JP3651560B2 - 多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置並びにその方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、分析のための階層構造データを持つ多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置並びにその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の技術を説明する前に、この明細書で使用する用語の定義について説明しておく。図１及び図２は木構造における用語に関する説明図である。図２において、○印で示されたものを節点という。節点と節点の間の直線を枝という。また、図１に示すように、木の根元に相当する節点を根と呼び、枝に関して根とは反対方向の最先端に位置する節点を葉と呼ぶ。また、図２に示すように、枝を挟む２つの節点の内、より根に近い方を親、より遠い方を子と呼ぶ。また、根と葉の間にある枝の数を根から葉までの長さと呼ぶ。また、概念データの内、特に木構造の形式で根から葉の長さが一定である概念データをカテゴリと呼ぶ。カテゴリを有する木構造において、根と葉の間の各節点（根及び葉を含む）に対して、レベル付けを行い、根のレベルを最高の値（図１の例ではレベル２）に、また、葉のレベルを最低（通常図１に示すようにレベルの値は”０”）に割り付ける。
【０００３】
次に、従来の技術について説明する。一般に、複数の階層構造データを持つ多次元データベースから新たな多次元データベースを構築することは、OLAP(On Line Analytical Processing)ツールではよく行われる作業である。例えば４月分のデータに５月分、６月分とデータを追加する場合が挙げられる。
【０００４】
新たな多次元データベースを構築するときに、カテゴリの合成が必要になることが多い。カテゴリの例としては、年月（年―半期―四半期―月）や、地域（日本―県―市町村）などが挙げられる。
【０００５】
しかし、カテゴリには、同じレベルで節点名の重複があってはいけない、ループになってはいけない、根から葉までの長さが一定でなければならないという制約があり、カテゴリの合成は容易にできない。
【０００６】
従来、カテゴリの合成作業はこのようなカテゴリの制約条件を考慮しながら、手作業で行っていた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、手作業でカテゴリを合成するという作業は、煩わしいだけでなく、誤ってカテゴリの制約条件に合わないものを作成してしまうということが起こり得る。
【０００８】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、カテゴリを簡単にかつ誤りなく合成できる概念データの合成装置並びにその方法を提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
以上のような目的を達成するために、第１の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置は、
複数の節点で構成される第１のカテゴリと、複数の節点で構成される第２のカテゴリと、この第１のカテゴリと第２のカテゴリを合成する際のルールを規定するカテゴリ合成ルールを格納する記憶手段と、
上記カテゴリ合成ルールと、上記第１のカテゴリと、第２のカテゴリを上記記憶手段から読み出して、上記カテゴリ合成ルールに基づいて上記第１のカテゴリの節点ａと上記第２のカテゴリ節点ｂで節点名が同じでしかも階層のレベルが同じ場合に、上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする処理をすべてのレベルにおいて行い、第３のカテゴリを生成し、次にこの第３のカテゴリの最下位レベル以外の節点が葉ならば該葉を含む枝を取り除く処理を行うことにより第４のカテゴリを合成するカテゴリ合成手段と、
このカテゴリ合成手段によって合成された第４のカテゴリを保存する記憶手段とを備えた
ものである。
【００１０】
また、第２の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置において、カテゴリ合成手段は、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ｂの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うものである。
【００１１】
また、第３の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置において、カテゴリ合成手段は、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行うものである。
【００１２】
また、第４の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置において、カテゴリ合成手段は、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行うものである。
【００１３】
また、第５の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法は、
複数の節点で構成される第１のカテゴリと、複数の節点で構成される第２のカテゴリと、カテゴリ合成ルールを入力するステップと、
上記カテゴリ合成ルールに基づき上記第１のカテゴリの節点ａと上記第２のカテゴリの節点ｂで節点名が同じでしかも階層のレベルが同じ場合に、上記節点ｂを削除し、上記節点ｂの子ｃを該節点ａの子にする処理をすべてのレベルに対して行うことで第３のカテゴリを生成し、次にこの第３のカテゴリの最下位レベル以外の節点が葉ならば該葉を含む枝を取り除く処理を行うことで第４のカテゴリを合成するカテゴリ合成ステップを備えたものである。
【００１４】
また、第６の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法において、カテゴリ合成ステップは、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ｂの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うものである。
【００１５】
また、第７の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法において、カテゴリ合成ステップは、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行うものである。
