JPH1049550A - Data base retrieval device and program storage medium - Google Patents

Data base retrieval device and program storage medium

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Publication number
JPH1049550A
JPH1049550A JP9130214A JP13021497A JPH1049550A JP H1049550 A JPH1049550 A JP H1049550A JP 9130214 A JP9130214 A JP 9130214A JP 13021497 A JP13021497 A JP 13021497A JP H1049550 A JPH1049550 A JP H1049550A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
database
ambiguous
statistical information
search
value
Prior art date
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Pending
Application number
JP9130214A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Norio Izu
則夫 伊豆
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Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
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Publication of JPH1049550A publication Critical patent/JPH1049550A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain a specifying method for retrieval conditions using ambiguous expression by calculating an ambiguous item value that the ambiguous expression indicates when the ambiguous expression is inputted. SOLUTION: A generating means 12 generates a statistical information data base 11 once a data base 2 is set up. On receiving the statistical information data base 11 (subordinate statistical information data base 13), a calculating means 16 calculates the ambiguous item value that the ambiguous expression indicates from statistical information that the ambiguous item value of the retrieval condition managed by the statistical information data bases 11 and 13 and a set value allocated to the ambiguous expression managed by a managing means 15. After the calculation processing of the calculating means 16, a determining means 17 determines the retrieval condition by using the ambiguous item value calculated by the calculating means 16 as it is, and displaying it on a display screen for corrections through interactive processing when the retrieval condition is instructed by specifying an essential item value and the ambiguous expression, and a retrieval means 10 receives the retrieval condition to perform retrieval from the data base 2.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、データベースを検
索するデータベース検索装置と、それを実現するプログ
ラムを記憶するプログラム記憶媒体とに関し、特に、曖
昧な検索条件の指定を可能にするデータベース検索装置
と、それを実現するプログラムを記憶するプログラム記
憶媒体とに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a database search device for searching a database and a program storage medium for storing a program for realizing the database, and more particularly to a database search device capable of specifying ambiguous search conditions. And a program storage medium for storing a program for realizing the same.

【0002】[0002]

【従来の技術】データベース検索装置は、検索条件が与
えられると、データベースの管理するデータの中から、
その検索条件を充足するデータを検索する処理を行う。
2. Description of the Related Art When a search condition is given, a database search apparatus selects, from data managed by a database,
A process for searching for data that satisfies the search condition is performed.

【0003】従来のデータベース検索装置では、数値等
により検索条件が一意に定められるものを指定可能とす
る構成を採って、その形式で指定される検索条件のデー
タを検索するという構成を採っていた。
A conventional database search apparatus employs a configuration in which a search condition that is uniquely determined by a numerical value or the like can be specified, and a configuration in which search condition data specified in that format is searched. .

【0004】例えば、求人情報のデータベースを検索す
るときに、賃金を検索条件とする場合には、ユーザと対
話することで、例えば50万円以上の賃金を検索条件と
して設定して、それに該当する求人情報を検索するよう
に処理していた。
[0004] For example, when searching for a recruitment information database, if wages are used as search conditions, for example, wages of 500,000 yen or more are set as search conditions by interacting with the user, and the search conditions are met. It was processing to search for job information.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術のように、一意に定められる検索条件の入力しか許さ
ないと、検索条件によっては、ユーザは、自分の欲しい
データを簡単に検索できないことが起こるという問題点
があった。
However, if only a uniquely defined search condition is permitted as in the prior art, the user may not be able to easily search for the data he or she wants depending on the search condition. There was a problem.

【0006】例えば、求人情報のデータベースを検索す
る例で説明するならば、ユーザは、自分の入力する賃金
が高いのか低いのか分からないために、賃金の入力を変
えながら何度も検索処理を繰り返していかなくてはなら
ず、自分の欲しい求人情報を簡単に検索できないという
問題点があったのである。
For example, in the case of retrieving a recruiting information database, for example, a user does not know whether his or her input wage is high or low, and repeats the search process many times while changing the wage input. There was a problem that it was not easy to search for the job information you wanted.

