example of an output result of the dependent attribute value pair pair extraction processing in the present embodiment. The dependent attribute value pair pair extracting means 12 in FIG. A specific example of table information stored in the group storage area 13 is shown. In the figure, 31 is a combination of each attribute and attribute value pair, 32 is the simultaneous appearance probability of the combination 31, 33 is the total number of cases where the combination 31 appears at the same time, and M is the total number of cases.
≧ 100, P = L ≧ 0.8
This shows a case where the data is extracted as having a strong interdependency.
【００１７】図４は、本実施形態における同値属性組抽
出処理による出力結果の一例を示す概念図であり、図１
中の同値属性組抽出手段１４が同値属性組群格納領域１
５に格納するテーブル情報の具体的な例を示す。同値属
性組抽出手段１４は、依存属性属性値対組群格納領域１
３に格納された依存属性属性値対組抽出手段１２の出力
結果中に含まれるすべての属性について、その属性がと
りうる属性値の最大種類数ごとに、実際に出現した属性
属性値対の組合せを出力する。例えば、図４中に符号４
１の破線で囲って示したV32およびV61（セル位置A3行A6
列）は、A3=V32およびA6=V61という属性属性値対の組合
せが図３中に含まれていることを表す。そして、各セル
のうち、このテーブル情報における属性がとりうる属性
値の最大種類数に相当する属性属性値対の組合せを含む
セルは、そのセル位置によって表されている属性が相互
に同値関係にある可能性が強い。例えば、図４中のセル
位置A1行A3列には、符号４２の破線で囲って示した属性
属性値対の組合せA1=V11およびA3=V31と、符号４３の破
線で囲って示した属性属性値対の組合せA1=V12およびA3
=V32が含まれているので、属性A1とA3が相互に同値関係
にある可能性が強いということが容易にわかる。FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of an output result by the equivalent attribute set extraction processing in this embodiment.
The equivalence attribute group extraction means 14 in the equivalence attribute group storage area 1
5 shows a specific example of table information stored in No. 5. The equivalence attribute set extraction means 14 is a unit for storing the dependent attribute property value pair set storage area 1
For all the attributes included in the output result of the dependent attribute attribute value pair set extraction means 12 stored in No.3, the combination of the attribute attribute value pairs actually appearing for each of the maximum types of attribute values that the attribute can take Is output. For example, in FIG.
V32 and V61 surrounded by a broken line 1 (cell position A3 row A6
Column) indicates that combinations of attribute value pairs A3 = V32 and A6 = V61 are included in FIG. Then, among the cells, a cell including a combination of attribute attribute value pairs corresponding to the maximum number of types of attribute values that the attribute in the table information can take has an attribute represented by the cell position in an equivalence relationship with each other. There is a strong possibility. For example, in cell position A1 row A3 column in FIG. 4, combinations of attribute attribute value pairs A1 = V11 and A3 = V31 surrounded by a broken line of reference numeral 42, and attribute attributes surrounded by a broken line of reference numeral 43 Value pair combination A1 = V12 and A3
Since = V32 is included, it is easy to see that there is a strong possibility that the attributes A1 and A3 are mutually equivalent.
【００１８】事例ベース再構成支援手段１６は、同値属
性組抽出処理によって同値属性組抽出手段１４から同値
属性組格納領域１５に格納された格納内容を参照し、相
互に同値関係にある可能性を持つ属性の組合せ、及び、
それらの属性値の対応関係を管理者に提示する。このよ
うな提示が行われときに、管理者は、提示された複数種
類の属性を統合する操作を行うことが可能である。この
とき、属性を統合する操作としては、複数種類の属性に
対して新たに属性及び属性値を設定すること（属性及び
属性値の新規設定）や、複数種類の属性の中の１つの属
性を新たな属性に採用すること（属性及び属性値の新規
採用）があり、その他に、前記新規設定及び前記新規採
用に伴い、複数種類の属性に対して既存の属性及び属性
値の一部または全部を削除すること（属性及び属性値の
削除）や、複数種類の属性に対してその属性を表す１つ
の語Ａ（基準語）と他の１つの語Ｂ（同義語）が実質的
に同じ内容（同義）である場合に、同義語辞書に語Ａと
語Ｂとを対応して記録し、語Ｂが得られたときにで語Ａ
に置換処理すること（属性の同義語化）等がある。例え
ば、図４中に図示された属性Ａ１及びＡ３の組合せにつ
いては、Ａ１に対応する属性及び属性値を採用（属性及
び属性値の新規採用）し、Ａ３に対応する属性及び属性
値を削除（属性及び属性値の削除）するというように属
性の統合操作を行うことが可能である。この場合、削除
指定された属性を含む依存属性属性値対組は、依存属性
属性値対組群格納領域１３の格納内容から削除される。
また、事例ベース１０の中では、削除指定された属性に
相当する属性属性値対を有する全ての事例について同値
関係にある属性属性値対を有するか否かのチェックが行
われ、その結果、同値関係にある属性属性値対を有して
いる場合は、削除指定された属性に相当する属性属性値
対の削除が行われ、一方、同値関係にある属性属性値対
を有していない場合は、削除指定された属性を、それと
同値関係にある削除指定されなかった属性の対応する属
性属性値対への置き換え（同義語化）が行われる。この
ような処理を行うことにより、管理者は、各々の事例デ
ータ１０ａの意味的な整合性を殆ど損なわずに、簡単な
指定操作により冗長な事例ベース１０の再構成を行うこ
とができる。[0018] Case-based reconstruction support means 16, equivalent to the genus
Equivalent from the equivalence attribute set extraction means 14 by gender set extraction processing
With reference to the storage content stored in the attribute set storage area 15, a combination of attributes that may have an equivalence relationship with each other , and
