JP7003504B2

JP7003504B2 - 情報処理装置及びプログラム

Info

Publication number: JP7003504B2
Application number: JP2017170125A
Authority: JP
Inventors: 川王; 健司大西
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2017-09-05
Filing date: 2017-09-05
Publication date: 2022-01-20
Anticipated expiration: 2037-09-05
Also published as: JP2019046285A

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

コンピュータに蓄積される情報は、膨大化、多様化、複雑化の一途をたどっているが、これらの情報を分析するために種々の可視化手法が提案されている。

例えば、特許文献１では、データベースのデータ要素が階層構造を構成する、階層型多変数データを可視化するための手法が提案されている。

特開２００８－２９９３６３号公報特開２０１４－０５６５７３号公報

本発明は、可視化のパターンを一律に決める場合と比較して、データセットの特徴が把握しやすい可視化手法を用いて可視化できるようにすることを目的とする。

本発明に係る情報処理装置は、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、を有し、前記抽出手段は、データセットの各属性の属性値から得られる、前記各属性において異なる属性値を持つデータの数を前記データセットの特徴として抽出することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、を有し、また、前記決定手段は、データセットに時間を示す属性が含まれている場合、他の属性の属性値に応じて可視化手法を決定することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、を有し、前記決定手段は、データセットに予め定義された属性名の属性が含まれている場合、当該データセットの属性の組合せで示される次元数に応じて可視化手法を決定することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、を有し、前記決定手段は、データセットに他の属性と同じ属性値が重複して設定されている属性が含まれている場合、有向性を表現可能な可視化手法に決定することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、を有し、前記決定手段は、データセットに他の属性と同じ属性値が重複して設定されている属性が含まれている場合、有向性を表現可能な可視化手法か否かをユーザに指定させ、その指定された可視化手法に決定することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、を有し、前記決定手段は、データセットの属性の一の属性値に対して異なる属性値が対応付けられている属性が含まれている場合、階層関係を示す可視化手法に決定することを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、として機能させ、前記抽出手段は、データセットの各属性の属性値から得られる、前記各属性において異なる属性値を持つデータの数を前記データセットの特徴として抽出することを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、として機能させ、前記決定手段は、データセットに時間を示す属性が含まれている場合、他の属性の属性値に応じて可視化手法を決定することを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、として機能させ、前記決定手段は、データセットに予め定義された属性名の属性が含まれている場合、当該データセットの属性の組合せで示される次元数に応じて可視化手法を決定することを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、として機能させ、前記決定手段は、データセットに他の属性と同じ属性値が重複して設定されている属性が含まれている場合、有向性を表現可能な可視化手法に決定することを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、として機能させ、前記決定手段は、データセットに他の属性と同じ属性値が重複して設定されている属性が含まれている場合、有向性を表現可能な可視化手法か否かをユーザに指定させ、その指定された可視化手法に決定することを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、として機能させ、前記決定手段は、データセットの属性の一の属性値に対して異なる属性値が対応付けられている属性が含まれている場合、階層関係を示す可視化手法に決定することを特徴とする。

請求項１，７に記載の発明によれば、可視化のパターンを一律に決める場合と比較して、データセットの特徴が把握しやすい可視化手法を用いて可視化することができる。特に、異なる属性値を持つデータの数に基づいてデータセットを表示する可視化手法を決定することができる。

請求項２，８に記載の発明によれば、可視化のパターンを一律に決める場合と比較して、データセットの特徴が把握しやすい可視化手法を用いて可視化することができる。特に、他の属性の属性値に応じてデータセットを表示する可視化手法を決定することができる。

請求項３，９に記載の発明によれば、可視化のパターンを一律に決める場合と比較して、データセットの特徴が把握しやすい可視化手法を用いて可視化することができる。特に、属性の次元数に応じてデータセットを表示する可視化手法を決定することができる。