【0007】本発明はかかる事情に鑑みてなされたもの
であって、曖昧な検索条件の指定を可能にすることで従
来技術の問題点の解決を実現する新たなデータベース検
索装置の提供と、それを実現するプログラムを記憶する
プログラム記憶媒体の提供とを目的とする。
The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a new database search apparatus that can solve the problems of the prior art by enabling specification of ambiguous search conditions. And a program storage medium for storing a program for realizing the above.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】図1に本発明の原理構成
を図示する。図中、1は本発明を具備するデータベース
検索装置、2は本発明のデータベース検索装置1の検索
対象となるデータベースである。
FIG. 1 shows the principle configuration of the present invention. In the figure, reference numeral 1 denotes a database search device provided with the present invention, and 2 denotes a database to be searched by the database search device 1 of the present invention.

【0009】本発明のデータベース検索装置1は、検索
手段10と、統計情報データベース11と、生成手段1
2と、副統計情報データベース13と、作成手段14
と、管理手段15と、算出手段16と、決定手段17
と、学習手段18とを備える。
The database search device 1 of the present invention includes a search means 10, a statistical information database 11, and a generation means 1.
2, sub-statistical information database 13, and creating means 14
, Management means 15, calculation means 16, and determination means 17
And learning means 18.

【0010】この検索手段10は、データベース2の管
理するデータの中から検索条件を充足するデータを検索
する。統計情報データベース11は、検索条件の必須項
目値で分割されるデータベース2の各データグループの
持つ統計情報を管理する。生成手段12は、データベー
ス2のセットアップ時に、データベース2のデータから
統計情報データベース11を生成する。
The search means 10 searches data managed by the database 2 for data satisfying a search condition. The statistical information database 11 manages statistical information of each data group of the database 2 divided by the essential item values of the search condition. The generation unit 12 generates the statistical information database 11 from the data of the database 2 when setting up the database 2.

【0011】副統計情報データベース13は、統計情報
データベース11の必須項目よりも少ない必須項目の値
で分割されるデータベース2の各データグループの持つ
統計情報を管理する。作成手段14は、統計情報データ
ベース11のデータから副統計情報データベース13を
作成する。
The sub-statistical information database 13 manages the statistical information of each data group of the database 2 divided by the values of the required items smaller than the required items of the statistical information database 11. The creating unit 14 creates the secondary statistical information database 13 from the data of the statistical information database 11.

【0012】管理手段15は、検索条件の曖昧項目に対
して指定される曖昧表現に割り付けられる規定の設定値
を管理する。算出手段16は、管理手段15の管理する
設定値を使って、検索条件の曖昧項目に対して指定され
る曖昧表現の示す曖昧項目値を算出する。
[0012] The management means 15 manages prescribed setting values assigned to the ambiguous expressions specified for the ambiguous items of the search condition. The calculating unit 16 calculates an ambiguous item value indicated by an ambiguous expression specified for the ambiguous item of the search condition using the setting value managed by the managing unit 15.

【0013】決定手段17は、必須項目値と曖昧表現と
を指定して検索条件が指示されるときに、算出手段16
の算出する曖昧項目値をそのまま使ったり、それをディ
スプレイ画面に表示して対話処理に従って修正すること
で、その検索条件を決定する。学習手段18は、決定手
段17の修正する修正値と、その修正元の曖昧項目値の
算出に用いられた統計情報とを使って、管理手段15の
管理する設定値を学習する。
The deciding means 17 calculates the calculating means 16 when the retrieval condition is designated by specifying the required item value and the ambiguous expression.
The search condition is determined by using the ambiguous item value calculated as described above as it is, or by displaying it on a display screen and modifying it according to the interactive processing. The learning unit 18 learns the set value managed by the management unit 15 using the correction value to be corrected by the determination unit 17 and the statistical information used to calculate the ambiguous item value of the correction source.

【0014】ここで、本発明のデータベース検索装置1
の持つデータベース検索機能は具体的にはプログラムで
実現されるものであり、このプログラムは媒体から提供
され、データベース検索装置1に格納されてメモリ上で
動作することで、本発明を実現することになる。
Here, the database search device 1 of the present invention
Specifically, the database search function of the present invention is realized by a program, and this program is provided from a medium, stored in the database search device 1, and operated on a memory, thereby realizing the present invention. Become.

