JPH05266085A - 動的概念辞書を用いた類似検索方法及びその装置 - Google Patents
動的概念辞書を用いた類似検索方法及びその装置Info
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- JPH05266085A JPH05266085A JP4060299A JP6029992A JPH05266085A JP H05266085 A JPH05266085 A JP H05266085A JP 4060299 A JP4060299 A JP 4060299A JP 6029992 A JP6029992 A JP 6029992A JP H05266085 A JPH05266085 A JP H05266085A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】データベース使用者の曖昧な検索要求に対して
検索することができる方法と装置を提供すること。 【構成】検索キーワードを入力し、該検索キーワードが
個人概念辞書に存在しない場合に、センター概念辞書を
検索して、ツリー構造をしたキーワード、データベース
アドレスと現時間情報とを有する該検索キーワードに対
応した所定情報に変換して個人概念辞書に登録し、複数
の分散したデータベースのうちで、該データベースアド
レスに対応するデータベースの所在場所頻度を計算し
て、最大頻度である特定データベースを決定し、該特定
データベースに存在する複数のデータにそれぞれ付され
た複数のキーワードと、該検索キーワードとの間の距離
を計算して距離の小さいデータを順次取り出し、該現時
間情報から所定時間経過したとき該個人概念辞書に登録
された所定情報を削除する。
検索することができる方法と装置を提供すること。 【構成】検索キーワードを入力し、該検索キーワードが
個人概念辞書に存在しない場合に、センター概念辞書を
検索して、ツリー構造をしたキーワード、データベース
アドレスと現時間情報とを有する該検索キーワードに対
応した所定情報に変換して個人概念辞書に登録し、複数
の分散したデータベースのうちで、該データベースアド
レスに対応するデータベースの所在場所頻度を計算し
て、最大頻度である特定データベースを決定し、該特定
データベースに存在する複数のデータにそれぞれ付され
た複数のキーワードと、該検索キーワードとの間の距離
を計算して距離の小さいデータを順次取り出し、該現時
間情報から所定時間経過したとき該個人概念辞書に登録
された所定情報を削除する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、動的概念辞書を用いた
類似検索の方法とその装置に関する。
類似検索の方法とその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のデータベース検索システムでは、
キーワードの一致に基づき検索を行っていた。例えば、
文献検索では、ユーザは複数のキーワードに対して論理
演算を行い、文献を絞り込んで検索を行っている。この
方法では曖昧な検索要求に対しては検索できないので、
ファジイ検索等が考えられている。
キーワードの一致に基づき検索を行っていた。例えば、
文献検索では、ユーザは複数のキーワードに対して論理
演算を行い、文献を絞り込んで検索を行っている。この
方法では曖昧な検索要求に対しては検索できないので、
ファジイ検索等が考えられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記キーワードの一致
に基づく従来の検索システムでは、ユーザの曖昧な要求
に対応できず、また、ファジイ等の検索システムではキ
ーワード間の関係をどの様に定義するのかという問題が
残されていた。
に基づく従来の検索システムでは、ユーザの曖昧な要求
に対応できず、また、ファジイ等の検索システムではキ
ーワード間の関係をどの様に定義するのかという問題が
残されていた。
【０００４】本発明は、この様な課題を解決するために
なされたものであり、データベース使用者の曖昧な検索
要求に対して検索することができる方法と装置を提供す
ることを目的とする。
なされたものであり、データベース使用者の曖昧な検索
要求に対して検索することができる方法と装置を提供す
ることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の本発明の動的概念辞書を用いた類似検索方法は、検索
すべきキーワードを入力するステップと、
の本発明の動的概念辞書を用いた類似検索方法は、検索
すべきキーワードを入力するステップと、
【０００６】前記検索すべきキーワードが個人概念辞書
に存在しない場合に、センター概念辞書を検索して、ツ
リー構造をしたキーワード、データベースアドレスと現
時間情報とを有し、前記検索すべきキーワードに対応し
た所定情報に変換して、前記個人概念辞書に登録するス