請求項４，１０に記載の発明によれば、可視化のパターンを一律に決める場合と比較して、データセットの特徴が把握しやすい可視化手法を用いて可視化することができる。特に、他の属性と同じ属性値が重複して設定されている属性を含むデータセットに対して、有向性を表現可能な可視化手法に決定することができる。

請求項５，１１に記載の発明によれば、可視化のパターンを一律に決める場合と比較して、データセットの特徴が把握しやすい可視化手法を用いて可視化することができる。特に、ユーザ指定に応じた可視化手法に決定することができる。

請求項６，１２に記載の発明によれば、可視化のパターンを一律に決める場合と比較して、データセットの特徴が把握しやすい可視化手法を用いて可視化することができる。特に、属性の一の属性値に対して異なる属性値が対応付けられている属性を含むデータセットに対して、階層関係を表現可能な可視化手法に決定することができる。

本発明に係る情報処理装置の一実施の形態を示したブロック構成図である。本実施の形態における情報処理装置を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態におけるデータセットの可視化手法の決定処理を示すフローチャートである。図３Ａに続くフローチャートである。本実施の形態において、可視化手法を利用してデータセットを表示する際の具体的な表示方法の一例を示す図である。本実施の形態において、可視化手法の決定の対象となるデータセットの一例を示す図である。本実施の形態において、可視化手法の決定の対象となるデータセットの他の例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。

図１は、本発明に係る情報処理装置１０の一実施の形態を示したブロック構成図である。また、図２は、本実施の形態における情報処理装置１０を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において情報処理装置１０を形成するコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、情報処理装置１０は、図２に示したようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４、入力手段として設けられたマウス２５とキーボード２６、及び表示装置として設けられたディスプレイ２７をそれぞれ接続する入出力コントローラ２８、通信手段として設けられたネットワークインターフェース（ＩＦ）２９を内部バス３０に接続して構成される。

図１に戻り、本実施の形態における情報処理装置１０は、特徴抽出部１１、可視化手法決定部１２、表示制御部１３、表示部１４及び属性名情報記憶部１５を有している。なお、本実施の形態の説明に用いない構成要素については、図から省略している。

特徴抽出部１１は、入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する。可視化手法決定部１２は、特徴抽出部１１により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する。表示制御部１３は、可視化手法決定部１２により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する。表示部１４は、表示制御部１３による表示制御のもと、特徴抽出部１１が受け付けたデータセットを、可視化手法決定部１２により決定された可視化手法にてディスプレイ２７に表示する。

ところで、「データセット」というのは、プログラムで処理されるデータのまとまりのことをいう。本実施の形態において、データセットに含まれるデータは、例えばＣＳＶ（ＣｏｍｍａＳｅｐａｒａｔｅｄＶａｌｕｅ）形式やＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）ＯｂｊｅｃｔＮｏｔａｔｉｏｎ）形式で記述されていることを想定している。もちろん、このデータ形式に限定する必要はない。各データは、例えば、氏名、住所、座標値、宛先、送信元などの１又は複数のデータ項目を含んでいるが、本実施の形態では、各データに含まれる項目のことを「属性」、各属性に設定されているデータ値のことを「属性値」と称することにする。具体例を上げるとすると、「氏名」が属性、「山田太郎」が属性値に該当する。なお、データセットに含まれるデータは、全て同じデータ構成なので、データの属性とデータセットの属性は同義である。

属性名情報記憶部１５には、予め定義されている特別な属性名が設定登録されている。特別な属性名は、単独若しくは他の属性名と組み合わせることで何らかの意味を持つ用語や記号等である。例えば、「経度」、「緯度」、「ｌｏｎｇｉｔｕｄｅ」、「ｌａｔｉｔｕｄｅ」などは、地球上の位置を特定する情報として特別な意味を持つ属性名となり得る。また、「送信元」、「宛先」、「ｆｒｏｍ」、「ｔｏ」なども組み合わせて使用することで特別な意味を持つ属性名となり得る。