【００１６】
また、第８の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法において、カテゴリ合成ステップは、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うものである。
【００１７】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明を説明する前に、この明細書で使用する用語の定義について説明しておく。図１及び図２は木構造における用語に関する説明図である。図２において、○印で示されたものを節点と呼ぶ。節点と節点の間の直線を枝と呼ぶ。また、図１に示すように、木の根元に相当する節点を根と呼び、枝に関して根とは反対方向の最先端に位置する節点を葉と呼ぶ。また、図２に示すように、枝を挟む２つの節点の内、より根に近い方を親、より遠い方を子と呼ぶ。また、根と葉の間にある枝の数を根から葉までの長さと呼ぶ。また、概念データの内、特に木構造の形式で根から葉の長さが一定である概念データをカテゴリと呼ぶ。
【００１８】
また、レベルという用語を葉から節点までの長さ（レベル数）とする（図１）。即ち、葉と根の間の各節点（根及び葉を含む）に対して、葉から根の方向にレベルの値が高くなるように割り付けを行い、葉のレベルを最低（図１に示すようにレベルの値を”０”）に根のレベルを最高の値（図１の例ではレベル２）に割り付ける。
【００１９】
図３は、本発明に係る概念データの合成装置の概略構成図である。本装置は、ユーザへ情報を表示する情報表示手段１と、ユーザからの入力を受け付けるユーザ入力手段２と、カテゴリ合成ルールを格納している記憶手段５と、第１のカテゴリであるカテゴリＡ及び第２のカテゴリであるカテゴリＢを格納している記憶手段４と、カテゴリＡとカテゴリＢからカテゴリ合成ルールに従って第３のカテゴリであるカテゴリＣを合成するカテゴリ合成方式を実現したカテゴリ合成手段３と、カテゴリ合成手段３によって合成されたカテゴリＣを格納する記憶手段６とから構成される。カテゴリ合成手段３のカテゴリ合成方式はプログラムによって実現することもできる。
【００２０】
情報表示手段１は一般にディスプレイである。ユーザ入力手段２は一般にキーボードおよびマウス、トラックボール、ペンである。
また、カテゴリＡ及びカテゴリＢの記憶手段４、カテゴリＣの記憶手段６、およびカテゴリ合成ルールの記憶手段５は例えばディスクである。図３では、これらはそれぞれ別々のディスクに格納されているように書かれているが、これらの全てをひとつのディスクに格納しても構わない。また、ネットワーク上の他のコンピュータに接続されているディスクに格納されていても構わない。
【００２１】
カテゴリはカテゴリを構成する枝の集合で表す。枝は（始点、終点）で表すことにする。この方式によれば、図４のカテゴリは｛（ａ，ｂ），（ａ，ｃ），（ｂ，ｄ），（ｂ，ｅ），（ｃ，ｆ），（ｃ，ｇ）｝で表せる。カテゴリは根から葉までの距離が一定なので、節点が決まれば葉までの長さ（レベル）は一意に決まる。
【００２２】
カテゴリ合成手段３はカテゴリＡ及びカテゴリＢの記憶手段４からカテゴリＡ及びカテゴリＢを、カテゴリ合成ルールの記憶手段５からカテゴリ合成ルールを読み込む。そして、カテゴリ合成ルールに基づいてカテゴリＣを生成する。このカテゴリＣは記憶手段６に格納される。
【００２３】
図５はカテゴリ合成手段３の動作を示すフローチャートである。また、図９〜図１７はレベルが２の木構造におけるカテゴリ合成過程を示す説明図である。
次に、カテゴリ合成手段３の動作を図３、図９〜図１７を用いて説明する。
【００２４】
まず、カテゴリ合成手段３は、カテゴリＡ，カテゴリＢ，カテゴリ合成ルールを読み込む（ステップＳ１０１）。
【００２５】
次に、カテゴリＡとカテゴリＢの和集合をとりカテゴリＣとする（ステップＳ１０２）。このときに、すべてのカテゴリＡの節点名を元のデータに“:A”をつけたものに変更する。同様に、すべてのカテゴリＢの節点名を元のデータに“:B”をつけたものに変更する。このとき、新たな枝を追加して、カテゴリＡのレベル０のデータはカテゴリＣのレベル０のデータとなるようにし、かつ、カテゴリＢのレベル０のデータはカテゴリＣのレベル０のデータとなるようにし、カテゴリＣが木の形になるようにする。すなわち、カテゴリＡの最大レベルがLA, カテゴリＡの根がra,カテゴリＢの最大レベルがLB, カテゴリＢの根がrbのときに、新たな枝として
(r,ra_1),(ra_1,ra_2),...,(ra_m-1,ra_m),(r,rb_1),(rb_1,rb_2),...,(rb_n-1,rb_n)をカテゴリＣに付け加える。ここで、ra_m = ra, rb_n = rb, m = LB-min(LA,LB)+1,n=LA-min(LA,LB)+1である。
図９のカテゴリＡ、カテゴリＢを合成するときには、LA=2,LB=2となり、(r,a1:A),(r,b1:B)を追加する。
【００２６】
このときにつくられたカテゴリＣはレベル０の節点名に:A,:B がついたままなので、そのままでは多次元データベースの概念データとしては使えない。そこで、つぎにカテゴリＣを多次元データベースの概念データとして使える形にする。
【００２７】
LをカテゴリＢの最大のレベルから０までの範囲でステップＳ１０４からステップＳ１１０を繰り返す（ステップＳ１０３）。
bをカテゴリBのレベルＬの節点とする（ステップＳ１０４）。
aをカテゴリＡの節点とする（ステップＳ１０５）。ａとｂを比較し（ステップＳ１０６）、ａとｂが違う名前ならばステップＳ１０９へ行く。同じ名前ならばステップＳ１０７へ行き、ここでカテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルを比較する。
もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じならば、ステップＳ１０９へ行き、カテゴリ合成ルールに従った処理を行う（ステップＳ１０８）。
【００２８】
もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じでないならばステップＳ１０９へ行く。
【００２９】
ステップＳ１０５からステップＳ１０９までの処理をカテゴリＡのすべての節点ａに対して行う。
ステップＳ１０４からステップＳ１１０までの処理をカテゴリＢのレベルＬのすべての節点に対して行う。
さらにステップＳ１０３でレベルを１つ下げ、このレベルにおけるカテゴリＡのすべての節点に対して上記ステップＳ１０５からステップＳ１０９までの処理を行う。上記処理をステップＳ１１１でレベルが０になるまで繰り返し行うことによりレベル０からレベルＬまでのすべてのレベルに対して上記処理を行う。
