JPH07152773A - 概念的データの構造化方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 階層構造を有する各概念的データを効率的に
構造化し、連想検索等の柔軟なデータ検索に耐え得るデ
ータベースを構築することができるデータ構造化方法お
よび装置を提供する。 【構成】 素数発生手段４および素数割り当て手段３に
より各属性に対応した固有の素数を発生し、各概念的デ
ータ毎に各々が有する各属性に対応した素数の積たる合
成数を求め、事象−属性値対応記憶手段７に記憶する。
階層化手段１１は、事象−属性値記憶手段７に記憶され
た各合成数の最大公約数を順次求めることにより各概念
的データ間の共通の上位概念を求めてゆき、各概念的デ
ータの階層化グラフを階層化グラフ記憶手段１２内に作
成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、データ間の概念的な
関係を利用した効率的なデータ検索を可能ならしむデー
タベースを作成することができる概念的データの構造化
方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、データ構造化技術はさまざまなも
のが数多く提案されており、実用化されている。その主
たるものは木構造を用いるものであり、最近の多次元の
情報を管理するために、KD木、BD木、４分木、GBD木とい
ったものが考えられている。これらの木は、基本的に多
次元空間中の各データをその空間中での位置が近いもの
同士を互いに近くに集めることにより作成される。この
ようなデータ構造化手法によって木構造が定義された多
次元データのデータベースは、効率的にデータ検索を行
うことができる。

【０００３】

【発明が解決しようとする問題点】ところで、多くのデ
ータの構造化を行う場合、各データの情報と、各階層の
情報を管理する必要があり、これらをどう管理するかが
問題となる。通常、階層構造を有するデータベースは、
個々のデータに対し、当該データの空間での位置情報、
領域を識別する論理式、レイヤ情報といった情報を割り
当てることにより管理されるが、この管理を行うための
情報を作成しデータ群を構造化する作業は大変に手間が
かかるものであった。

【０００４】また、階層化されたデータからなるデータ
ベースは、データの属性を手がかりにそのデータを検索
する、いわゆる連想検索を行う場合に有効であるが、所
望の属性の当てはまるデータのみではなく、その上位概
念的なデータ、下位概念的なデータ、上位概念を同じく
する同一階層の他のデータといった種々のデータを柔軟
に検索し得るデータベースがあると、非常に使い易いも
のとなる。しかしながら、このような柔軟なデータ検索
に耐え得るデータベースを構築する手段は従来なかっ
た。

【０００５】本発明は、概念的データを各種属性の集合
として定義付けることにより、抽象化を図り、データを
構造的に管理することを可能とするようなデータ構造化
方法および装置を提供することを目的とするものであ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１に係る発明は、
概念的データをその階層性を反映した形で管理保存する
際に、その構造化を行う方法であって、前記概念的デー
タが有する各属性に対し固有の素数を割り当て、これら
の各素数の積である合成数を前記概念的データを表わす
情報として使用することを特徴とする概念的データの構
造化方法を要旨とする。請求項２に係る発明は、前記各
概念的データに対応した各合成数の公約数を合成数とす
る概念的データを前記各概念的データを包含する上位概
念に対応した概念的データとして求めることを特徴とす
る請求項１記載の概念的データの構造化方法を要旨とす
る。請求項３に係る発明は、前記各概念的データに対応
した各合成数の最大公約数を前記各概念的データの最も
近い上位の概念的データを表わす合成数として使用する
ことを特徴とする請求項１記載の概念的データの構造化
方法を要旨とする。請求項４に係る発明は、複数の前記
概念的データの各合成数の最小公倍数に対し他の概念的
データの合成数が一致する場合に、その概念的データを
前記複数の概念的データの共通の上位概念の直下の概念
的データとして取り扱うことを特徴とする請求項１記載
の概念的データの構造化方法を要旨とする。請求項５に
係る発明は、概念的データをその階層性を反映した形で
管理保存する際にその構造化を行う装置であって、各概
念的データが有する各属性に対し固有の素数を割り当て
る素数割当手段と、前記各概念的データが有する各属性
に対応した各素数の積である合成数を記憶する記憶手段
と、前記各概念的データの合成数間の最大公約数を順次
求めることにより、その最大公約数を合成数とする前記
各概念的データの上位概念相当の概念的データを順次求
め、前記各概念的データを階層化する階層化手段とを具
備することを特徴とするデータ構造化装置を要旨とす
る。