The correspondence between those attribute values is presented to the administrator. This
When such a presentation is performed, the administrator can perform an operation for integrating the presented plural types of attributes. this
When integrating attributes, there are several types of attributes
To set new attributes and attribute values (for attributes and
Attribute value) or one of multiple attributes
Attribute to new attributes (new attributes and attribute values)
Recruitment), and the new setting and the new recruitment
Existing attributes and attributes for multiple types of attributes
Deleting part or all of the value (for attributes and attribute values)
Delete) or one that represents the attribute for multiple types of attributes
Word A (base word) and one other word B (synonym) are substantially
Have the same content (synonym), the word A is added to the synonym dictionary
Word B is recorded correspondingly, and when word B is obtained, word A
(Replacement of attributes). For example, for the combination of attributes A1 and A3 shown in FIG. 4, the attribute and attribute value corresponding to A1 are adopted (attribute and attribute).
Fine new hire attribute value), it is possible to perform the genus <br/> of integration operations as to remove attributes and attribute values corresponding to the A3 (deletion of attributes and attribute values). In this case, the dependent attribute attribute value pair set including the attribute designated to be deleted is deleted from the storage contents of the dependent attribute attribute value pair set storage area 13.
Further, among case-based 10, whether the check has an attribute AVP in the equivalence relation lines for all the cases with attribute attribute value pair corresponding to the specified deleted attribute
As a result, if there is an attribute-value pair
When on, Delete Attribute AVP is performed corresponding to the specified deleted attribute, while the attribute AVP in equivalence relation
In the case where the attribute is not specified, the attribute that is specified to be deleted is replaced with a corresponding attribute-value pair of an attribute that is not specified to be deleted and has an equivalent relationship (synonymization) . By performing such processing, the administrator can reconstruct the redundant case base 10 by a simple designation operation without substantially impairing the semantic consistency of each case data 10a.
【００１９】事例ベース検索手段１１は、依存属性属性
値対組抽出手段１２が事例ベース１０中から抽出した依
存属性属性値対組群を、その同時出現確率Ｐの降順にソ
ートする。そして、利用者が事例ベース１０の検索条件
としていずれかの属性属性値対を指定したとき、その属
性属性値対が依存属性属性値対組群に含まれているかど
うかをチェックし、含まれていなければ通常の検索処理
を行う。また、含まれていた場合には、さらに、その属
性属性値対を含む特定の依存属性属性値対組の同時出現
確率（図３）と所定のパラメータ値Ｌ１とを比較し、同
時出現確率の値がＬ１以上であれば、その依存属性属性
値対組に含まれている他方の属性属性値対を当初の検索
条件に対して自動的に追加し、同時出現確率の値がＬ１
より小さく別のパラメータ値Ｌ２（Ｌ１＞Ｌ２）以上で
あれば、その依存属性属性値対組に含まれている他方の
属性属性値対を検索条件候補リストに加えて利用者に提
示する。利用者は、提示された検索条件候補リスト中か
ら簡単な指定操作で適切と思われる検索条件の選択ある
いはキャンセルを行って当初の検索条件を補完し、類似
事例の検索精度を大幅に向上させることができる。The case-based search means 11 sorts the sets of dependent attribute attribute value pairs extracted from the case base 10 by the dependent attribute value pair pairs extracting means 12 in descending order of their simultaneous appearance probabilities P. Then, when the user specifies any attribute attribute value pair as a search condition of the case base 10, it is checked whether the attribute attribute value pair is included in the dependent attribute attribute value pair group, and the attribute attribute value pair is included. If not, normal search processing is performed. If it is included, the simultaneous appearance probability (FIG. 3) of a specific dependent attribute attribute value pair pair including the attribute attribute value pair is compared with a predetermined parameter value L1, and the simultaneous appearance probability is determined. If the value is equal to or greater than L1, the other attribute attribute value pair included in the dependent attribute value pair pair is automatically added to the original search condition, and the value of the simultaneous appearance probability is L1.