【００３０】
つぎにカテゴリＣの不要な枝を取り除くことにする。
【００３１】
レベル１からＣの最高レベルＬまでに対して「ＣのレベルＬの枝(e1,e2)でe
2の子が葉ならば枝(e1,e2)をCから取り除く」という動作をすべての枝について繰り返す（ステップＳ１１２〜Ｓ１１４）。
【００３２】
最後にカテゴリＣのすべての節点名から:A,:B を取り除く（ステップＳ１１５）。
以上でカテゴリＣの合成が終了する。
【００３３】
具体例で説明する。図９にあるカテゴリＡ＝ {(a1,a2),(a1,a3),(a2,a4),(a2,a5),(a3,a6),(a3,a7)}とカテゴリＢ={(b1,b2),(b1,a3),(b2,ａ4),(b2,a5),(a3,b6),(a3,b7)}の合成を考える。
まず、カテゴリＡとカテゴリＢの和集合としてカテゴリＣを作成する（ステップＳ１０１）。このとき、カテゴリＡの要素の後ろに:Aを、カテゴリＢの要素の後ろに:Bをつける。
また、必要な枝を追加してカテゴリＣが木の形になるようにする。
こうして作ったカテゴリＣは{(r,a1:A),(r,b1:B),(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A), (b1:B.b2:B),(b1:B,a3:B),(a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(b2:B,a4:B),(b2:B,a5:B),(a3:B,b6:B),(a3:B,b7:B)}となる。（図１０）
【００３４】
つぎに、すべてのカテゴリＡとカテゴリＢの要素に対して名前とレベルをチェックする（ステップＳ１０６，Ｓ１０７）。
a3:Aとa3:Bが同じ名前で、同じレベルにあるので、ステップＳ１０８のカテゴリ合成ルールに従い、 a3:B を削除してカテゴリＢ側のa3:Bの子どもをa3:A
の子どもにする。そして、a3:Bを親または子にもつ枝を切り取る。するとカテゴリＣは
{(r,a1:A),(r,b1:B),(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A),(b1:B,b2:B),(a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(a3:A,b6:B),(a3:A,b7:B),(b2:B,a4:B),(b2:B,a5:B)}になる（図１１）。
【００３５】
同様にa4:Aとa4:Bが同じ名前で同じレベルにあるので、ステップＳ１０８のカテゴリ合成ルールに従い、 a4:B を削除してa4:Bの子をa4:Aに移す処理を行う。しかし、a4:Bに子がいないので、a4:Bを子とする枝を取り除くだけで良い。その結果カテゴリＣは
{(r,a1:A),(r,b1:B),(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A),(b1:B,b2:B),(a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(a3:A,b6:B),(a3:A,b7:B),(b2:B,a5:B)}となる(図１２)。
【００３６】
a5:Aとa5:Bについても同様で、ステップＳ１０８のカテゴリ合成ルールに従い、 a5:B を削除してa5:Bを子供とする枝を取り除く。このようにして作ったカテゴリＣは以下のようになる。
C={(r,a1:A),(r,b1:B),(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A),(b1:B,b2:B), (a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(a3:A,b6:B),(a3:A,b7:B)}(図１３)。
【００３７】
つぎにステップＳ１１３において、不要な枝を取り除く。このようにして作ったカテゴリＣは以下のようになる。
C={(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A), (a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(a3:A,b6:B),(a3:A,b7:B)}(図１４)となる。
【００３８】
最後にステップＳ１１５において、節点名から:A,:Bを取り除いて終了する。このようにして作ったカテゴリＣは以下のようになる。
C={(a1,a2),(a1,a3),(a2,a4),(a2,a5),(a3,a6),(a3,a7),(a3,b6),(a3,b7)}(図１５)。
これが合成されたカテゴリである。
【００３９】
従来は多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を手作業で行っていた為、煩わしくかつ誤りを発生する可能性があったが、この実施の形態によれば、自動的に行う為、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４０】
実施の形態２．
本実施の形態の概略構成図は図３である。図３の説明は実施の形態１でおこなったので、省略する。
図６は実施の形態２におけるカテゴリ合成プログラムのフローチャートである。図５と図６の違いはステップＳ１０８とステップＳ２０８の違いだけである。実施の形態２では、もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じならば、ｂの節点名を変更する。新しい節点名はユーザに入力してもらう（ステップＳ２０８）。
【００４１】
従来は多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を手作業で行っていた為、煩わしくかつ誤りを発生する可能性があったが、この実施の形態によれば、自動的に行う為、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４２】
実施の形態３．
本実施の形態の概略構成図は図３である。図３の説明は実施の形態１でおこなったので、省略する。
図７は実施の形態３におけるカテゴリ合成プログラムのフローチャートである。図５と図７の違いはステップＳ１０８とステップＳ３０８の違いだけである。実施の形態３では、もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じならば、aを取り除いて、aの子をbの子にする（ステップＳ３０８）。
【００４３】
従来は多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を手作業で行っていた為、煩わしくかつ誤りを発生する可能性があったが、この実施の形態によれば、自動的に行う為、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４４】