【０００７】

【作用】上記請求項１に係る構造化方法によれば、概念
的データを各種属性の集合として定義し、しかも各属性
に割り当てた素数の積たる合成数で代表させることによ
り、概念的データをコンパクトに表現することが可能に
なる。また、これらの合成数に対し、素因数分解、合成
数間の公約数演算、最大公約数演算、最小公倍数演算等
の比較的簡易な演算だけで、データ間の関係を求めるこ
とが可能であり、簡単に各概念的データの構造化を行う
ことができる。

【０００８】さらに上記構造化方法によって構造化され
たデータベースによれば、属性を手がかりとして概念的
データを検索する連想検索が可能である。この場合、上
下関係を有する各概念的データについては両者の間に一
方が他方の約数となる関係が存在するから、この性質を
利用し効率的に検索を進めることができる。また、合成
数を構成する約数の個数が階層レベルに一致するため、
階層レベルの深い複雑なデータ構造の検索に対しても有
効である。

【０００９】さらに、上記請求項１、２記載の構造化方
法により構造化されたデータベースによれば、ある概念
的データがそのデータベース内の他のどんな概念的デー
タを包含しているかを、その概念的データに割り当てら
れた合成数を素因数分解するという簡便な手法により実
現できる。

【００１０】さらに、上記請求項１、３記載の方法によ
れば、ある概念的データがそのデータ構造上で、他のど
んな概念的データと関係しているかを、２つのデータに
割り当てた数だけから、最大公約数演算という簡便な手
法で求めることができる。さらに、上記請求項４記載の
方法によれば、複数の概念的データの各属性を併せ持つ
概念的データを適切な概念的データの下位のデータとし
て取り扱うことができる。

【００１１】請求項５に係る装置によれば、請求項１〜
３に係る構造化方法に従った概念的データの構造化が行
われる。

【００１２】

【実施例】本発明に係るデータ構造化方法および装置
は、複数の概念的データの集合である概念的データ群を
処理対象とする。ここで、概念的データとは、１または
多くの属性の帰属主体として特定することが可能なデー
タをいう。例えば、ウマなる概念データは、脊椎動物、
胎性、恒温、陸生、といった属性の帰属主体として捉ら
えることができる。また、クジラなる概念的データは、
脊椎動物、胎性、恒温、陸生、といった属性の帰属主体
として捉らえることができる。本発明は、ウマ、クジ
ラ、…といった各概念的データを１つの木構造の葉とし
て位置付けるための構造化処理を、各概念的データが有
する属性に基づいて行うものである。以下、本発明の一
実施例を図面を参照して説明する。

【００１３】図１は本発明に係る概念的データの構造化
方法を実施するデータ構造化装置の構成例を示すブロッ
ク図である。本実施例に係るデータ構造化装置は、大別
すると以下のものからなる。 Ａ．概念的データ群の構造化に必要な情報を生成する系 Ｂ．各概念データ間の上下関係を求める系 Ｃ．概念データ群を階層構造化する系 Ｄ．データ検索のための系 以下、各系毎に各々を構成する要素について説明する。

【００１４】ａ．概念的データ群の構造化に必要な情報
を生成する手段 事象入力手段１：この手段により、ウマ、クジラ、…と
いった、構造化すべき概念的データたる事象が入力され
る。 属性定義手段２：この手段には、脊椎動物、胎性、…と
いった属性が定義されて記憶される。 素数割当手段３：本実施例では、上記各属性を表す情報
として素数を使用する。この手段は、新たな属性を定義
すべきときに、後述の素数生成手段４によって生成され
た素数を当該属性に割り当てる。 素数生成手段４：上記の通り、本実施例では、上記各属
性を表す情報として素数を使用する。ここで、素数によ
って属性が一義的に決まるようにするためには、同一の
素数が複数の異なった属性に割り当てられないようにす
る必要がある。そこで、この素数生成手段３は、新たな
属性を定義する必要が生じた場合に、既に他の属性に割
り当てられた全ての素数と重複しない新たな素数を生成
する。 属性−素数対応記憶手段５：属性と素数との対応関係を
表わす属性−素数対応テーブルを記憶する。図２に属性
−素数対応テーブルの内容を例示する。 属性値割当手段６：この手段は、属性定義手段２に記憶
された各属性を図示しない表示装置に表示させ、使用者
が選択した各属性を図示しない入力装置を介し順次受け
取る。そして、このようにして受理した各属性に対応し
た各素数を上記属性−素数対応記憶手段５から読み取
り、これらの読み取った素数の積を求め、事象に対応し
た合成数として出力する。図３に事象−属性−合成数の
関係を例示する。 事象−属性値対応記憶手段７：この手段は、各事象とそ
の属性値である合成数との対応を表すテーブルを記憶す
る。