テップと、
に存在しない場合に、センター概念辞書を検索して、ツ
リー構造をしたキーワード、データベースアドレスと現
時間情報とを有し、前記検索すべきキーワードに対応し
た所定情報に変換して、前記個人概念辞書に登録するス
テップと、
【０００７】複数の分散したデータベースのうちで、前
記所定情報が有する前記データベースアドレスに対応す
るデータベースの所在場所頻度を計算して、最大頻度で
ある特定データベースを決定するステップと、
記所定情報が有する前記データベースアドレスに対応す
るデータベースの所在場所頻度を計算して、最大頻度で
ある特定データベースを決定するステップと、
【０００８】前記特定データベースに存在する複数のデ
ータにそれぞれ付された複数のキーワードと、前記検索
すべきキーワードとの間の距離を計算して距離の小さい
データを順次取り出すステップと、前記現時間情報から
所定時間経過したとき前記個人概念辞書に登録された所
定情報を削除するステップと、を有することを特徴とす
る。また、上記課題を解決するための本発明の動的概念
辞書を用いた類似検索装置は、検索キーワードを入力す
る手段と、個人データベース、個人概念辞書、知的検索
手段と概念辞書管理手段とを有する端末装置と、コンピ
ュータネットワーク上に分散した共用データベースと、
ータにそれぞれ付された複数のキーワードと、前記検索
すべきキーワードとの間の距離を計算して距離の小さい
データを順次取り出すステップと、前記現時間情報から
所定時間経過したとき前記個人概念辞書に登録された所
定情報を削除するステップと、を有することを特徴とす
る。また、上記課題を解決するための本発明の動的概念
辞書を用いた類似検索装置は、検索キーワードを入力す
る手段と、個人データベース、個人概念辞書、知的検索
手段と概念辞書管理手段とを有する端末装置と、コンピ
ュータネットワーク上に分散した共用データベースと、
【０００９】前記共用データベースまたは個人データベ
ースのそれぞれのアドレスと、ツリー構造をしたキーワ
ードと、現時間情報とを有する複数の情報を有するセン
ター概念辞書とを具備し、前記知的検索手段は、前記検
索すべきキーワードが前記個人概念辞書に存在するか否
かを決定する存在決定手段と、
ースのそれぞれのアドレスと、ツリー構造をしたキーワ
ードと、現時間情報とを有する複数の情報を有するセン
ター概念辞書とを具備し、前記知的検索手段は、前記検
索すべきキーワードが前記個人概念辞書に存在するか否
かを決定する存在決定手段と、
【００１０】個人概念辞書に存在しない場合に前記セン
ター概念辞書を検索して、前記検索すべきキーワードに
対応した所定情報を前記センター概念辞書から取り出
し、前記個人概念辞書に登録する登録手段と、
ター概念辞書を検索して、前記検索すべきキーワードに
対応した所定情報を前記センター概念辞書から取り出
し、前記個人概念辞書に登録する登録手段と、
【００１１】前記所定情報に付随したデータベースアド
レスに基づき、そのデータベースアドレスに対応するデ
ータベースの所在場所頻度を計算して、最大頻度である
特定データベースを決定する最大頻度手段と、
レスに基づき、そのデータベースアドレスに対応するデ
ータベースの所在場所頻度を計算して、最大頻度である
特定データベースを決定する最大頻度手段と、
【００１２】前記特定データベースに存在する複数のデ
ータにそれぞれ付された複数のキーワードと、前記検索
すべきキーワードとの間の距離を計算して距離の小さい
データを順次取り出す距離計算手段とを有し、前記概念
辞書管理手段は、前記現時間情報から所定時間経過した
とき前記個人概念辞書に登録された所定情報を削除する
削除手段を有することを特徴とする。
ータにそれぞれ付された複数のキーワードと、前記検索
すべきキーワードとの間の距離を計算して距離の小さい
データを順次取り出す距離計算手段とを有し、前記概念
辞書管理手段は、前記現時間情報から所定時間経過した
とき前記個人概念辞書に登録された所定情報を削除する
削除手段を有することを特徴とする。
【００１３】なお、順次取り出された複数のデータのそ
れぞれの重心位置を計算し、重心間の距離を算出して、
データネットワークを作成するステップ及び手段を更に
加えればよりよい。
れぞれの重心位置を計算し、重心間の距離を算出して、
データネットワークを作成するステップ及び手段を更に
加えればよりよい。
【００１４】
【作用】本発明では、キーワード間のリンクの数をキー
ワード間の相対的距離と定義している。この定義に基づ
き、検索キーワードと、データに付随したキーワード間
の距離を求めて、その距離の小さなデータを順次取り出
し、データの優先性を決定している。
ワード間の相対的距離と定義している。この定義に基づ
き、検索キーワードと、データに付随したキーワード間
の距離を求めて、その距離の小さなデータを順次取り出
し、データの優先性を決定している。
【００１５】また、順次取り出されたデータの重心の位