【0015】このように構成される本発明のデータベー
ス検索装置1では、生成手段12は、データベース2が
セットアップされると、統計情報データベース11を生
成する。そして、作成手段14は、検索条件で指定され
る必須項目が、統計情報データベース11の生成に用い
られるものと一致せず、その内の一部となるときに、統
計情報データベース11のデータから副統計情報データ
ベース13を作成する。
In the database search device 1 of the present invention configured as described above, the generation means 12 generates the statistical information database 11 when the database 2 is set up. Then, when the required item specified by the search condition does not match the one used for generating the statistical information database 11 and becomes a part thereof, the creating unit 14 The statistical information database 13 is created.

【0016】このようにして、生成される統計情報デー
タベース11/副統計情報データベース13は、検索条
件の必須項目値で分割されるデータベース2の各データ
グループの持つ統計情報を管理することで、検索条件の
曖昧項目値の持つ統計情報を管理する。
The statistical information database 11 / sub-statistical information database 13 generated in this manner manages the statistical information of each data group of the database 2 divided by the essential item values of the search condition, thereby performing the search. It manages the statistical information of the ambiguous item value of the condition.

【0017】この統計情報データベース11(副統計情
報データベース13)を受けて、算出手段16は、例え
ば、必須項目値と曖昧表現とを指定して決定手段17に
対して検索条件が指定されるときに、統計情報データベ
ース11(副統計情報データベース13)に管理される
検索条件の曖昧項目値の持つ統計情報と、管理手段15
の管理するその曖昧表現に対して割り付けられる設定値
とから、その曖昧表現の示す曖昧項目値を算出する。
Receiving the statistical information database 11 (sub-statistical information database 13), the calculating means 16 specifies, for example, an essential item value and an ambiguous expression and specifies a search condition to the determining means 17. The statistical information having the ambiguous item value of the search condition managed by the statistical information database 11 (sub-statistical information database 13)
Then, an ambiguous item value indicated by the ambiguous expression is calculated from the set value assigned to the ambiguous expression managed by the ambiguous expression.

【0018】この算出手段16の算出処理を受けて、決
定手段17は、必須項目値と曖昧表現とを指定して検索
条件が指示されるときに、算出手段16の算出する曖昧
項目値をそのまま使ったり、それをディスプレイ画面に
表示して対話処理に従って修正することで、その検索条
件を決定し、この検索条件の決定を受けて、検索手段1
0は、データベース2を検索する。
In response to the calculation processing by the calculation means 16, the determination means 17 directly specifies the ambiguous item value calculated by the calculation means 16 when a search condition is designated by specifying an essential item value and an ambiguous expression. By using it or displaying it on a display screen and modifying it according to the interactive processing, the search condition is determined.
0 searches the database 2.

【0019】そして、学習手段18は、例えば、決定手
段17が修正値を決定するときに、その修正値と、その
修正元の曖昧項目値の算出に用いられた統計情報(曖昧
項目値の統計情報)とから、管理手段15の管理する設
定値の変更値を導出し、それを記録していって、その記
録データの平均値を算出することで、管理手段15の管
理する設定値を学習する。
When the determining means 17 determines the correction value, the learning means 18 determines the correction value and the statistical information (statistics of the ambiguous item value) used for calculating the ambiguous item value of the correction source. Information), a change value of the setting value managed by the management unit 15 is derived, and the derived value is recorded. The average value of the recorded data is calculated to learn the setting value managed by the management unit 15. I do.

【0020】このように、本発明のデータベース検索装
置1によれば、「高い」とか「やや高い」というような
曖昧表現を使った検索条件の指定方法が可能になること
から、ユーザは、自分の欲しいデータを簡単にデータベ
ースから検索できるようになる。
As described above, according to the database search device 1 of the present invention, a method of specifying search conditions using an ambiguous expression such as “high” or “somewhat high” is possible, so that the user can You can easily search for the data you want from the database.

【0021】そして、この曖昧表現がユーザの感覚に合
うように学習されていくので、ユーザは、自分の欲しい
データを的確にデータベースから検索できるようにな
る。
Then, the ambiguous expression is learned so as to match the user's sense, so that the user can accurately retrieve desired data from the database.

【0022】[0022]

【発明の実施の形態】以下、実施の形態に従って本発明
を詳細に説明する。図2に、本発明のデータベース検索
装置1の一実施例を図示する。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail according to embodiments. FIG. 2 shows an embodiment of the database search device 1 of the present invention.