【００１５】ｂ．各概念データ間の上下関係を求める系 公約数演算手段８：この手段は、各事象に割り当てられ
た合成数を上記事象−属性値記憶手段７から読み取り、
それらの各合成数間の公約数を求める演算を行う。 最大公約数演算手段９：この手段は、上記各事象に割り
当てられた合成数の最大公約数をユークリッドの互除法
により求める。 最小公倍数演算手段１０：この手段は、上記各事象に割
り当てられた合成数の最小公倍数を素因数分解により求
める。このようにして求められた公約数、最大公約数、
最小公倍数が各事象間の上下関係等を表す情報として使
用される。

【００１６】ｃ．概念データ群を階層構造化する系 階層化手段１１：この手段は、上記公約数演算手段８を
繰り返し適用することにより、約数の階層化を行い、各
合成数を階層的グラフにする 階層化グラフ記憶手段１２：この手段は、上記階層化手
段１１によって階層化された階層的グラフをリストとし
て記憶する。

【００１７】ｄ．データ検索のための手段 連想属性選択手段１３：この手段は、連想的検索、すな
わち、使用者によって指定された属性に対応する事象を
検索するデータ検索を行うために後述の属性値検索手段
１４と共に設けられた手段である。本手段は、上記属性
定義手段２に記憶された各種属性のリストを表示装置
（図示略）に表示させ、検索者が指定した属性を図示し
ない入力装置を介して受理する。 属性値検索手段１４：この手段は、上記連想属性選択手
段１３を介して受理された各属性に対応した素数を上記
属性−素数対応記憶手段５から読み出し、それらの素数
の積である合成数を上記事象−属性値記憶手段７から検
索する。

【００１８】以下、本実施例の動作を説明する。 （１）属性定義入力 概念的データ群の構造化を行うのに先立ち、構造化のた
めに使用する属性を定義する情報の入力が必要となる。
このデータ構造化装置によれば、使用者により属性定義
入力を指示するコマンドが入力されることにより、図４
にフローを示すルーチンが実行され、以下説明するよう
に属性を定義する情報の入力が行われる。

【００１９】まず、ステップＳ１に進むと、図示しない
表示装置に構造化の対象たる概念的データのデータベー
スの種類、例えば動物、植物、無生物、…といった事項
のメニューが表示され、使用者は図示しない入力装置に
より所望の種類を指定する。これにより属性定義入力を
行うべきデータベースの種類が決定される。次にステッ
プＳ２に進み、属性の入力を要求するメッセージが表示
装置に表示される。そして、使用者が入力装置から脊椎
動物、胎性、…といった属性を入力すると、この属性は
上記ステップＳ１において決定されたデータベースに対
応した属性として属性定義手段２に記憶される。

【００２０】次にステップＳ３に進み、ステップＳ２に
おいて入力された新たな属性に割り当てるべき素数が素
数生成手段４により生成され、素数割当手段３により当
該属性に割り当てられる。そして、ステップＳ４に進
み、ステップＳ２において入力された属性とステップＳ
３において生成された素数とからなるリストが属性−素
数対応記憶手段５に書き込まれる。

【００２１】次にステップＳ５に進み、他に入力すべき
属性があるか否かを問うメッセージが表示装置に表示さ
れ、使用者によりその回答が入力される。そして、「他
に入力すべき属性はない」という回答が得られた場合に
はこのルーチンが終了し、「他に入力すべき属性があ
る」との回答が得られた場合にはステップＳ２〜Ｓ５が
再び繰り返される。以上の処理が行われることにより、
使用者が入力した属性が属性定義手段２に蓄積されると
共に図２に例示するような属性−素数対応テーブルが属
性−素数対応記憶手段５に記憶される。