置を、そのデータに付随したキーワードから求め、それ
ら重心間距離を計算して、データ間の類似度を判定し、
データネットワークを構成している。
置を、そのデータに付随したキーワードから求め、それ
ら重心間距離を計算して、データ間の類似度を判定し、
データネットワークを構成している。
【００１６】このように、本発明の手法では、キーワー
ド間のリンクの数で定められるキーワード間の距離と、
データ間の重心距離という客観的な量を導入しているの
で、曖昧な検索要求から客観的な判断を行い、適確な検
索を実行できる。
ド間のリンクの数で定められるキーワード間の距離と、
データ間の重心距離という客観的な量を導入しているの
で、曖昧な検索要求から客観的な判断を行い、適確な検
索を実行できる。
【００１７】更に、センター概念辞書のサポートのもと
で、個人概念辞書への登録と削除を時間情報に基づき行
って学習機能を持たせているので、個人概念辞書を動的
に変化する概念辞書として使用でき、従って個人概念辞
書の記憶容量を増大させることなく、幅広い検索要求に
基づいた検索が可能となる。
で、個人概念辞書への登録と削除を時間情報に基づき行
って学習機能を持たせているので、個人概念辞書を動的
に変化する概念辞書として使用でき、従って個人概念辞
書の記憶容量を増大させることなく、幅広い検索要求に
基づいた検索が可能となる。
【００１８】また更に、コンピュータネットワーク上に
分散された共有データベースに上記のような学習機能を
もった動的概念辞書を結合することにより、概念辞書の
記憶容量を増大させることなく検索結果を得ることがで
きる。
分散された共有データベースに上記のような学習機能を
もった動的概念辞書を結合することにより、概念辞書の
記憶容量を増大させることなく検索結果を得ることがで
きる。
【００１９】
【実施例】以下、図面を参照しながら実施例を説明す
る。図１には本発明の一実施例に係る動的概念辞書を用
いた類似検索装置の構成が示されている。
る。図１には本発明の一実施例に係る動的概念辞書を用
いた類似検索装置の構成が示されている。
【００２０】この検索装置は、検索者がキーワードを入
力する入力装置１と、個人検索端末２と、検索辞書セン
ター３と、複数の共用データセンター４1，…４kとから
なる。個人検索端末２は、個人知的検索手段５、個人概
念辞書管理手段６、個人データベース７、個人概念辞書
８とからなる。検索辞書センター３は、センター概念辞
書検索手段９と、センター概念辞書管理手段１０と、セ
ンター概念辞書１１とからなる。共用検索データセンタ
ー４1，…４kは、それぞれ、共用知的検索手段１２1，
…１２k、共用概念辞書管理手段１３1，…１３k、共用
データベース１４1，…１４k、共用データベース概念辞
書１５1，…１５kとからなる。 個人データベース７と
共用データベース１４1，…１４kには、所定のキーワー
ドが付された多数のデータが蓄積されている。
力する入力装置１と、個人検索端末２と、検索辞書セン
ター３と、複数の共用データセンター４1，…４kとから
なる。個人検索端末２は、個人知的検索手段５、個人概
念辞書管理手段６、個人データベース７、個人概念辞書
８とからなる。検索辞書センター３は、センター概念辞
書検索手段９と、センター概念辞書管理手段１０と、セ
ンター概念辞書１１とからなる。共用検索データセンタ
ー４1，…４kは、それぞれ、共用知的検索手段１２1，
…１２k、共用概念辞書管理手段１３1，…１３k、共用
データベース１４1，…１４k、共用データベース概念辞
書１５1，…１５kとからなる。 個人データベース７と
共用データベース１４1，…１４kには、所定のキーワー
ドが付された多数のデータが蓄積されている。
【００２１】個人概念辞書８、センター概念辞書１１と
共用データベース概念辞書１５1，…１５kには、例えば
図２に示されるように、キーワードが木（ツリー）構造
にリンクされて蓄積されている。
共用データベース概念辞書１５1，…１５kには、例えば
図２に示されるように、キーワードが木（ツリー）構造
にリンクされて蓄積されている。
【００２２】個人知的検索手段５は、図３に示すよう
に、存在決定手段２０、登録手段２１、最大頻度手段２
２、距離計算手段２３と、データネットワーク作成手段
２４とからなる。存在決定手段２０は、入力手段１に入
力された検索すべきキーワードが個人概念辞書に存在す
るか否かを決定する機能を有している。
に、存在決定手段２０、登録手段２１、最大頻度手段２
２、距離計算手段２３と、データネットワーク作成手段
２４とからなる。存在決定手段２０は、入力手段１に入
力された検索すべきキーワードが個人概念辞書に存在す
るか否かを決定する機能を有している。
【００２３】登録手段２１は、検索すべきキーワードが
個人概念辞書８に存在しない場合に、センター概念辞書
１１を検索して、検索すべきキーワードに対応した所定
情報をセンター概念辞書１１から取り出し、個人概念辞