情報処理装置１０における各構成要素１１～１４は、情報処理装置１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ２１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、属性名情報記憶部１５は、情報処理装置１０に搭載されたＨＤＤ２４にて実現される。あるいは、ＲＡＭ２３又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ－ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。

次に、本実施の形態における動作について説明する。

特徴抽出部１１は、ユーザにより指定され入力されたデータセットを受け付けると、そのデータセットに含まれるデータの属性又は属性値を抽出し、更に解析することによってデータセットの特徴を抽出する。本実施の形態における特徴抽出部１１は、データセットの特徴として、データセットに含まれている属性の種類を抽出する。本実施の形態では、氏名や住所などのテキスト、得点や座標値などの数値（数字）、日時などの時間という３種類の属性を抽出する。各属性の種類は、属性名から判断したり、属性値を分析したりすることで判別できる。また、特徴抽出部１１は、各属性の属性名を抽出する。

更に、特徴抽出部１１は、属性値を解析することで指標値をデータセットの特徴として求める。本実施の形態では、データセットに含まれているユニークな属性値（以下、「ユニーク値という」）の数（以下、「ユニーク値数という」）という指標値をデータセットの特徴として抽出する。例えば、０，１，２，３，２，１，２，０というデータ数が８のデータセットを受け付けた場合、このデータセットにおいては、異なる属性値（ユニーク値）は０，１，２，３、ユニーク値数は４となる。更に、特徴抽出部１１は、ユニーク値の範囲という指標値をデータセットの特徴として抽出する。上記例示したデータセットにおけるユニーク値の範囲は、０を最小値、３を最大値とする０～３である。

ところで、例えば、テストにおける得点という属性の場合、属性値の取り得る範囲は、０点から１００点であるが、実際の得点（属性値）は４８点から９２点というように取り得る範囲とずれる場合が少なくない。従って、属性によっては、ユニーク値の範囲（４８～９２）ではなくユニーク値の取り得る範囲（０～１００）をデータセットの特徴として抽出するようにしてもよい。なお、ユニーク値の取り得る範囲は、属性名、属性値、あるいは他の属性との関係から推定してもよい。

本実施の形態における特徴抽出部１１は、前述したようにテキスト、数値、時間という属性の種類、属性名、ユニーク値数及びユニーク値の範囲をデータセットの特徴として抽出する。もちろん、これらは、データセットの特徴の一例であって、これに限る必要はない。また、属性又は属性値の少なくとも一方に基づきデータセットの特徴を抽出するようにしてもよい。

次に、可視化手法決定部１２におけるデータセットの可視化手法の決定処理について図３Ａ及び図３Ｂに示すフローチャートを用いて説明する。

まず、可視化手法決定部１２は、データセットに時間という属性（時間属性）が含まれている場合（ステップ１０１でＹ）、データセットが、テキスト又は数値の属性における同じ属性値に対応して所定数の範囲（例えば２個から５０個）の時間属性の属性値が対応しているという条件に合致するかどうかを判定する（ステップ１０２）。詳細は後述するが、図５に例示したデータセットによると、活動ＩＤ“ａｃｔ－１３１２５”というテキスト属性の属性値に対応して４個の時間属性が対応付けられている。従って、このデータセットは、前述した条件に合致している。

前述した条件に合致する場合（ステップ１０３でＹ）、続いて、可視化手法決定部１２は、時間属性のユニーク値数を取得する（ステップ１０４）。時間属性のユニーク値数が所定の閾値以下、例えば２０個以下の場合（ステップ１０５でＹ）、このデータセットの可視化手法としてサンキーダイアグラム（ＳａｎｋｅｙＤｉａｇｒａｍ）を用いると決定する（ステップ１０６）。一方、時間属性のユニーク値数が所定の閾値を超える場合（ステップ１０５でＮ）、可視化手法決定部１２は、ＳａｎｋｅｙＤｉａｇｒａｍでは、取り扱う属性の数を多すぎると判断し、このデータセットの可視化手法としてＩｃｉｃｌｅＴｒｅｅを用いると決定する（ステップ１０７）。