【００２２】（２）事象（概念的データ）の構造化処理 本実施例に係るデータ構造化装置は、新規な事象を受け
付け、その時点までの入力された事象を階層化した階層
的グラフを作成し、階層化グラフ記憶手段１２に記憶す
るものである。以下、その動作について詳述する。

【００２３】（２−１）新規な事象の受け付けを要求す
るコマンドが本装置に入力されると、本装置により、図
５にフローを示すルーチンが実行される。まず、ステッ
プＳ１１に進むと、上述したステップＳ１（図４）と同
様に、表示装置にデータベースの種類のメニューが表示
され、使用者により所望の種類が指定される。これによ
り構造化処理の対象となるデータベースが決定される。
次にステップＳ１２に進み、事象の入力を要求するメッ
セージが表示装置に表示され、使用者により、例えばカ
モ、ニワトリ、……といった事象が入力される。そし
て、新規に入力された事象に対応した記憶エリアが事象
−属性値記憶手段７に設定され、合成数の初期値として
「１」が書き込まれる。

【００２４】次にステップＳ１３に進むと、属性定義手
段２に記憶された属性のメニューが表示装置に表示され
る。そして、使用者は、表示画面に表示された属性群の
中にステップＳ１２において入力した事象に当てはまる
適当な属性がある場合にはその属性を入力装置を操作し
て指定する。この結果、処理はステップＳ１４へ進む。
一方、適当な属性がない場合、使用者は属性定義を要求
するコマンドを入力装置から入力する。この結果、上記
ステップＳ２〜Ｓ４と全く同様な処理、すなわち、使用
者により入力される新規な属性の属性定義手段２への記
憶（ステップＳ２１）、新たな属性に対応した素数の生
成（ステップＳ２２）および属性−素数対応テーブルの
作成（ステップＳ２３）が行われる。そして、処理はス
テップＳ１４に進む。

【００２５】次にステップＳ１４に進むと、ステップＳ
１３において指定された属性またはＳ２１において入力
された属性をステップＳ１２において入力された事象に
割り当てる処理が行われる。さらに詳述すると、この割
り当て処理においては、指定または入力された属性に対
応した素数が属性−素数対応記憶手段５から読み出され
る。そして、この素数が、ステップＳ１２において事象
−属性値記憶手段７に設定された新規事象に対応した記
憶エリアに記憶された合成数（初期値「１」）に乗じら
れ、乗算結果が新たな合成数として当該記憶エリアに書
き込まれる。

【００２６】次にステップＳ１５に進むと、他の属性が
有るか否かを問うメッセージが表示装置に表示され、使
用者によりその回答が入力される。そして、この回答が
「Ｎｏ」の場合はステップＳ１６へ進み、「Ｙｅｓ」の
場合はステップＳ１３〜Ｓ１５が繰り返される。このよ
うにして新規事象に対応した各属性が入力されると共に
各属性に対応した素数の積である合成数が事象−属性値
記憶手段７内の当該事象に対応した記憶エリアに得られ
る。

【００２７】ここで、複数の事象が全く同じ内容の属性
を有している場合、各事象の合成数として全く同じ値が
得られ、合成数によって事象を区別することができなく
なる。そこで、本実施例では、属性に対応した各素数の
積が相等しい事象が複数生じた場合、以下のように各事
象に合成数を割り当てるようにしている。

【００２８】 最初の事象： 各属性に対応した素数の積 第２番目の事象： 各属性に対応した素数の積＋（１／２）¹ 第３番目の事象： 各属性に対応した素数の積＋（１／２）² … 第ｋ＋１番目の事象：各属性に対応した素数の積＋（１／２）^ｋ