実施の形態４．
本実施の形態の概略構成図は図３である。図３の説明は実施の形態１でおこなったので、省略する。
図８は実施の形態４におけるカテゴリ合成プログラムのフローチャートである。図５と図８の違いはＳ１０８とＳ４０８の違いだけである。実施の形態４では、もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じならば、ａの節点名を変更する。新しい節点名はユーザ入力部からユーザが入力する（ステップＳ４０８）。
【００４５】
従来は多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を手作業で行っていた為、煩わしくかつ誤りを発生する可能性があったが、この実施の形態によれば、自動的に行う為、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４６】
【発明の効果】
第１及び第５の発明によれば、カテゴリ合成ルールが「第１のカテゴリの節点ａと第２のカテゴリの節点ｂで節点名が同じでしかも階層のレベルが同じ場合に、上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」でありさらに「第３のカテゴリの最上位レベルの枝の子側の子が葉ならば該枝を取り除く」である場合にカテゴリ合成手段は、このカテゴリ合成ルールに基づいて第１のカテゴリと第２のカテゴリから第３のカテゴリを自動的に合成するので、簡単でかつ誤りなく行えるという効果を奏する。
【００４７】
また、第２及び第６の発明によれば、前記カテゴリ合成手段は「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ｂの節点名を変更する」に置き換えた処理を行い、第１のカテゴリと第２のカテゴリから第３のカテゴリを自動的に合成するので、簡単でかつ誤りなく行えるという効果を奏する。
【００４８】
また、第３及び第７の発明によれば、前記カテゴリ合成手段は「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行い、多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を自動的に行うので、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４９】
また、第４及び第８の発明によれば、前記カテゴリ合成手段は「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａの節点名を変更する」に置き換えた処理を行い、多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を自動的に行うので、簡単でかつ誤りなく行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】 木構造の用語について説明した図である。
【図２】 木構造の用語について説明した図である。
【図３】 本発明に係るカテゴリ合成装置を持つ情報処理システムの一実施形態の概略構成図である。
【図４】 カテゴリの例である。
【図５】 本発明に係る実施の形態１における処理のフローチャートである。
【図６】 本発明に係る実施の形態２における処理のフローチャートである。
【図７】 本発明に係る実施の形態３における処理のフローチャートである。
【図８】 本発明に係る実施の形態４における処理のフローチャートである。
【図９】 カテゴリの合成過程(1)である。
【図１０】 カテゴリの合成過程(2)である。
【図１１】 カテゴリの合成過程(3)である。
【図１２】 カテゴリの合成過程(4)である。
【図１３】 カテゴリの合成過程(5)である。
【図１４】 カテゴリの合成過程(6)である。
【図１５】 カテゴリの合成過程(7)である。
【符号の説明】
１ 情報表示手段
２ ユーザ入力手段
３ カテゴリ合成手段
４ 記憶手段（カテゴリＡ、カテゴリＢ）
５ 記憶手段（カテゴリ合成ルール）
６ 記憶手段（カテゴリＣ）
【発明の属する技術分野】
本発明は、分析のための階層構造データを持つ多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置並びにその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の技術を説明する前に、この明細書で使用する用語の定義について説明しておく。図１及び図２は木構造における用語に関する説明図である。図２において、○印で示されたものを節点という。節点と節点の間の直線を枝という。また、図１に示すように、木の根元に相当する節点を根と呼び、枝に関して根とは反対方向の最先端に位置する節点を葉と呼ぶ。また、図２に示すように、枝を挟む２つの節点の内、より根に近い方を親、より遠い方を子と呼ぶ。また、根と葉の間にある枝の数を根から葉までの長さと呼ぶ。また、概念データの内、特に木構造の形式で根から葉の長さが一定である概念データをカテゴリと呼ぶ。カテゴリを有する木構造において、根と葉の間の各節点（根及び葉を含む）に対して、レベル付けを行い、根のレベルを最高の値（図１の例ではレベル２）に、また、葉のレベルを最低（通常図１に示すようにレベルの値は”０”）に割り付ける。
【０００３】
次に、従来の技術について説明する。一般に、複数の階層構造データを持つ多次元データベースから新たな多次元データベースを構築することは、OLAP(On Line Analytical Processing)ツールではよく行われる作業である。例えば４月分のデータに５月分、６月分とデータを追加する場合が挙げられる。
【０００４】
新たな多次元データベースを構築するときに、カテゴリの合成が必要になることが多い。カテゴリの例としては、年月（年―半期―四半期―月）や、地域（日本―県―市町村）などが挙げられる。
【０００５】
しかし、カテゴリには、同じレベルで節点名の重複があってはいけない、ループになってはいけない、根から葉までの長さが一定でなければならないという制約があり、カテゴリの合成は容易にできない。
【０００６】
従来、カテゴリの合成作業はこのようなカテゴリの制約条件を考慮しながら、手作業で行っていた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、手作業でカテゴリを合成するという作業は、煩わしいだけでなく、誤ってカテゴリの制約条件に合わないものを作成してしまうということが起こり得る。