なお、前述した条件に合致しない場合（ステップ１０３でＮ）、このデータセットのために最適な可視化手法は自動的に決定できないものとして処理を終了する。

データセットに時間属性が含まれていない場合（ステップ１０１でＮ）、可視化手法決定部１２は、データセットに含まれている属性の属性名を、属性名情報記憶部１５に設定登録されている特別な属性名と照合することで、データセットに含まれている属性の属性名に特別な属性名が含まれているかどうかを判定する。特別な属性名が含まれている場合（ステップ１０８でＹ）、続いて、可視化手法決定部１２は、その特別な属性名が有向性のある属性名であるかどうかを判定する。有向性のある属性名というのは、例えば「ｓｏｕｒｃｅ」と「ｔａｒｇｅｔ」、あるいは「ｆｒｏｍ」と「ｔｏ」というように、属性の関係上、有向性があると判断できる属性名の組のことを意味する。

データセットに含まれている特別な属性名が有向性のある属性名の場合（ステップ１０９でＹ）、更に、可視化手法決定部１２は、属性値を解析することで属性値を非環式で表現できるかどうかを判定する。非環式で表現できると判断した場合（ステップ１１０でＹ）、可視化手法決定部１２は、このデータセットの可視化手法として有向非巡回グラフ（ＤｉｒｅｃｔｅｄＡｃｙｃｌｉｃＧｒａｐｈ）を用いると決定する（ステップ１１１）。一方、そうでない場合（ステップ１１０でＮ）、可視化手法決定部１２は、このデータセットの可視化手法としてＴｒｅｅを用いると決定する（ステップ１１２）。

データセットに含まれている特別な属性名が有向性のある属性名でない場合（ステップ１０９でＮ）、続いて、可視化手法決定部１２は、データセットに含まれている特別な属性名が経度及び緯度を示す属性名であるかどうかを判定する。経度及び緯度を示す属性名というのは、「ｌｏｎｇｉｔｕｄｅ」若しくはこの省略形の「ｌｏｎ」、また「ｌａｔｉｔｕｄｅ」若しくはこの省略形の「ｌａｔ」等のように経度又は緯度を表す名称のことをいう。データセットに含まれている特別な属性名が経緯度（経度と緯度）を表す属性名の場合（ステップ１１３でＹ）、可視化手法決定部１２は、このデータセットの可視化手法としてＧｅｏｓｐａｔｉａｌを用いると決定する（ステップ１１４）。

一方、データセットに含まれている特別な属性名が経緯度を表す属性名でない場合（ステップ１１３でＮ）、続いて、可視化手法決定部１２は、その特別な属性名が、２次元データ又は３次元データを表す属性名かどうかを判定する。２次元データ又は３次元データを表す属性名というのは、例えば座標データを一般に表す「ｘ」、「ｙ」、「ｚ」等の属性名である。データセットに「ｘ」、「ｙ」及び「ｚ」という特別な属性名の組が含まれている場合は、データセットに３次元データが含まれていると判定する。また、データセットに「ｚ」は存在しないものの「ｘ」及び「ｙ」という特別な属性名の組が含まれている場合は、データセットに２次元データが含まれていると判定する。

このように、データセットに含まれている特別な属性名が２次元データ又は３次元データを表す属性名の場合（ステップ１１５でＹ）、可視化手法決定部１２は、このデータセットの可視化手法としてＧｅｏｍｅｔｒｉｃを用いると決定する（ステップ１１６）。一方、データセットに含まれている特別な属性名が２次元データ又は３次元データを表す属性名でない場合（ステップ１１５でＮ）、このデータセットは、特別な属性名は含むものの、最適な可視化手法は自動的に決定できないものとして処理を終了する。