【００２９】（２−２）構造化処理 次にステップＳ１６に進むと、最大公約数演算手段９に
より事象−属性値記憶手段７に記憶された各事象に対応
した各合成数の全組み合わせについて最大公約数が各々
求められる。そして、このようにして求めたすべての最
大公約数について、各最大公約数を構成する約数（素
数）の個数が各々求められる。例えば図３に示すように
各事象の合成数が得られている場合、ニワトリおよびカ
モは各々の合成数の最大公約数が３・５・１１・１７・
２３（“・”は乗算を意味する）であり、最大公約数を
構成する約数の個数は５個となる。また、ウマおよびク
ジラは各々の合成数の最大公約数が３・１１・１７であ
り、最大公約数を構成する約数の個数は３個となる。な
お、この最大公約数の演算において合成数の小数部の値
は無視される。

【００３０】次にステップＳ１７に進むと、類型化、す
なわち、各最大公約数のうち最も多くの個数の約数を含
んだ最大公約数が選択され、この選択された最大公約数
に対応した事象の組み合わせが求められる。図３に示す
例の場合、ニワトリとカモの組み合わせに対応した最大
公約数およびカエルとサンショウウオの組み合わせに対
応した最大公約数が共に５個の約数を含んでおり、事象
の全組み合わせの中で最大公約数の個数が最大となるた
め、ステップＳ１７において選択されることとなる。こ
のようにして図７に示すようにニワトリとカモのグルー
プ化およびカエルとサンショウウオのグループ化が行わ
れる。

【００３１】次にステップＳ１８に進むと、階層化手段
１１により上記ステップＳ１７の結果に基づいて階層化
グラフが作成される。すなわち、まず、カモおよびニワ
トリの各々の合成数の最大公約数である３・５・１１・
１７・２３がカモおよびニワトリの上位概念（この場
合、鳥類）の概念的データの合成数として定められる。
次に、図６に示すようにカモおよびニワトリを最下位ノ
ードたる葉とし、これらの葉をその上位概念である鳥類
に対応したノードに枝によって結び付けた木構造の階層
化グラフが得られる。同様に、カエルおよびサンショウ
ウオの上位概念として両生類（合成数３・５・１３・１
７・１９）が設定され、カエルおよびサンショウウオを
最下位ノードたる葉とし、これらをその上位ノード（上
位概念・鳥類に対応）に枝で結んだ木構造の階層化グラ
フが得られる。そして、このようにして得られた階層化
グラフが階層化グラフ記憶手段１２に記憶される。

【００３２】次にステップＳ１９に進み、ステップＳ１
６において求めた約数の個数の最大値が１であったか否
かが判断される。そして、この判断結果が「Ｙｅｓ」の
場合はこのルーチンを終了し、「Ｎｏ」の場合はステッ
プＳ１６に戻る。

【００３３】ステップＳ１６に戻ると、上位概念に枝で
結ばれていない残りの事象、すなわち、図６に示された
ウマ、クジラ、トカゲ、ワニ、サンマ、マグロ、鳥類お
よび両生類の各事象について、上述と同様に各事象に対
応した各合成数間の最大公約数がすべて求められ、この
ようにして求められたすべての最大公約数について、各
最大公約数を構成する約数の個数が各々求められる。

【００３４】そして、ステップＳ１７に進み、上述と同
様な類型化が行われる。この場合、ワニ、トカゲおよび
両生類のグループは合成数の最大公約数が３・５・１１
・１７であるから約数の個数が４個となり、サンマ、マ
グロおよび両生類のグループは合成数の最大公約数が３
・５・１３・１９であるから約数の個数が４個となり、
各々最も多くの約数を含む最大公約数に対応した組み合
わせとして選択される。このようにしてワニ、トカゲお
よび両生類のグループとサンマ、マグロおよび両生類の
グループとが得られる（図８参照）。そして、ステップ
Ｓ１７の結果に基づく階層化（ステップＳ１８）が行わ
れ、ステップＳ１９に進む。

【００３５】そして、以上説明したステップＳ１６〜Ｓ
１９の処理が繰り返され、図８→図９→図１０→図１１
というように事象のグループ化が進む。そして、ステッ
プＳ１９の判断結果が「Ｙｅｓ」となることによりこの
ルーチンが終了する。このようにして木構造の葉たる各
事象からそれらの上位概念に対応した上位ノードが順次
求められ、最終的には図６に示すような階層化グラフが
階層化グラフ記憶手段１２に記憶されることとなる。