If it is smaller and is equal to or more than another parameter value L2 (L1> L2), the other attribute attribute value pair included in the dependent attribute attribute value pair set is presented to the user in addition to the search condition candidate list. The user complements the original search conditions by selecting or canceling appropriate search conditions from the presented search condition candidate list by a simple designation operation and greatly improving the search accuracy of similar cases Can be.
【００２０】[0020]
【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項１
に係る発明によれば、不適切な属性定義が行われている
事例ベースを、より簡単な指定操作で十分な検索精度の
類似事例を求められるように処理可能であり、従来にく
らべて、利用者に与える操作上の負担を大幅に軽減でき
るという効果がある。As described above, according to the first aspect of the present invention,
According to the invention according to the above, it is possible to process a case base in which an improper attribute definition is made so that a similar case with sufficient search accuracy can be obtained by a simpler designation operation. This has the effect of greatly reducing the operational burden on the user.
【００２１】また、特に請求項３に係る発明によれば、
提示された同一の同値属性組に含まれる複数種類の属性
に対して統合指示を行うことにより、冗長な事例ベース
の再構成を行うことができるという効果がある。According to the third aspect of the present invention,
By giving an integration instruction to a plurality of types of attributes included in the presented same equivalence attribute set, there is an effect that redundant case-based reconstruction can be performed.
【００２２】また、特に請求項４に係る発明によれば、
提示された相互依存関係のある属性属性値対のうち、適
切なものを選択指定して当初の検索条件を補完すること
により、簡単な指定操作で類似事例の検索精度を大幅に
向上させることができるという効果がある。Further, according to the invention of claim 4, particularly,
By selecting and specifying the appropriate attribute value pairs with interdependencies presented and complementing the initial search conditions, the search accuracy of similar cases can be significantly improved by a simple specification operation. There is an effect that can be.
【図１】本発明の事例ベースの処理方法の実施の一形態
を説明するブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of a case-based processing method according to the present invention.
【図２】図１中の事例ベースの構成を概念的に示す図で
ある。FIG. 2 is a diagram conceptually showing a case-based configuration in FIG.
【図３】本実施形態における依存属性属性値対組抽出処
理による出力結果の一例を示す概念図である。FIG. 3 is a conceptual diagram showing an example of an output result by a dependent attribute value pair pair extraction process in the embodiment.
【図４】本実施形態における同値属性組抽出処理による
出力結果の一例を示す概念図である。FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating an example of an output result obtained by an equivalent attribute set extraction process according to the embodiment.
１０ 事例ベース １０ａ 事例データ １０ｂ 属性定義情報 １１ 事例ベース検索手段 １２ 依存属性属性値対組抽出手段 １３ 依存属性属性値対組群格納領域 １４ 同値属性組抽出手段 １５ 同値属性組群格納領域 １６ 事例ベース再構成支援手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Case base 10a Case data 10b Attribute definition information 11 Case base search means 12 Dependent attribute attribute value pair set extraction means 13 Dependent attribute attribute value pair set storage area 14 Equivalent attribute set extraction means 15 Equivalent attribute set group storage area 16 Case base Reconstruction support means
フロントページの続き (56)参考文献 情報処理学会研究報告，Ｖｏｌ．95, Ｎｏ．４（95−ＡＩ−98），社団法人情 報処理学会・発行（1995年），ｐｐ．29 〜38（特許庁ＣＳＤＢ文献番号：ＣＳＮ Ｔ199901159004) 情報処理学会研究報告，Ｖｏｌ．91, Ｎｏ．16（91−ＡＩ−75），社団法人情 報処理学会・発行（1991年），ｐｐ．69 〜78（特許庁ＣＳＤＢ文献番号：ＣＳＮ Ｔ199900755007) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 9/44 G06F 17/30 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ) ＣＳＤＢ（日本国特許庁)Continuation of front page (56) References Information Processing Society of Japan Research Report, Vol. 95, No. 4 (95-AI-98), published by the Information Processing Society of Japan (1995), pp. 29-38 (Patent Office CSDB Document Number: CSN T199901159004) Information Processing Society of Japan Research Report, Vol. 91, No. 16 (91-AI-75), published by the Information Processing Society of Japan (1991), pp. 69-78 (Patent Office CSDB Document Number: CSN T199900755007) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06F 9/44 G06F 17/30 JICST file (JOIS) CSDB (Japan Patent Office)
Claims (4)
性値対で表した各種の事例データが登録され、前記登録
された事例データを検索して解決すべき問題の対処方策
を得る事例ベースの処理方法であって、前記事例ベース
は、前記多数種類の属性属性値対の中の相互依存関係を
有する属性属性値対の組み合わせを依存属性属性値対組
として抽出する依存属性属性値対組抽出処理と、前記依
存属性属性値対組に含まれる複数種類の属性属性値の中
からそれらの属性値間に相互関連がある属性の組み合わ
せを同値属性組として抽出する同値属性組抽出処理と、
それぞれ抽出した依存属性属性値対組及び同値属性組を
用いて前記事例ベースの事例データの最構成を支援する
事例ベース最構成支援処理とを順次実行することによ
り、前記事例ベースの処理が行われることを特徴とする
事例ベースの処理方法。1. Various types of case data represented by a plurality of attribute attribute value pairs defined in advance and registered are registered.