なお、本実施の形態では、データセットに特別な属性名が含まれている場合、その特別な属性名が有向性、経緯度、２，３次元データを表す属性名であるかどうかを、上記の順番で処理したが、この順番は一例であって上記処理順に限る必要はない。また、全ての判定処理（ステップ１０９，１１３，１１５）を実施して、複数に該当する場合は、該当した複数の可視化手法をユーザに提示するようにしてもよい。

次に、データセットに含まれている属性の属性名に特別な属性名が含まれていない場合（ステップ１０８でＮ）、可視化手法決定部１２は、データセットに含まれる属性の中から２つの属性を選択し抽出する（ステップ１１７）。例えば、４個の属性で構成されるデータセットの場合、６通りの属性の組合せがある。前述したように、本実施の形態では、可視化手法が決定できない場合がある。従って、１組目の属性の組に対して以下に説明する処理を実施しても可視化手法が決定できない場合に２組目の属性の組に処理を移すようにしてもよい。あるいは、１組目の属性の組で可視化手法が決定できた場合は、そこで処理を終了し、その可視化手法をユーザに提示するようにしてもよい。あるいは、全ての属性の組合せに対して以下に説明する処理を実施して、複数の可視化手法をユーザに提示するようにしてもよい。ただ、いずれの組に対しても以下に説明する処理手順に従って同じ処理を行えばよいので、全ての組合せに対して繰り返し同じ説明はしない。

まず、選択した２つの属性が経緯度を表す属性名と判断した場合（ステップ１１８でＹ）、可視化手法決定部１２は、ステップ１１３，１１４で説明したように、このデータセットの可視化手法としてＧｅｏｓｐａｔｉａｌを用いると決定する（ステップ１１９）。

選択した２つの属性が経緯度を表す属性名でないと判断した場合（ステップ１１８でＮ）、可視化手法決定部１２は、各属性のユニーク値数が所定の閾値以内、例えば２個から２０００個と相対的に大きい範囲であって、かつユニーク値の範囲が重複（オーバーラップ）しているという条件に合致するかどうかを判定する（ステップ１２０）。ここで、「オーバーラップ」というのは、２つの属性のユニーク値の範囲が部分的に重なっている場合、又は包含関係にある場合をいう。この条件に合致する場合（ステップ１２１でＹ）、可視化手法決定部１２は、有向性が表現可能な可視化手法とそうでない可視化手法の双方が選択できる可能性があるので、有向性を表現の有無をユーザに選択させるようにする。

すなわち、ステップ１０９においては、特別な属性名（“ｓｏｕｒｃｅ”と“ｔａｒｇｅｔ”等）に該当することで、有向性があることを自動的に判断できた。ここでは、特別な属性名に該当しないため、データセットの属性名をユーザに提示することによって問い合わせ、有向性が表現可能な可視化手法を用いるかどうかをユーザに指定させる。そして、可視化手法決定部１２は、ユーザによる指定内容を取得する（ステップ１２２）。なお、本実施の形態では、ユーザに指定させるようにしたが、ユーザに問い合わせることなく、いずれか一方をデフォルトとしてもよいし、双方の可視化手法を採用するものとしてユーザに提示するようにしてもよい。

ユーザが、有向性が表現可能な可視化手法を指定した場合（ステップ１２３でＹ）、更に、可視化手法決定部１２は、属性値を解析することで属性値を非環式で表現できるかどうかを判定する。非環式で表現できると判断した場合（ステップ１２４でＹ）、可視化手法決定部１２は、このデータセットの可視化手法として有向非巡回グラフ（ＤｉｒｅｃｔｅｄＡｃｙｃｌｉｃＧｒａｐｈ）を用いると決定する（ステップ１２５）。一方、そうでない場合（ステップ１２４でＮ）、可視化手法決定部１２は、このデータセットの可視化手法としてＴｒｅｅを用いると決定する（ステップ１２６）。

ユーザが、有向性が表現可能な可視化手法を指定しなかった場合（ステップ１２３でＮ）、可視化手法決定部１２は、このデータセットの可視化手法としてＵｎｄｉｒｅｃｔｅｄＧｒａｐｈを用いると決定する（ステップ１２７）。