【０００８】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、カテゴリを簡単にかつ誤りなく合成できる概念データの合成装置並びにその方法を提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
以上のような目的を達成するために、第１の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置は、
複数の節点で構成される第１のカテゴリと、複数の節点で構成される第２のカテゴリと、この第１のカテゴリと第２のカテゴリを合成する際のルールを規定するカテゴリ合成ルールを格納する記憶手段と、
上記カテゴリ合成ルールと、上記第１のカテゴリと、第２のカテゴリを上記記憶手段から読み出して、上記カテゴリ合成ルールに基づいて上記第１のカテゴリの節点ａと上記第２のカテゴリ節点ｂで節点名が同じでしかも階層のレベルが同じ場合に、上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする処理をすべてのレベルにおいて行い、第３のカテゴリを生成し、次にこの第３のカテゴリの最下位レベル以外の節点が葉ならば該葉を含む枝を取り除く処理を行うことにより第４のカテゴリを合成するカテゴリ合成手段と、
このカテゴリ合成手段によって合成された第４のカテゴリを保存する記憶手段とを備えた
ものである。
【００１０】
また、第２の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置において、カテゴリ合成手段は、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ｂの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うものである。
【００１１】
また、第３の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置において、カテゴリ合成手段は、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行うものである。
【００１２】
また、第４の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置において、カテゴリ合成手段は、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行うものである。
【００１３】
また、第５の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法は、
複数の節点で構成される第１のカテゴリと、複数の節点で構成される第２のカテゴリと、カテゴリ合成ルールを入力するステップと、
上記カテゴリ合成ルールに基づき上記第１のカテゴリの節点ａと上記第２のカテゴリの節点ｂで節点名が同じでしかも階層のレベルが同じ場合に、上記節点ｂを削除し、上記節点ｂの子ｃを該節点ａの子にする処理をすべてのレベルに対して行うことで第３のカテゴリを生成し、次にこの第３のカテゴリの最下位レベル以外の節点が葉ならば該葉を含む枝を取り除く処理を行うことで第４のカテゴリを合成するカテゴリ合成ステップを備えたものである。
【００１４】
また、第６の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法において、カテゴリ合成ステップは、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ｂの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うものである。
【００１５】
また、第７の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法において、カテゴリ合成ステップは、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行うものである。
【００１６】
また、第８の発明に係る多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法において、カテゴリ合成ステップは、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うものである。
【００１７】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明を説明する前に、この明細書で使用する用語の定義について説明しておく。図１及び図２は木構造における用語に関する説明図である。図２において、○印で示されたものを節点と呼ぶ。節点と節点の間の直線を枝と呼ぶ。また、図１に示すように、木の根元に相当する節点を根と呼び、枝に関して根とは反対方向の最先端に位置する節点を葉と呼ぶ。また、図２に示すように、枝を挟む２つの節点の内、より根に近い方を親、より遠い方を子と呼ぶ。また、根と葉の間にある枝の数を根から葉までの長さと呼ぶ。また、概念データの内、特に木構造の形式で根から葉の長さが一定である概念データをカテゴリと呼ぶ。
【００１８】
また、レベルという用語を葉から節点までの長さ（レベル数）とする（図１）。即ち、葉と根の間の各節点（根及び葉を含む）に対して、葉から根の方向にレベルの値が高くなるように割り付けを行い、葉のレベルを最低（図１に示すようにレベルの値を”０”）に根のレベルを最高の値（図１の例ではレベル２）に割り付ける。
【００１９】
図３は、本発明に係る概念データの合成装置の概略構成図である。本装置は、ユーザへ情報を表示する情報表示手段１と、ユーザからの入力を受け付けるユーザ入力手段２と、カテゴリ合成ルールを格納している記憶手段５と、第１のカテゴリであるカテゴリＡ及び第２のカテゴリであるカテゴリＢを格納している記憶手段４と、カテゴリＡとカテゴリＢからカテゴリ合成ルールに従って第３のカテゴリであるカテゴリＣを合成するカテゴリ合成方式を実現したカテゴリ合成手段３と、カテゴリ合成手段３によって合成されたカテゴリＣを格納する記憶手段６とから構成される。カテゴリ合成手段３のカテゴリ合成方式はプログラムによって実現することもできる。
【００２０】
情報表示手段１は一般にディスプレイである。ユーザ入力手段２は一般にキーボードおよびマウス、トラックボール、ペンである。
また、カテゴリＡ及びカテゴリＢの記憶手段４、カテゴリＣの記憶手段６、およびカテゴリ合成ルールの記憶手段５は例えばディスクである。図３では、これらはそれぞれ別々のディスクに格納されているように書かれているが、これらの全てをひとつのディスクに格納しても構わない。また、ネットワーク上の他のコンピュータに接続されているディスクに格納されていても構わない。
【００２１】