書８に登録する機能を有している。この所定情報は、図
４に示すような構成となっていて、使用時刻を示す時刻
情報と、検索すべきキーワードに対応したデータが存在
する可能性のある共用データベースのアドレスを示すデ
ータベースアドレス情報と、検索すべきキーワードと、
その検索キーワードと関連するツリー構造をなした残り
のキーワードの列からなっている。
個人概念辞書８に存在しない場合に、センター概念辞書
１１を検索して、検索すべきキーワードに対応した所定
情報をセンター概念辞書１１から取り出し、個人概念辞
書８に登録する機能を有している。この所定情報は、図
４に示すような構成となっていて、使用時刻を示す時刻
情報と、検索すべきキーワードに対応したデータが存在
する可能性のある共用データベースのアドレスを示すデ
ータベースアドレス情報と、検索すべきキーワードと、
その検索キーワードと関連するツリー構造をなした残り
のキーワードの列からなっている。
【００２４】最大頻度手段２２は、前記所定情報に付随
したデータベースアドレスに基づき、そのデータベース
アドレスに対応する共用データベース１４1，…１４kの
所在場所頻度を計算して、最大頻度である特定共用デー
タベースを決定する機能を有している。
したデータベースアドレスに基づき、そのデータベース
アドレスに対応する共用データベース１４1，…１４kの
所在場所頻度を計算して、最大頻度である特定共用デー
タベースを決定する機能を有している。
【００２５】距離計算手段２３は、前記特定共用データ
ベースに存在する複数のデータにそれぞれ付された複数
のキーワードと、前記検索すべきキーワードとの間の距
離を計算して距離の小さいデータを順次取り出す機能を
有している。
ベースに存在する複数のデータにそれぞれ付された複数
のキーワードと、前記検索すべきキーワードとの間の距
離を計算して距離の小さいデータを順次取り出す機能を
有している。
【００２６】データネットワーク作成手段２４は、距離
計算手段２３により順次取り出された複数のデータのそ
れぞれの重心位置を計算し、重心間の距離を算出して、
データネットワークを作成する機能を有している。な
お、共用知的検索手段１２1，…１２kも、個人知的検索
手段５と同じ構成を有している。
計算手段２３により順次取り出された複数のデータのそ
れぞれの重心位置を計算し、重心間の距離を算出して、
データネットワークを作成する機能を有している。な
お、共用知的検索手段１２1，…１２kも、個人知的検索
手段５と同じ構成を有している。
【００２７】個人概念辞書管理手段６は、センター概念
辞書１１から取り出されて個人概念辞書１１に登録され
た、例えば第４図に示すような所定情報（ツリー構造の
一つの枝であるキーワードの列）に付加されている使用
時刻（現時刻）に基づき、そのキーワード列が一定時間
の間に使用されないと削除する機能を有している。この
様に、個人概念辞書管理手段６は個人概念辞書８の学習
機能を制御する。
辞書１１から取り出されて個人概念辞書１１に登録され
た、例えば第４図に示すような所定情報（ツリー構造の
一つの枝であるキーワードの列）に付加されている使用
時刻（現時刻）に基づき、そのキーワード列が一定時間
の間に使用されないと削除する機能を有している。この
様に、個人概念辞書管理手段６は個人概念辞書８の学習
機能を制御する。
【００２８】なお、センター概念辞書管理手段１０は、
検索辞書センター３にいるオペレータにより操作され
て、センター概念辞書１１にキーワードを加えたり、削
除したりする機能を有している。また、共用概念辞書管
理手段１３1，…１３kは、共用データベース概念辞書１
５1，…１５kの学習機能を達成させている。
検索辞書センター３にいるオペレータにより操作され
て、センター概念辞書１１にキーワードを加えたり、削
除したりする機能を有している。また、共用概念辞書管
理手段１３1，…１３kは、共用データベース概念辞書１
５1，…１５kの学習機能を達成させている。
【００２９】センター概念辞書検索手段９は、個人知的
検索手段５の登録手段２１からの検索要求に応答して、
検索すべきキーワードに対応した所定情報をセンター概
念辞書１１から取り出すために、センター概念辞書１１
を検索する機能を有している。
検索手段５の登録手段２１からの検索要求に応答して、
検索すべきキーワードに対応した所定情報をセンター概
念辞書１１から取り出すために、センター概念辞書１１
を検索する機能を有している。
【００３０】ところで、キーワード間の距離は各概念辞
書における用語（キーワード）間のリンクの数として定
義し、キーワードはお互いに異なる方向（ベクトル）を
もっていると定義する。例えば、図２より、キーワード
である「探索」と「プログラミング」間の距離は１、
「探索」と「データ構造」間の距離は２、「探索」と
「プログラミング言語」間の距離は３である。
書における用語（キーワード）間のリンクの数として定
義し、キーワードはお互いに異なる方向（ベクトル）を