前述した条件に合致しない場合（ステップ１２１でＮ）、続いて、可視化手法決定部１２は、選択した２つの属性の各ユニーク値が１対多の関係にあるかどうかを判定する（ステップ１２８）。１対多の関係というのは、例えば、住所の場合、港区は東京都であり、渋谷区や新宿区も東京都である。これに対し、東京都だからといって港区とは限らない。渋谷区かもしれないし新宿区かもしれない。このように、一の属性値（東京都）に対して異なる属性値（港区、渋谷区、新宿区）が対応付けられている場合を１対多の関係にあるという。

選択した２つの属性の属性値に１対多の関係がある場合（ステップ１２９でＹ）、可視化手法決定部１２は、このデータセットの可視化手法としてＴｒｅｅ－ｍａｐを用いると決定する（ステップ１３０）。その一方、１対多の関係にない場合（ステップ１２９でＮ）、可視化手法決定部１２は、このデータセットのために最適な可視化手法は自動的に決定できないものとして処理を終了する。

以上説明したように、本実施の形態によれば、データセットの属性及び属性値から得られる指標値に基づき、データセットの可視化に用いる可視化手法を絞り込んでいき、最終的に、そのデータセットの特徴が把握しやすい可視化手法を決定する。

以上のようにして、入力されたデータセットを表示すべき可視化手法が決定されると、表示制御部１３は、決定された可視化手法にてデータセットを表示部１４に表示させる。なお、本実施の形態では、データセットの表示先を情報処理装置１０のディスプレイ２７としたが、これに限らず、例えばネットワーク接続された他の端末に表示させるよう制御してもよい。

図４には、本実施の形態において取り扱う可視化手法と各可視化手法においてどのように属性値を表示するかという表示方法の一例が示されている。

次に、前述した可視化手法の決定方法について、図５及び図６に示す具体例を用いて説明する。

図５に示したデータセットには、「活動時間」という時間属性が含まれている（ステップ１０１でＹ）。そして、「活動ＩＤ」における“ａｃｔ－１３１２５”というテキスト属性の属性値に対応して４個の時間属性が対応付けられている。更に、「活動種類」における“Ａ”及び“Ｂ”というテキスト属性の属性値に対応してそれぞれ４，２個の時間属性が対応付けられている（ステップ１０３でＹ）。そして、時間属性においては、図５では表し切れていないが、「活動時間」は、閾値を超える４０個のユニーク値が存在するとしたならば（ステップ１０７でＮ）、このデータセットの特徴を把握するには、可視化手法としてＩｃｉｃｌｅＴｒｅｅを用いるのが最適であると認定される（ステップ１０７）。

図６に示したデータセットには、時間属性が含まれていない（ステップ１０１でＮ）。また、「Ｎａｍｅ１」、「Ｎａｍｅ２」及び「Ｖａｌｕｅ」は、いずれも特別な属性名ではなく（ステップ１０８でＮ）、更に経緯度を示す属性名でもない（ステップ１１８でＮ）。ここで、属性「Ｎａｍｅ１」及び「Ｎａｍｅ２」に着目すると、それぞれのユニーク値数はそれぞれ１０個程度であり、かつ属性値“Ｂｌａｃｈｅｖｉｌｌｅ”が双方に含まれている。つまり、複数の属性「Ｎａｍｅ１」，「Ｎａｍｅ２」に“Ｂｌａｃｈｅｖｉｌｌｅ”という属性値が重複して設定されている（ステップ１２１でＹ）。そして、有向性を表現することがユーザによって指定されると（ステップ１２３でＹ）、可視化手法決定部１２は、属性値を解析することで属性値を非環式で表現できるかどうかを判定する。この例では、非環式で表現できるため（ステップ１２４でＹ）、このデータセットの特徴を把握するには、可視化手法として有向非巡回グラフ（ＤｉｒｅｃｔｅｄＡｃｙｃｌｉｃＧｒａｐｈ）を用いるのが最適であると認定される（ステップ１２５）。