【0023】この実施例のデータベース検索装置1は、
フロッピィディスク等に記録される求人情報データ3を
入力として、端末装置4を操作するユーザと対話するこ
とで、その求人情報データ3に格納されるユーザの欲す
る求人情報を検索するものであって、検索プログラム2
0と、セットアッププログラム21と、学習プログラム
22と、求人情報データベース23と、求人統計情報デ
ータベース24と、サブ求人統計情報データベース25
と、曖昧管理テーブル26と、ロギングファイル27と
を備える。
The database search device 1 of this embodiment is
The job information data 3 recorded on a floppy disk or the like is used as an input to interact with a user operating the terminal device 4 to search for job information desired by the user stored in the job information data 3, Search program 2
0, a setup program 21, a learning program 22, a job information database 23, a job statistics information database 24, and a sub job statistics information database 25.
, An ambiguity management table 26, and a logging file 27.

【0024】ここで、検索プログラム20やセットアッ
ププログラム21や学習プログラム22は、媒体から提
供されることになる。図3に、セットアッププログラム
21の実行する処理フローの一実施例、図4及び図5
に、検索プログラム20の実行する処理フローの一実施
例、図6に、学習プログラム22の実行する処理フロー
の一実施例を図示する次に、これらの処理フローに従っ
て本発明について詳細に説明する。
Here, the search program 20, the setup program 21, and the learning program 22 are provided from a medium. FIG. 3 shows an embodiment of a processing flow executed by the setup program 21, FIGS.
FIG. 6 shows an embodiment of a processing flow executed by the search program 20, and FIG. 6 shows an embodiment of a processing flow executed by the learning program 22. Next, the present invention will be described in detail according to these processing flows.

【0025】セットアッププログラム21は、ユーザか
ら求人情報データベース23のセットアップ要求がある
と、図3の処理フローに示すように、先ず最初に、求人
情報データ3を読み込んで求人情報データベース23を
セットアップし、続いて、この求人情報データベース2
3から求人統計情報データベース24を生成する。
When the setup program 21 receives a request from the user to set up the recruitment information database 23, first, as shown in the processing flow of FIG. 3, the recruitment information data 3 is read and the recruitment information database 23 is set up. Then, this job information database 2
Then, a job recruitment statistical information database 24 is generated from the job information 3.

【0026】図7に、求人情報データベース23のデー
タ構造、図8に、求人統計情報データベース24の一実
施例を図示する。求人情報データベース23は、求人元
の発行する求人情報を管理するものであって、この図7
に示すように、性別と職種をキー項目とする、年齢範
囲、賃金範囲、就業地、仕事の内容等からなる求人情報
を管理する。
FIG. 7 shows the data structure of the job information database 23, and FIG. 8 shows an example of the job information database 24. The recruiting information database 23 manages recruiting information issued by a recruiting source.
As shown in (1), recruitment information including age range, wage range, place of employment, job content, and the like, with gender and occupation as key items, are managed.

【0027】一方、求人統計情報データベース24は、
検索条件の必須項目値で分割される求人情報データベー
ス23の各データグループの持つ統計情報を管理するも
のであって、この図8に示すように、性別/職種/年齢
範囲の必須項目値で分割される求人情報データベース2
3の各データグループのデータ件数と、そのデータグル
ープに属する求人情報の平均賃金と、そのデータグルー
プに属する求人情報の賃金の標準偏差とを管理する。な
お、サブ求人統計情報データベース25を生成する必要
がないときには、データ件数の管理を省略することが可
能である。
On the other hand, the job recruitment statistics information database 24
It manages the statistical information of each data group of the recruitment information database 23 divided by the essential item values of the search condition, and is divided by the essential item values of gender / occupation / age range as shown in FIG. Recruitment Information Database 2
3 manages the number of data items in each data group, the average wage of job information belonging to the data group, and the standard deviation of wages of job information belonging to the data group. When it is not necessary to generate the sub recruitment statistical information database 25, the management of the number of data items can be omitted.

【0028】このようにして、セットアッププログラム
21は、ユーザから求人情報データベース23のセット
アップ要求があると、図7に示すような求人情報データ
ベース23をセットアップするとともに、この求人情報
データベース23から、図8に示すような求人統計情報
データベース24を生成するのである。
In this way, the setup program 21 sets up the recruitment information database 23 as shown in FIG. 7 upon receiving a setup request from the user from the recruitment information database 23, and outputs the requisition information database 23 from FIG. The job requisition information database 24 as shown in FIG.