カテゴリはカテゴリを構成する枝の集合で表す。枝は（始点、終点）で表すことにする。この方式によれば、図４のカテゴリは｛（ａ，ｂ），（ａ，ｃ），（ｂ，ｄ），（ｂ，ｅ），（ｃ，ｆ），（ｃ，ｇ）｝で表せる。カテゴリは根から葉までの距離が一定なので、節点が決まれば葉までの長さ（レベル）は一意に決まる。
【００２２】
カテゴリ合成手段３はカテゴリＡ及びカテゴリＢの記憶手段４からカテゴリＡ及びカテゴリＢを、カテゴリ合成ルールの記憶手段５からカテゴリ合成ルールを読み込む。そして、カテゴリ合成ルールに基づいてカテゴリＣを生成する。このカテゴリＣは記憶手段６に格納される。
【００２３】
図５はカテゴリ合成手段３の動作を示すフローチャートである。また、図９〜図１７はレベルが２の木構造におけるカテゴリ合成過程を示す説明図である。
次に、カテゴリ合成手段３の動作を図３、図９〜図１７を用いて説明する。
【００２４】
まず、カテゴリ合成手段３は、カテゴリＡ，カテゴリＢ，カテゴリ合成ルールを読み込む（ステップＳ１０１）。
【００２５】
次に、カテゴリＡとカテゴリＢの和集合をとりカテゴリＣとする（ステップＳ１０２）。このときに、すべてのカテゴリＡの節点名を元のデータに“:A”をつけたものに変更する。同様に、すべてのカテゴリＢの節点名を元のデータに“:B”をつけたものに変更する。このとき、新たな枝を追加して、カテゴリＡのレベル０のデータはカテゴリＣのレベル０のデータとなるようにし、かつ、カテゴリＢのレベル０のデータはカテゴリＣのレベル０のデータとなるようにし、カテゴリＣが木の形になるようにする。すなわち、カテゴリＡの最大レベルがLA, カテゴリＡの根がra,カテゴリＢの最大レベルがLB, カテゴリＢの根がrbのときに、新たな枝として
(r,ra_1),(ra_1,ra_2),...,(ra_m-1,ra_m),(r,rb_1),(rb_1,rb_2),...,(rb_n-1,rb_n)をカテゴリＣに付け加える。ここで、ra_m = ra, rb_n = rb, m = LB-min(LA,LB)+1,n=LA-min(LA,LB)+1である。
図９のカテゴリＡ、カテゴリＢを合成するときには、LA=2,LB=2となり、(r,a1:A),(r,b1:B)を追加する。
【００２６】
このときにつくられたカテゴリＣはレベル０の節点名に:A,:B がついたままなので、そのままでは多次元データベースの概念データとしては使えない。そこで、つぎにカテゴリＣを多次元データベースの概念データとして使える形にする。
【００２７】
LをカテゴリＢの最大のレベルから０までの範囲でステップＳ１０４からステップＳ１１０を繰り返す（ステップＳ１０３）。
bをカテゴリBのレベルＬの節点とする（ステップＳ１０４）。
aをカテゴリＡの節点とする（ステップＳ１０５）。ａとｂを比較し（ステップＳ１０６）、ａとｂが違う名前ならばステップＳ１０９へ行く。同じ名前ならばステップＳ１０７へ行き、ここでカテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルを比較する。
もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じならば、ステップＳ１０９へ行き、カテゴリ合成ルールに従った処理を行う（ステップＳ１０８）。
【００２８】
もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じでないならばステップＳ１０９へ行く。
【００２９】
ステップＳ１０５からステップＳ１０９までの処理をカテゴリＡのすべての節点ａに対して行う。
ステップＳ１０４からステップＳ１１０までの処理をカテゴリＢのレベルＬのすべての節点に対して行う。
さらにステップＳ１０３でレベルを１つ下げ、このレベルにおけるカテゴリＡのすべての節点に対して上記ステップＳ１０５からステップＳ１０９までの処理を行う。上記処理をステップＳ１１１でレベルが０になるまで繰り返し行うことによりレベル０からレベルＬまでのすべてのレベルに対して上記処理を行う。
【００３０】
つぎにカテゴリＣの不要な枝を取り除くことにする。
【００３１】
レベル１からＣの最高レベルＬまでに対して「ＣのレベルＬの枝(e1,e2)でe
2の子が葉ならば枝(e1,e2)をCから取り除く」という動作をすべての枝について繰り返す（ステップＳ１１２〜Ｓ１１４）。
【００３２】
最後にカテゴリＣのすべての節点名から:A,:B を取り除く（ステップＳ１１５）。
以上でカテゴリＣの合成が終了する。
【００３３】
具体例で説明する。図９にあるカテゴリＡ＝ {(a1,a2),(a1,a3),(a2,a4),(a2,a5),(a3,a6),(a3,a7)}とカテゴリＢ={(b1,b2),(b1,a3),(b2,ａ4),(b2,a5),(a3,b6),(a3,b7)}の合成を考える。
まず、カテゴリＡとカテゴリＢの和集合としてカテゴリＣを作成する（ステップＳ１０１）。このとき、カテゴリＡの要素の後ろに:Aを、カテゴリＢの要素の後ろに:Bをつける。
また、必要な枝を追加してカテゴリＣが木の形になるようにする。
こうして作ったカテゴリＣは{(r,a1:A),(r,b1:B),(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A), (b1:B.b2:B),(b1:B,a3:B),(a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(b2:B,a4:B),(b2:B,a5:B),(a3:B,b6:B),(a3:B,b7:B)}となる。（図１０）
【００３４】
つぎに、すべてのカテゴリＡとカテゴリＢの要素に対して名前とレベルをチェックする（ステップＳ１０６，Ｓ１０７）。
a3:Aとa3:Bが同じ名前で、同じレベルにあるので、ステップＳ１０８のカテゴリ合成ルールに従い、 a3:B を削除してカテゴリＢ側のa3:Bの子どもをa3:A
の子どもにする。そして、a3:Bを親または子にもつ枝を切り取る。するとカテゴリＣは
{(r,a1:A),(r,b1:B),(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A),(b1:B,b2:B),(a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(a3:A,b6:B),(a3:A,b7:B),(b2:B,a4:B),(b2:B,a5:B)}になる（図１１）。
【００３５】
同様にa4:Aとa4:Bが同じ名前で同じレベルにあるので、ステップＳ１０８のカテゴリ合成ルールに従い、 a4:B を削除してa4:Bの子をa4:Aに移す処理を行う。しかし、a4:Bに子がいないので、a4:Bを子とする枝を取り除くだけで良い。その結果カテゴリＣは