A has been case-based processing method for obtaining search and the problem to be solved to deal measures <br/> case data, the case base
Is the interdependence among the plurality types of attribute AVP
And dependent attributes AVP set extracting process for extracting a combination of attributes AVP as dependent attributes AVP set with their attribute values from the plurality types of attribute attribute values included in the dependent attributes AVP pairs An equivalence attribute set extraction process of extracting a combination of attributes having an interrelation between them as an equivalence attribute set;
Dependent attributes AVP set respectively extracted and equivalence attribute sets of
In particular sequentially executing and case-based top-configuration assistance processing to support the top structure of the case data of the case base by using
A case-based processing method , wherein the case-based processing is performed .
象とする属性属性値対の特定の属性値の組み合わせによ
る同時出現事例数の全事例数に占める割合が所定の閾値
を超えている場合に依存属性属性値対組として抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の事例ベースの処理方
法。2. The method according to claim 1, wherein the dependent attribute attribute value pair pair extraction processing comprises:
When the ratio of the number of simultaneous occurrences due to the combination of the specific attribute value of the attribute attribute value pair to be used to the total number of cases exceeds a predetermined threshold value, the attribute attribute value pair is extracted as a dependent attribute attribute value pair. The case-based processing method according to claim 1, wherein:
同値属性組に含まれる複数種類の属性をそれぞれ提示す
る処理と、前記同値属性組の中の統合を指示した複数種
類の属性を単一の属性に統合する処理と、この属性の統
合に伴って事例ベースを更新する処理とを行っているこ
とを特徴とする請求項１記載の事例ベースの処理方法。3. The case-based reconstruction support process presents a plurality of types of attributes included in the equivalence attribute set .
A process of integrating a plurality of types of attributes instructed to be integrated in the set of equivalent attributes into a single attribute, and a process of updating the case base with the integration of the attributes. case-based processing method according to claim 1, wherein the this <br/> doing.
た属性属性値対が前記依存属性属性値対組のいずれかに
含まれていた場合、その属性属性値対と相互依存関係に
ある属性属性値対組が提示され、前記検索条件の補完が
行われることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに
記載の事例ベースの処理方法。4. When the attribute attribute value pair specified as a search condition is included in any of the dependent attribute attribute value pair sets, the attribute process has an interdependency with the attribute attribute value pair. value pairs set is presented, the complement of the search condition
Case-based processing method according to any one of claims 1 to 3, characterized in that is carried out.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04625096A JP3149157B2 (en) | 1996-03-04 | 1996-03-04 | Case-based processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04625096A JP3149157B2 (en) | 1996-03-04 | 1996-03-04 | Case-based processing method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09244897A JPH09244897A (en) | 1997-09-19 |
| JP3149157B2 true JP3149157B2 (en) | 2001-03-26 |
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ID=12741927
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
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Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4645288B2 (en) * | 2005-04-28 | 2011-03-09 | 日本電気株式会社 | Active learning method and active learning system |
-
1996
- 1996-03-04 JP JP04625096A patent/JP3149157B2/en not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 情報処理学会研究報告，Ｖｏｌ．９１，Ｎｏ．１６（９１−ＡＩ−７５），社団法人情報処理学会・発行（１９９１年），ｐｐ．６９〜７８（特許庁ＣＳＤＢ文献番号：ＣＳＮＴ１９９９００７５５００７） |
| 情報処理学会研究報告，Ｖｏｌ．９５，Ｎｏ．４（９５−ＡＩ−９８），社団法人情報処理学会・発行（１９９５年），ｐｐ．２９〜３８（特許庁ＣＳＤＢ文献番号：ＣＳＮＴ１９９９０１１５９００４） |
Also Published As
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