【0029】一方、検索プログラム20は、検索条件の
入力に先立って、ユーザから検索条件の必須項目の指定
があると、図4の処理フローに示すように、先ず最初
に、その指定される必須項目が、求人統計情報データベ
ース24の生成に用いられた必須項目よりもゆるいのか
否かを判断して、求人統計情報データベース24の生成
に用いられた必須項目と同じであることを判断するとき
には、何も処理を行わずにそのまま終了し、求人統計情
報データベース24の生成に用いられた必須項目よりも
ゆるいことを判断するとき、すなわち、指定される必須
項目が求人統計情報データベース24の生成に用いられ
た必須項目の一部であることを判断するときには、求人
情報データベース23からサブ求人統計情報データベー
ス25を生成する。
On the other hand, the search program 20, when the user specifies a required item of the search condition prior to the input of the search condition, first, as shown in the processing flow of FIG. When it is determined whether the item is looser than the required item used for generating the job recruitment statistical information database 24, and when it is determined that the item is the same as the required item used for generating the recruiting statistical information database 24, When the process is terminated without performing any processing and it is determined that the required item is looser than the required item used for generating the recruiting statistical information database 24, that is, the specified required item is used for generating the recruiting statistical information database 24. When it is determined that the requisition is a part of the required item, the sub recruitment statistics information database 25 is generated from the requisition information database 23.

【0030】このサブ求人統計情報データベース25
は、指定される必須項目の値で分割される求人情報デー
タベース23の各データグループの持つ統計情報を管理
するものであり、図8に示した求人統計情報データベー
ス24と同様に、分割されたデータグループに属するデ
ータの件数と、そのデータグループに属する求人情報の
平均賃金と、そのデータグループに属する求人情報の賃
金の標準偏差とを管理する。なお、データ件数について
は管理を省略することが可能である。
This sub job recruitment statistics information database 25
Manages the statistical information of each data group of the job information database 23 divided by the value of the designated required item. Like the job information statistical database 24 shown in FIG. It manages the number of data belonging to the group, the average wage of job information belonging to the data group, and the standard deviation of wage of job information belonging to the data group. The management of the number of data items can be omitted.

【0031】サブ求人統計情報データベース25は、統
計情報データベース23の持つ必須項目の内の一部のも
のを必須項目として持つものである。例えば、図8に示
した求人統計情報データベース24では、性別/職種/
年齢範囲を必須項目としているが、サブ求人統計情報デ
ータベース25は、例えば、この内の性別/年齢範囲を
必須項目とするというように、その内の一部を必須項目
としている。
The sub job recruitment statistical information database 25 has some of the essential items of the statistical information database 23 as essential items. For example, in the job recruitment statistics information database 24 shown in FIG.
Although the age range is a required item, the sub-recruitment statistics information database 25 makes a part of the required item mandatory, for example, the gender / age range in the sub job recruitment information database.

【0032】この構造に従い、サブ求人統計情報データ
ベース25は、求人情報データ3に戻らなくても、求人
統計情報データベース24から簡単に作成できることに
なる。
According to this structure, the sub recruitment statistical information database 25 can be easily created from the recruitment statistical information database 24 without returning to the recruitment information data 3.

【0033】例えば、図8に示した求人統計情報データ
ベース24の例で説明するならば、「男、営業、25〜
29才」の求人情報は、データ件数が“98”で、平均
賃金が“31万円”で、標準偏差が“5.8万円”であ
り、「男、建築設計、25〜29才」の求人情報は、デ
ータ件数が“28”で、平均賃金が“35万円”で、標
準偏差が“6.2万円”であるので、職種の「営業」と
「建築設計」とを区別しない「男、25〜29才」の求
人情報の平均賃金は、
For example, in the case of the job recruitment statistics information database 24 shown in FIG.
The job information for "29 years old" has "98" data items, the average wage is "310,000 yen", the standard deviation is "58,000 yen", and "male, architectural design, 25-29 years old" In the recruitment information, the number of data is "28", the average wage is "350,000 yen", and the standard deviation is "620,000 yen". No, the average wage for job offers for "male, 25-29"

【0034】[0034]