{(r,a1:A),(r,b1:B),(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A),(b1:B,b2:B),(a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(a3:A,b6:B),(a3:A,b7:B),(b2:B,a5:B)}となる(図１２)。
【００３６】
a5:Aとa5:Bについても同様で、ステップＳ１０８のカテゴリ合成ルールに従い、 a5:B を削除してa5:Bを子供とする枝を取り除く。このようにして作ったカテゴリＣは以下のようになる。
C={(r,a1:A),(r,b1:B),(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A),(b1:B,b2:B), (a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(a3:A,b6:B),(a3:A,b7:B)}(図１３)。
【００３７】
つぎにステップＳ１１３において、不要な枝を取り除く。このようにして作ったカテゴリＣは以下のようになる。
C={(a1:A,a2:A),(a1:A,a3:A), (a2:A,a4:A),(a2:A,a5:A),(a3:A,a6:A),(a3:A,a7:A),(a3:A,b6:B),(a3:A,b7:B)}(図１４)となる。
【００３８】
最後にステップＳ１１５において、節点名から:A,:Bを取り除いて終了する。このようにして作ったカテゴリＣは以下のようになる。
C={(a1,a2),(a1,a3),(a2,a4),(a2,a5),(a3,a6),(a3,a7),(a3,b6),(a3,b7)}(図１５)。
これが合成されたカテゴリである。
【００３９】
従来は多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を手作業で行っていた為、煩わしくかつ誤りを発生する可能性があったが、この実施の形態によれば、自動的に行う為、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４０】
実施の形態２．
本実施の形態の概略構成図は図３である。図３の説明は実施の形態１でおこなったので、省略する。
図６は実施の形態２におけるカテゴリ合成プログラムのフローチャートである。図５と図６の違いはステップＳ１０８とステップＳ２０８の違いだけである。実施の形態２では、もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じならば、ｂの節点名を変更する。新しい節点名はユーザに入力してもらう（ステップＳ２０８）。
【００４１】
従来は多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を手作業で行っていた為、煩わしくかつ誤りを発生する可能性があったが、この実施の形態によれば、自動的に行う為、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４２】
実施の形態３．
本実施の形態の概略構成図は図３である。図３の説明は実施の形態１でおこなったので、省略する。
図７は実施の形態３におけるカテゴリ合成プログラムのフローチャートである。図５と図７の違いはステップＳ１０８とステップＳ３０８の違いだけである。実施の形態３では、もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じならば、aを取り除いて、aの子をbの子にする（ステップＳ３０８）。
【００４３】
従来は多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を手作業で行っていた為、煩わしくかつ誤りを発生する可能性があったが、この実施の形態によれば、自動的に行う為、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４４】
実施の形態４．
本実施の形態の概略構成図は図３である。図３の説明は実施の形態１でおこなったので、省略する。
図８は実施の形態４におけるカテゴリ合成プログラムのフローチャートである。図５と図８の違いはＳ１０８とＳ４０８の違いだけである。実施の形態４では、もし、カテゴリＡにおけるレベルとカテゴリＢにおけるレベルが同じならば、ａの節点名を変更する。新しい節点名はユーザ入力部からユーザが入力する（ステップＳ４０８）。
【００４５】
従来は多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を手作業で行っていた為、煩わしくかつ誤りを発生する可能性があったが、この実施の形態によれば、自動的に行う為、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４６】
【発明の効果】
第１及び第５の発明によれば、カテゴリ合成ルールが「第１のカテゴリの節点ａと第２のカテゴリの節点ｂで節点名が同じでしかも階層のレベルが同じ場合に、上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」でありさらに「第３のカテゴリの最上位レベルの枝の子側の子が葉ならば該枝を取り除く」である場合にカテゴリ合成手段は、このカテゴリ合成ルールに基づいて第１のカテゴリと第２のカテゴリから第３のカテゴリを自動的に合成するので、簡単でかつ誤りなく行えるという効果を奏する。
【００４７】
また、第２及び第６の発明によれば、前記カテゴリ合成手段は「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ｂの節点名を変更する」に置き換えた処理を行い、第１のカテゴリと第２のカテゴリから第３のカテゴリを自動的に合成するので、簡単でかつ誤りなく行えるという効果を奏する。
【００４８】
また、第３及び第７の発明によれば、前記カテゴリ合成手段は「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行い、多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を自動的に行うので、簡単でかつ誤りなく行える。
【００４９】
また、第４及び第８の発明によれば、前記カテゴリ合成手段は「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａの節点名を変更する」に置き換えた処理を行い、多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成を自動的に行うので、簡単でかつ誤りなく行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】 木構造の用語について説明した図である。