もっていると定義する。例えば、図２より、キーワード
である「探索」と「プログラミング」間の距離は１、
「探索」と「データ構造」間の距離は２、「探索」と
「プログラミング言語」間の距離は３である。
【００３１】そして、特定キーワードと特定データ間の
距離とは、所定の基準となるキーワードと特定キーワー
ド間の距離と、特定データに付随しているキーワード群
を構成する各キーワードと前記所定の基準キーワード間
のベクトルの和（特定データの重心）との差の絶対値で
ある。
距離とは、所定の基準となるキーワードと特定キーワー
ド間の距離と、特定データに付随しているキーワード群
を構成する各キーワードと前記所定の基準キーワード間
のベクトルの和（特定データの重心）との差の絶対値で
ある。
【００３２】更に、検索すべきキーワードが複数存在す
る場合には、キーワード群が入力されるが、このキーワ
ード群と特定データの距離とは、所定の基準キーワード
に対するキーワード群を構成する各キーワードのベクト
ルの和（キーワード群の重心）と、特定データの重心と
の差の絶対値である。従って、データ１とデータ２との
距離とは、データ１の重心とデータ２の重心との差の絶
対値である。
る場合には、キーワード群が入力されるが、このキーワ
ード群と特定データの距離とは、所定の基準キーワード
に対するキーワード群を構成する各キーワードのベクト
ルの和（キーワード群の重心）と、特定データの重心と
の差の絶対値である。従って、データ１とデータ２との
距離とは、データ１の重心とデータ２の重心との差の絶
対値である。
【００３３】Ｎ個のキーワードを含むデータａ（キーワ
ード群ａ）と、Ｍ個のキーワードを含むデータｂ（キー
ワード群ｂ）との間の距離Δabは、式に表わすと以下の
式となる。
ード群ａ）と、Ｍ個のキーワードを含むデータｂ（キー
ワード群ｂ）との間の距離Δabは、式に表わすと以下の
式となる。
【００３４】
【数１】
【００３５】ここで、ｌはキーワードのユニットベクト
ル、ｗはキーワードの重み、Ｌは所定の基準キーワード
とキーワード群を構成するキーワードの距離（リンクの
数）である。キーワードの重みｗは通常１であるが、あ
るキーワードの重要性が大きいと考えられる場合には、
検索者は重みｗを１以上に設定できる。その逆も可能で
ある。
ル、ｗはキーワードの重み、Ｌは所定の基準キーワード
とキーワード群を構成するキーワードの距離（リンクの
数）である。キーワードの重みｗは通常１であるが、あ
るキーワードの重要性が大きいと考えられる場合には、
検索者は重みｗを１以上に設定できる。その逆も可能で
ある。
【００３６】式（１）において右辺第１、２項は、概念
辞書空間でのデータ（キーワード群）ａ，ｂの重心をそ
れぞれ示している。従って、距離Δabは重心間距離であ
る。重心間距離が小さいとき、データ（キーワード群）
ａ，ｂに含まれるキーワードが概念辞書の中でお互いに
近いところにあることを示している。従って、データ
（キーワード群）間の類似性は重心間距離によって表わ
すことができる。以下図５を参照して、上記検索装置の
動作を説明する。
辞書空間でのデータ（キーワード群）ａ，ｂの重心をそ
れぞれ示している。従って、距離Δabは重心間距離であ
る。重心間距離が小さいとき、データ（キーワード群）
ａ，ｂに含まれるキーワードが概念辞書の中でお互いに
近いところにあることを示している。従って、データ
（キーワード群）間の類似性は重心間距離によって表わ
すことができる。以下図５を参照して、上記検索装置の
動作を説明する。
【００３７】ステップａにおいて、検索者は入力装置１
を用いて検索すべきキーワードを入力する。ステップｂ
では、個人知的検索手段５の存在決定手段２０は個人概
念辞書８を用いて検索キーワードを検索する。ステップ
ｃにおいて検索キーワードが個人概念辞書８に存在する
場合には、ステップｆに進み、個人知的検索手段５は個
人概念辞書８と個人データベース７とを用いてステップ
ｆ以降の処理を行う。
を用いて検索すべきキーワードを入力する。ステップｂ
では、個人知的検索手段５の存在決定手段２０は個人概
念辞書８を用いて検索キーワードを検索する。ステップ
ｃにおいて検索キーワードが個人概念辞書８に存在する
場合には、ステップｆに進み、個人知的検索手段５は個
人概念辞書８と個人データベース７とを用いてステップ
ｆ以降の処理を行う。
【００３８】ステップｃにおいて検索キーワードが個人
概念辞書８に存在しない場合には、ステップｄにおい
て、個人知的検索手段５の登録手段２１は検索辞書セン
ター３のセンター概念辞書検索手段９に問い合わせ、セ
ンター概念辞書１１を検索して、その検索結果をステッ
プｅで個人概念辞書８に登録する。この問い合わせに対
してセンター概念検索手段９は、検索キーワードを含む
枝を図４に示すような形に変換して登録手段２１に送
り、個人概念辞書８に登録する。検索者からのキーワー
ドが複数個ある場合には、以上のステップａ〜ｅを繰り