【数1】 (Equation 1)

【0035】に従って、“32万円”と求まり、また、
標準偏差は、
According to the above, "320,000 yen" is obtained.
The standard deviation is

【0036】[0036]

【数2】 (Equation 2)

【0037】に従って、“6.0万円”と求まるというよ
うに、〔数1〕式と〔数2〕式を使って、求人統計情報
データベース24から簡単に作成できるのである。この
サブ求人統計情報データベース25の性質を使い、検索
プログラム20は、検索条件の入力に先立って、ユーザ
から検索条件の必須項目の指定があるときに、その必須
項目が求人統計情報データベース24の生成に用いられ
た必須項目よりもゆるいことを判断するときには、規定
の算出処理に従って、求人情報データベース23からサ
ブ求人統計情報データベース25を生成するのである。
Thus, "60,000 yen" can be easily obtained from the job recruitment statistical information database 24 using the equations (1) and (2). Using the nature of the sub recruitment statistics information database 25, the search program 20 generates the recruitment statistics information database 24 when the user specifies a required item of the search condition prior to input of the search condition. When it is determined that the required item is looser than the required item, the sub job-recruiting statistical information database 25 is generated from the job-recruiting information database 23 in accordance with a prescribed calculation process.

【0038】検索プログラム20は、サブ求人統計情報
データベース25が生成されるときには、求人統計情報
データベース24ではなくて、サブ求人統計情報データ
ベース25を用いて検索処理を行うことになるが、ここ
では、説明の便宜上、サブ求人統計情報データベース2
5が生成されないことを想定する。すなわち、検索プロ
グラム20は、求人統計情報データベース24を用いて
検索処理を行うことを想定する。
When the sub job recruitment statistics information database 25 is generated, the search program 20 performs the retrieving process using the sub job recruitment statistics information database 25 instead of the job recruitment statistics information database 24. For the sake of explanation, the sub-job statistics database 2
Assume that 5 is not generated. That is, it is assumed that the search program 20 performs a search process using the job recruitment statistical information database 24.

【0039】このようにして、求人統計情報データベー
ス24が生成された後、ユーザから求人情報の検索指示
があると、検索プログラム20は、図5の処理フローに
示すように、先ず最初に、ステップ1で、端末装置4の
ディスプレイ画面に図9に示すような検索条件入力画面
を表示することで、ユーザからの検索条件を入力する。
After the job statistics information database 24 has been generated in this way, when the user issues a search instruction for job information, the search program 20 first executes the steps shown in the processing flow of FIG. In step 1, a search condition input screen as shown in FIG. 9 is displayed on the display screen of the terminal device 4 to input search conditions from the user.

【0040】この検索条件入力画面では、賃金について
は、「高い」、「やや高い」、「普通」、「やや低
い」、「低い」という曖昧表現を用いた入力方法を採っ
ているので、このステップ1では、性別や年齢や職種等
の必須項目については、数値等により表される一意の入
力値を入力するとともに、賃金という曖昧項目について
は、曖昧表現により表される曖昧な入力値を入力するこ
とになる。
This search condition input screen employs an input method using vague expressions such as “high”, “somewhat high”, “normal”, “somewhat low”, and “low”. In step 1, for required items such as gender, age, and occupation, enter unique input values represented by numerical values, and for vague items such as wages, enter vague input values represented by vague expressions. Will do.

【0041】ステップ1で、検索条件となる必須項目値
と曖昧表現とを入力すると、続いて、ステップ2で、求
人統計情報データベース24から、その入力した必須項
目値の指す平均賃金及び標準偏差を取得する。例えば、
求人統計情報データベース24が図8に示すようなデー
タを管理するときにあって、「男、建築設計、37才」
という必須項目値が入力されると、求人統計情報データ
ベース24から、その必須項目値の指す平均賃金“38
万円”、標準偏差“7.3万円”というデータを取得する
のである。
In step 1, the required item value and the ambiguous expression serving as search conditions are input. Then, in step 2, the average wage and the standard deviation indicated by the input required item value are retrieved from the recruitment statistical information database 24. get. For example,
When the job information database 24 manages data as shown in FIG. 8, "man, architect, 37 years old"
Is input from the job recruitment statistics information database 24, the average wage "38" indicated by the required item value is entered.
The data of "10,000 yen" and the standard deviation of "73,000 yen" are acquired.