【図２】 木構造の用語について説明した図である。
【図３】 本発明に係るカテゴリ合成装置を持つ情報処理システムの一実施形態の概略構成図である。
【図４】 カテゴリの例である。
【図５】 本発明に係る実施の形態１における処理のフローチャートである。
【図６】 本発明に係る実施の形態２における処理のフローチャートである。
【図７】 本発明に係る実施の形態３における処理のフローチャートである。
【図８】 本発明に係る実施の形態４における処理のフローチャートである。
【図９】 カテゴリの合成過程(1)である。
【図１０】 カテゴリの合成過程(2)である。
【図１１】 カテゴリの合成過程(3)である。
【図１２】 カテゴリの合成過程(4)である。
【図１３】 カテゴリの合成過程(5)である。
【図１４】 カテゴリの合成過程(6)である。
【図１５】 カテゴリの合成過程(7)である。
【符号の説明】
１ 情報表示手段
２ ユーザ入力手段
３ カテゴリ合成手段
４ 記憶手段（カテゴリＡ、カテゴリＢ）
５ 記憶手段（カテゴリ合成ルール）
６ 記憶手段（カテゴリＣ）
Claims (8)
- 多次元データベースにおけるデータを分析するために用いる階層構造のデータを概念データと呼び、特に木構造の形式で最先端及び枝分かれする部分を節点と呼び、該節点と節点との間の直線を枝と呼び、木の根元に相当する節点を根と呼び、上記枝に関して上記根とは反対方向の最先端に位置する上記節点を葉と呼び、上記根から上記葉までの枝の数が一定である概念データをカテゴリと呼び、上記枝を挟む２つの節点の内、より根に近い方を親、より遠い方を子と呼び、上記階層構造の葉から節点までの枝の数をレベルと呼ぶ多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置において、
複数の節点で構成される第１のカテゴリと、複数の節点で構成される第２のカテゴリと、この第１のカテゴリと第２のカテゴリを合成する際のルールを規定するカテゴリ合成ルールを格納する記憶手段と、
上記カテゴリ合成ルールと、上記第１のカテゴリと、第２のカテゴリを上記記憶手段から読み出して、上記カテゴリ合成ルールに基づいて上記第１のカテゴリの節点ａと上記第２のカテゴリ節点ｂで節点名が同じでしかも階層のレベルが同じ場合に、上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする処理をすべてのレベルにおいて行い、第３のカテゴリを生成し、次にこの第３のカテゴリの最下位レベル以外の節点が葉ならば該葉を含む枝を取り除く処理を行うことにより第４のカテゴリを合成するカテゴリ合成手段と、
このカテゴリ合成手段によって合成された第４のカテゴリを保存する記憶手段とを備えたことを特徴とする多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置。 - カテゴリ合成手段は、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ｂの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うことを特徴とする請求項１記載の多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置。
- カテゴリ合成手段は、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行うことを特徴とする請求項１記載の多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置。
- カテゴリ合成手段は、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うことを特徴とする請求項１記載の多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置。
- 多次元データベースにおけるデータを分析するために用いる階層構造のデータを概念データと呼び、特に木構造の形式で最先端及び枝分かれする部分を節点と呼び、該節点と節点との間の直線を枝と呼び、木の根元に相当する節点を根と呼び、上記枝に関して上記根とは反対方向の最先端に位置する上記節点を葉と呼び、上記根から上記葉までの枝の数が一定である概念データをカテゴリと呼び、上記枝を挟む２つの節点の内、より根に近い方を親、より遠い方を子と呼び、上記階層構造の葉から節点までの枝の数をレベルと呼ぶ多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法において、
複数の節点で構成される第１のカテゴリと、複数の節点で構成される第２のカテゴリと、カテゴリ合成ルールを入力するステップと、
上記カテゴリ合成ルールに基づき上記第１のカテゴリの節点ａと上記第２のカテゴリの節点ｂで節点名が同じでしかも階層のレベルが同じ場合に、上記節点ｂを削除し、上記節点ｂの子ｃを該節点ａの子にする処理をすべてのレベルに対して行うことで第３のカテゴリを生成し、次にこの第３のカテゴリの最下位レベル以外の節点が葉ならば該葉を含む枝を取り除く処理を行うことで第４のカテゴリを合成するカテゴリ合成ステップを備えたことを特徴とする多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法。 - カテゴリ合成ステップは、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ｂの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うことを特徴とする請求項５記載の多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法。
- カテゴリ合成ステップは、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａを削除し、該節点ａの子ｃを上記節点ｂの子にする」に置き換えた処理を行うことを特徴とする請求項５記載の多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法。
- カテゴリ合成ステップは、「上記節点ｂを削除し、該節点ｂの子ｃを上記節点ａの子にする」の代わりに「上記節点ａの節点名を変更する」に置き換えた処理を行うことを特徴とする請求項５記載の多次元データベースにおける木構造をもつ概念データの合成装置の合成方法。
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