返す。
概念辞書８に存在しない場合には、ステップｄにおい
て、個人知的検索手段５の登録手段２１は検索辞書セン
ター３のセンター概念辞書検索手段９に問い合わせ、セ
ンター概念辞書１１を検索して、その検索結果をステッ
プｅで個人概念辞書８に登録する。この問い合わせに対
してセンター概念検索手段９は、検索キーワードを含む
枝を図４に示すような形に変換して登録手段２１に送
り、個人概念辞書８に登録する。検索者からのキーワー
ドが複数個ある場合には、以上のステップａ〜ｅを繰り
返す。
【００３９】次に、ステップｆにおいて、図４に示され
た複数の所定情報に含まれる各データベースアドレスを
用いて、個人知的検索手段５の最大頻度手段２２は、デ
ータの存在する可能性のあるデータベースの所在場所頻
度を計算し、最大頻度を有するデータベース（共用デー
タベースあるいは個人データベース）を決定する。
た複数の所定情報に含まれる各データベースアドレスを
用いて、個人知的検索手段５の最大頻度手段２２は、デ
ータの存在する可能性のあるデータベースの所在場所頻
度を計算し、最大頻度を有するデータベース（共用デー
タベースあるいは個人データベース）を決定する。
【００４０】そして、個人知的検索手段５の距離計算手
段２３は、ステップｇにおいて、そのデータベースに登
録されているデータに付随したキーワード群を、そのデ
ータベースに関する概念辞書から取り出し、ステップｈ
において、検索者からのキーワード群とデータに付随し
たキーワード群との間の距離を式（１）を用いて計算
し、距離の小さい順に順次データを取り出す。
段２３は、ステップｇにおいて、そのデータベースに登
録されているデータに付随したキーワード群を、そのデ
ータベースに関する概念辞書から取り出し、ステップｈ
において、検索者からのキーワード群とデータに付随し
たキーワード群との間の距離を式（１）を用いて計算
し、距離の小さい順に順次データを取り出す。
【００４１】次にステップｉにおいて、個人知的検索手
段５のデータネットワーク作成手段２４は、検索された
データが複数個あったとき、式（１）を用いて、各デー
タ間の距離（類似度）を計算し、データネットワークを
作成する。
段５のデータネットワーク作成手段２４は、検索された
データが複数個あったとき、式（１）を用いて、各デー
タ間の距離（類似度）を計算し、データネットワークを
作成する。
【００４２】データネットワークの生成は個々のデータ
間の距離を最小にするように、得られたデータをリンク
する。このデータネットワークの生成アルゴリズムは以
下の通りである。 （１）それぞれのデータ（キーワード群）に対し、最上
位キーワード（図２の例では「コンピュータ」）からの
距離を計算する。 （２）あるデータに対し最短距離にあるデータを探す。 （３）そのデータが自分より最上位キーワードに近いと
きデータどうしをリンクする。 （４）すべてのデータがリンクされるまで（２）、
（３）を繰り返す。 次にステップｊにおいて、作成されたデータネットワー
クをコンピュータディスプレイに表示する。こうして、
検索者は生成されたネットワークを視覚的に認識できる
ので、情報を効率的に得ることができる。
間の距離を最小にするように、得られたデータをリンク
する。このデータネットワークの生成アルゴリズムは以
下の通りである。 （１）それぞれのデータ（キーワード群）に対し、最上
位キーワード（図２の例では「コンピュータ」）からの
距離を計算する。 （２）あるデータに対し最短距離にあるデータを探す。 （３）そのデータが自分より最上位キーワードに近いと
きデータどうしをリンクする。 （４）すべてのデータがリンクされるまで（２）、
（３）を繰り返す。 次にステップｊにおいて、作成されたデータネットワー
クをコンピュータディスプレイに表示する。こうして、
検索者は生成されたネットワークを視覚的に認識できる
ので、情報を効率的に得ることができる。
【００４３】なお、図４の所定情報に付いている時間情
報を基に、前記時間情報から所定時間経過したとき個人
概念辞書８に登録された所定情報は削除される。この様
に、登録と削除を通して、個人概念辞書８の学習機能が
達成される。
報を基に、前記時間情報から所定時間経過したとき個人
概念辞書８に登録された所定情報は削除される。この様
に、登録と削除を通して、個人概念辞書８の学習機能が
達成される。
【００４４】
【発明の効果】本発明によれば、キーワード間のリンク
の数を距離と定めているので、類似度が客観的、簡単か
つ高速に計算でき、検索キーワードとデータに付随した
キーワード間に共通キーワードがなくても計算できる。
また、類似度としての距離を用いることによりデータネ
ットワークを用意に生成できるので、データネットワー
クの表示により検索者はデータ間の関連性を容易に理解
できる。
の数を距離と定めているので、類似度が客観的、簡単か
つ高速に計算でき、検索キーワードとデータに付随した
キーワード間に共通キーワードがなくても計算できる。