【００３６】（２−３）階層化グラフの修正 さて、あるノードに対応した概念Ｂが他の複数の概念、
例えば概念Ａ１およびＡ２の属性を併せ持つものである
場合、概念Ｂは複数の上位概念Ａ１およびＡ２と枝によ
って結ばれることとなる。この場合、複数の上位概念Ａ
１およびＡ２が共通の下位概念Ｂを有することとなり、
木構造のデータベースとして好ましくないものである。
例えば図６において、爬虫類（合成数３・５・１３・１
７）および魚類（合成数３・５・１３・１９）が両生類
（合成数３・５・１３・１７・１９）を共通の下位概念
としているが、この部分が上記好ましくない状況に該当
する。

【００３７】そこで、本実施例では、このような複数の
上位概念を有する下位概念に割り当てられた合成数が複
数の上位概念の各合成数の最小公倍数となることに着目
し、複数概念、例えばＡ１，Ａ２，…の各合成数の最小
公倍数を最小公倍数演算手段１０によって演算し、この
最小公倍数とある概念Ｂの合成数とが一致した場合、そ
の概念Ｂと概念Ａ１，Ａ２，…との間の枝を取り除き、
概念Ａ１，Ａ２，…が最初に集合するさらに上位の概念
を見つけ、この概念と上記概念Ｂとの間に枝をはる。

【００３８】例えば図６において、両生類は爬虫類およ
び魚類の共通の下位概念となっているが（実線で示した
枝）、爬虫類の合成数３・５・１３・１７と魚類の合成
数３・５・１３・１９の最小公倍数は３・５・１３・１
７・１９となり、これは両生類の合成数と一致する。そ
こで、爬虫類および魚類から両生類へはられた枝を取り
除き、図６において破線で示すように、両生類から爬虫
類および魚類が集合する最初の上位概念（合成数３・５
・１３）へ枝をはる。このような階層化グラフの修正を
行うことにより完全な木構造のデータベースが階層化グ
ラフ記憶手段１２に得られる。

【００３９】（３）検索 本実施例によれば以下説明するような連想検索を行うこ
とができる。 （３−１）検索例１ 階層化グラフを最上位ノード（図６では脊椎動物（合成
数３））から順次下位ノードへ向けて進める検索であ
る。まず、検索したい事象が有する属性、例えばオオサ
ンショウウオであれば、脊椎動物、卵生、変温、陸生、
水生という属性が連想属性選択手段１３により入力され
る。

【００４０】そして、このようにして入力された属性に
対応した素数３，５，１３，１７，１９が属性−素数対
応記憶手段７から読み出される。そして、階層化グラフ
記憶手段１２内の階層化グラフ（図６参照）の最上位ノ
ード（脊椎動物；合成数３）から下位に向けて検索が進
められる。

【００４１】ここで、あるノードが複数の下位ノードを
有する場合、いずれの下位ノードへ検索を進めるかを選
択せねばならない。本実施例では各下位ノードの合成数
を構成する約数のうち何個が上記入力属性に対応した各
素数と一致するかを求め、入力属性に対応した素数と一
致する約数を最も多く含んだ合成数に対応したノードが
選択される。

【００４２】例えば図６においては、最上位ノード（合
成数３）は合成数が各々３・７、３・１１、３・５であ
る各下位ノードを有している。各下位ノードの合成数の
約数と入力属性に対応した素数３，５，１３，１７，１
９とを比較すると、合成数が３・５であるノードが入力
属性に対応した素数と一致する約数を最も多く含んでい
るので（この場合、２個）、このノードが検索を進める
べきノードとして選択されることとなる。

【００４３】次に合成数が３・５であるノードは合成数
が各々３・５・１１、３・５・１３である２つの下位ノ
ードを有している。この場合、合成数３・５・１３の方
が入力属性に対応した素数と一致する約数を多く含んで
いるので、このノードが選択されることとなる。

【００４４】以下、同様にさらに下位のノードへと検索
が進められ、最終的に両生類に対応したノード（合成数
３・５・１３・１７・１９）に辿り付き、このノードに
接続された葉であるカエルおよびオオサンショウウオが
検索結果として得られる。

【００４５】（３−２）検索例２ 入力属性の個数に基づいて階層のレベルを判定し、その
階層レベルに対応した各ノードのうち合成数が入力属性
の合成数と一致するものを求め、そのノードの下位のノ
ード若しくは葉を検索結果として出力する。