本実施の形態によれば、以上のようにしてデータセットに関するデータ構造等を事前に把握していなくても、データセットから当該データセットの特徴を抽出し解析することによって、データセットそれぞれに最適な可視化手法を決定することが可能となる。

なお、可視化手法決定処理の過程において複数の可視化手法が決定された場合、一のデータセットを複数の可視化手法にて表示するようにしてもよいし、複数の可視化手法の中から表示に使用する可視化手法をユーザに選択させるようにしてもよい。

１０情報処理装置、１１特徴抽出部、１２可視化手法決定部、１３表示制御部、１４表示部、１５属性名情報記憶部、２１ＣＰＵ、２２ＲＯＭ、２３ＲＡＭ、２４ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、２５マウス、２６キーボード、２７ディスプレイ、２８入出力コントローラ、２９ネットワークインターフェース（ＩＦ）、３０内部バス。

Claims

入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、
を有し、
前記抽出手段は、データセットの各属性の属性値から得られる、前記各属性において異なる属性値を持つデータの数を前記データセットの特徴として抽出することを特徴とする情報処理装置。
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、
を有し、
前記決定手段は、データセットに時間を示す属性が含まれている場合、他の属性の属性値に応じて可視化手法を決定することを特徴とする情報処理装置。
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、
を有し、
前記決定手段は、データセットに予め定義された属性名の属性が含まれている場合、当該データセットの属性の組合せで示される次元数に応じて可視化手法を決定することを特徴とする情報処理装置。
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、
を有し、
前記決定手段は、データセットに他の属性と同じ属性値が重複して設定されている属性が含まれている場合、有向性を表現可能な可視化手法に決定することを特徴とする情報処理装置。
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、
を有し、
前記決定手段は、データセットに他の属性と同じ属性値が重複して設定されている属性が含まれている場合、有向性を表現可能な可視化手法か否かをユーザに指定させ、その指定された可視化手法に決定することを特徴とする情報処理装置。
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段と、
を有し、
前記決定手段は、データセットの属性の一の属性値に対して異なる属性値が対応付けられている属性が含まれている場合、階層関係を示す可視化手法に決定することを特徴とする情報処理装置。
コンピュータを、
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、
として機能させ、
前記抽出手段は、データセットの各属性の属性値から得られる、前記各属性において異なる属性値を持つデータの数を前記データセットの特徴として抽出することを特徴とするプログラム。
コンピュータを、
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、
として機能させ、
前記決定手段は、データセットに時間を示す属性が含まれている場合、他の属性の属性値に応じて可視化手法を決定することを特徴とするプログラム。
コンピュータを、
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、
として機能させ、
前記決定手段は、データセットに予め定義された属性名の属性が含まれている場合、当該データセットの属性の組合せで示される次元数に応じて可視化手法を決定することを特徴とするプログラム。
コンピュータを、
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、
として機能させ、
前記決定手段は、データセットに他の属性と同じ属性値が重複して設定されている属性が含まれている場合、有向性を表現可能な可視化手法に決定することを特徴とするプログラム。
コンピュータを、
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、
として機能させ、
前記決定手段は、データセットに他の属性と同じ属性値が重複して設定されている属性が含まれている場合、有向性を表現可能な可視化手法か否かをユーザに指定させ、その指定された可視化手法に決定することを特徴とするプログラム。
コンピュータを、
入力されたデータセットから当該データセットの特徴を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出されたデータセットの特徴を解析することによって当該データセットを表示する可視化手法を自動的に決定する決定手段、
前記決定手段により決定された可視化手法にて当該データセットの表示を制御する表示制御手段、
として機能させ、
前記決定手段は、データセットの属性の一の属性値に対して異なる属性値が対応付けられている属性が含まれている場合、階層関係を示す可視化手法に決定することを特徴とするプログラム。