また、類似度としての距離を用いることによりデータネ
ットワークを用意に生成できるので、データネットワー
クの表示により検索者はデータ間の関連性を容易に理解
できる。
【図１】本発明の一実施例に係る動的概念辞書を用いた
類似検索装置のブロック図。
類似検索装置のブロック図。
【図２】概念辞書に蓄えられた辞書内容を示す図。
【図３】個人知的検索手段の構成図。
【図４】概念辞書から出力される所定情報の内容を示す
図。
図。
【図５】本発明の一実施例に係る動的概念辞書を用いた
類似検索方法のステップを示す図。
類似検索方法のステップを示す図。
１…入力装置、 ２…個人検索端末 ３…検索辞書センター ４1，…４k…共用データセンター ５…個人知的検索手段 ６…個人概念辞書管理手段 ７…個人データベース ８…個人概念辞書 ９センター概念辞書検索手段 １０…センター概念辞書管理手段 １１…センター概念辞書 １２1，…１２k…共用知的検索手段 １３1，…１３k…共用概念辞書管理手段 １４1，…１４k…共用データベース １５1，…１５k…共用データベース概念辞書 ２０…存在決定手段 ２１…登録手段 ２２…最大頻度手段 ２３…距離計算手段 ２４…データネットワーク作成手段
Claims (4)
- 【請求項１】 検索すべきキーワードを入力するステッ
プと、 前記検索すべきキーワードが個人概念辞書に存在しない
場合に、センター概念辞書を検索して、ツリー構造をし
たキーワード、データベースアドレスと現時間情報とを
有し、前記検索すべきキーワードに対応した所定情報に
変換して、前記個人概念辞書に登録するステップと、 複数の分散したデータベースのうちで、前記所定情報が
有する前記データベースアドレスに対応するデータベー
スの所在場所頻度を計算して、最大頻度である特定デー
タベースを決定するステップと、 前記特定データベースに存在する複数のデータにそれぞ
れ付された複数のキーワードと、前記検索すべきキーワ
ードとの間の距離を計算して距離の小さいデータを順次
取り出すステップと、 前記現時間情報から所定時間経過したとき前記個人概念
辞書に登録された所定情報を削除するステップと、 を有することを特徴とする動的概念辞書を用いた類似検
索方法。 - 【請求項２】 前記類似検索方法は更に、 順次取り出された複数のデータのそれぞれの重心位置を
計算し、重心間の距離を算出して、データネットワーク
を作成するステップを有することを特徴とする動的概念
辞書を用いた類似検索方法。 - 【請求項３】 検索キーワードを入力する手段と、 個人データベース、個人概念辞書、知的検索手段と概念
辞書管理手段とを有する端末装置と、 コンピュータネットワーク上に分散した共用データベー
スと、 前記共用データベースのそれぞれのアドレスと、ツリー
構造をしたキーワードと、現時間情報とを有する複数の
情報を有するセンター概念辞書とを具備し、 前記知的検索手段は、前記検索すべきキーワードが前記
個人概念辞書に存在するか否かを決定する存在決定手段
と、 個人概念辞書に存在しない場合に前記センター概念辞書
を検索して、前記検索すべきキーワードに対応した所定
情報を前記センター概念辞書から取り出し、前記個人概
念辞書に登録する登録手段と、 前記所定情報に付随したデータベースアドレスに基づ
き、そのデータベースアドレスに対応するデータベース
の所在場所頻度を計算して、最大頻度である特定データ
ベースを決定する最大頻度手段と、 前記特定データベースに存在する複数のデータにそれぞ
れ付された複数のキーワードと、前記検索すべきキーワ
ードとの間の距離を計算して距離の小さいデータを順次
取り出す距離計算手段とを有し、 前記概念辞書管理手段は、前記現時間情報から所定時間
経過したとき前記個人概念辞書に登録された所定情報を
削除する削除手段を有することを特徴とする動的概念辞
書を用いた類似検索装置。 - 【請求項４】 順次取り出された複数のデータのそれぞ
れの重心位置を計算し、重心間の距離を算出して、デー
タネットワークを作成するデータネットワーク作成手段
を更に有することを特徴とする動的概念辞書を用いた類
似検索装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4060299A JP2859771B2 (ja) | 1992-03-17 | 1992-03-17 | 動的概念辞書を用いた類似検索方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4060299A JP2859771B2 (ja) | 1992-03-17 | 1992-03-17 | 動的概念辞書を用いた類似検索方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05266085A true JPH05266085A (ja) | 1993-10-15 |