【００４６】例えば、入力属性が５個あり、それらに対
応した合成数が３・５・１３・１７・１９である場合、
階層レベルが５であるノード、すなわち、最上位ノード
から下位へ向って５番目のノードが検索の対象となる。
図６に示す例では、合成数が３・５・１１・１７・２３
であるノード（鳥類）と合成数が３・５・１３・１７・
１９であるノード（両生類）である。そして、これらの
うち入力属性の合成数に対応したノード（両生類）が選
択され、その葉であるカエル、オオサンショウウオが検
索結果として出力される。

【００４７】最上位のノードから順次検索を進める場
合、属性の数が多いと検索に時間が掛かってしまうが、
上記検索によればこのような不都合が生じず効率的に検
索を行うことができる。

【００４８】

【発明の効果】本発明に係るデータ構造化方法によれ
ば、概念的データをその各属性に対応した素数の積であ
る合成数によって表わすので、概念的データの包含関係
を表わすために他のデータを定義したりする必要がな
い。また、上記データ構造化方法により構造化されたデ
ータベースによれば、各概念的データに対応した各合成
数を用いた簡単な代数的演算を施すことのみにより各概
念的データ間の上下関係、包含関係を求めることがで
き、高速なデータ検索を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の一実施例による概念的データの構
造化装置の構成を示すブロック図である。

【図２】 同実施例における属性−素数対応記憶手段５
の記憶内容を例示する図である。

【図３】 同実施例における事象−属性−合成数の関係
を例示する図である。

【図４】 同実施例の動作を示すフローチャートであ
る。

【図５】 同実施例の動作を示すフローチャートであ
る。

【図６】 同実施例により得られた階層化グラフを示す
図である。

【図７】 同実施例によって行われる概念的データの階
層化を示す図である。

【図８】 同実施例によって行われる概念的データの階
層化を示す図である。

【図９】 同実施例によって行われる概念的データの階
層化を示す図である。

【図１０】 同実施例によって行われる概念的データの
階層化を示す図である。

【図１１】 同実施例によって行われる概念的データの
階層化を示す図である。

【符号の説明】

１……事象入力手段、２……属性定義手段、３……素数
割り当て手段、４……素数生成手段、５……属性−素数
対応記憶手段、６……属性値割り当て手段、７……事象
−属性値対応記憶手段、８……公約数演算手段、９……
最大公約数演算手段、１０……最小公倍数演算手段、１
１……階層化手段、１２……階層化グラフ記憶手段。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 概念的データをその階層性を反映した形
   で管理保存する際に、その構造化を行う方法であって、 前記概念的データが有する各属性に対し固有の素数を割
   り当て、これらの各素数の積である合成数を前記概念的
   データを表わす情報として使用することを特徴とする概
   念的データの構造化方法。
2. 【請求項２】 前記各概念的データに対応した各合成数
   の公約数を合成数とする概念的データを前記各概念的デ
   ータを包含する上位概念に対応した概念的データとして
   求めることを特徴とする請求項１記載の概念的データの
   構造化方法。
3. 【請求項３】 前記各概念的データに対応した各合成数
   の最大公約数を前記各概念的データの最も近い上位の概
   念的データを表わす合成数として使用することを特徴と
   する請求項１記載の概念的データの構造化方法。
4. 【請求項４】 複数の前記概念的データの各合成数の最
   小公倍数に対し他の概念的データの合成数が一致する場
   合に、その概念的データを前記複数の概念的データの共
   通の上位概念の直下の概念的データとして取り扱うこと
   を特徴とする請求項１記載の概念的データの構造化方
   法。
5. 【請求項５】 概念的データをその階層性を反映した形
   で管理保存する際にその構造化を行う装置であって、 各概念的データが有する各属性に対し固有の素数を割り
   当てる素数割当手段と、 前記各概念的データが有する各属性に対応した各素数の
   積である合成数を記憶する記憶手段と、 前記各概念的データの合成数間の最大公約数を順次求め
   ることにより、その最大公約数を合成数とする前記各概
   念的データの上位概念相当の概念的データを順次求め、
   前記各概念的データを階層化する階層化手段とを具備す
   ることを特徴とするデータ構造化装置。