| JP2859771B2 JP2859771B2 (ja) | 1999-02-24 |
Family
ID=13138157
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4060299A Expired - Lifetime JP2859771B2 (ja) | 1992-03-17 | 1992-03-17 | 動的概念辞書を用いた類似検索方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2859771B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08227425A (ja) * | 1995-02-20 | 1996-09-03 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 情報システム |
| KR100426785B1 (ko) * | 2001-08-24 | 2004-04-14 | 박종원 | 트리구조를 갖는 전자사전시스템과 그 출력물 |
| KR100669239B1 (ko) * | 2004-12-07 | 2007-01-15 | 한국전자통신연구원 | 어휘 개념망 구축을 위한 상위어 자동 추천 방법 |
| JP2007249980A (ja) * | 2007-03-29 | 2007-09-27 | Nippon Business Engineering:Kk | エージェントシステム |
| KR100830179B1 (ko) * | 2006-11-03 | 2008-05-19 | 박용수 | 만능 전자 국어사전 및 그 만능 전자 국어사전이 기록된기록매체 |
| JP2014178902A (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Ricoh Co Ltd | 検索システム、検索語辞書生成装置、プログラム、記憶媒体及び検索語辞書生成方法 |
| KR101659611B1 (ko) * | 2015-09-10 | 2016-09-23 | 네이버 주식회사 | 자료 제공 장치, 방법, 및 컴퓨터 프로그램 |
-
1992
- 1992-03-17 JP JP4060299A patent/JP2859771B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08227425A (ja) * | 1995-02-20 | 1996-09-03 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 情報システム |
| KR100426785B1 (ko) * | 2001-08-24 | 2004-04-14 | 박종원 | 트리구조를 갖는 전자사전시스템과 그 출력물 |
| KR100669239B1 (ko) * | 2004-12-07 | 2007-01-15 | 한국전자통신연구원 | 어휘 개념망 구축을 위한 상위어 자동 추천 방법 |
| KR100830179B1 (ko) * | 2006-11-03 | 2008-05-19 | 박용수 | 만능 전자 국어사전 및 그 만능 전자 국어사전이 기록된기록매체 |
| JP2007249980A (ja) * | 2007-03-29 | 2007-09-27 | Nippon Business Engineering:Kk | エージェントシステム |
| JP2014178902A (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Ricoh Co Ltd | 検索システム、検索語辞書生成装置、プログラム、記憶媒体及び検索語辞書生成方法 |
| KR101659611B1 (ko) * | 2015-09-10 | 2016-09-23 | 네이버 주식회사 | 자료 제공 장치, 방법, 및 컴퓨터 프로그램 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2859771B2 (ja) | 1999-02-24 |
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Effective date: 20041125 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 |
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20041221 |
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050214 |
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