【0042】続いて、ステップ3で、曖昧管理テーブル
26を参照することで、入力した曖昧表現の指す係数値
を取得する。この曖昧管理テーブル26は、曖昧表現に
割り付けられる係数値を管理するものであって、例え
ば、図10(a)に示すように、賃金が「高い」という
曖昧表現には係数値“0.5”、賃金が「やや高い」とい
う曖昧表現には係数値“0.3”、賃金が「普通」という
曖昧表現には係数値“0”、賃金が「やや低い」という
曖昧表現には係数値“−0.3”、賃金が「低い」という
曖昧表現には係数値“−0.5”という係数値を管理す
る。
Subsequently, in step 3, by referring to the fuzzy management table 26, the coefficient value indicated by the input fuzzy expression is obtained. The fuzzy management table 26 manages coefficient values assigned to fuzzy expressions. For example, as shown in FIG. 10A, the fuzzy expression that wages are “high” has a coefficient value “0.5”. ”, The coefficient value“ 0.3 ”for the ambiguous expression that the wage is“ slightly high ”, the coefficient value“ 0 ”for the ambiguous expression that the wage is“ normal ”, and the coefficient value for the ambiguous expression that the wage is“ slightly low ” The coefficient value “−0.5” is managed for the ambiguous expression “−0.3” and the wage “low”.

【0043】この係数値は、具体的には、図10(b)
に示すように、標準偏差σに対する乗算係数となるもの
であって、係数値“0.5”は、「平均賃金」よりも
「0.5σ」高い賃金を示し、係数値“0.3”は、「平均
賃金」よりも「0.3σ」高い賃金を示し、係数値“0”
は「平均賃金」の賃金を示し、係数値“−0.3”は、
「平均賃金」よりも「0.3σ」低い賃金を示し、係数値
“−0.5”は、「平均賃金」よりも「0.5σ」低い賃金
を示している。
This coefficient value is specifically shown in FIG.
As shown in the figure, the coefficient is a multiplication coefficient for the standard deviation σ, and the coefficient value “0.5” indicates a wage higher by “0.5σ” than the “average wage”, and the coefficient value is “0.3”. Indicates a wage that is “0.3σ” higher than “average wage” and has a coefficient value of “0”.
Indicates the wage of “average wage”, and the coefficient value “−0.3”
The coefficient indicates a wage that is lower than “average wage” by “0.3σ”, and the coefficient value “−0.5” indicates a wage lower by “0.5σ” than “average wage”.

【0044】これから、ステップ3で、曖昧管理テーブ
ル26から係数値を取得すると、続いて、ステップ4
で、この係数値と、ステップ2で取得した平均賃金/標
準偏差とを使い、 賃金=(平均賃金)+(係数値)×(標準偏差) の算出式に従って、入力した曖昧表現の示す賃金を算出
して、それを端末装置4のディスプレイ画面に表示す
る。
From now on, when the coefficient value is obtained from the fuzzy management table 26 in step 3,
Then, using the coefficient value and the average wage / standard deviation obtained in step 2, according to a calculation formula of wage = (average wage) + (coefficient value) × (standard deviation), the wage indicated by the input ambiguous expression is calculated. The calculated value is displayed on the display screen of the terminal device 4.

【0045】続いて、ステップ5で、この賃金の表示に
対して、ユーザが修正値を入力してくるのか否かを判断
して、修正値を入力してこないことを判断するとき、す
なわち、ユーザの考えている賃金と一致するときには、
ステップ7に進んで、ステップ1で入力した必須項目値
と、ステップ4で算出した賃金とで規定される検索条件
がユーザの要求する検索条件であると決定して、その検
索条件を充足するデータを求人情報データベース23か
ら検索して、その検索結果を端末装置4のディスプレイ
画面に表示する。
Subsequently, in step 5, it is determined whether or not the user enters a correction value for the display of the wage, and when it is determined that the correction value is not input, that is, If it matches the user ’s wage,
Proceeding to step 7, determine that the search condition specified by the mandatory item value input in step 1 and the wage calculated in step 4 is the search condition requested by the user, and the data satisfying the search condition Is retrieved from the recruitment information database 23, and the retrieval result is displayed on the display screen of the terminal device 4.

【0046】一方、ステップ5で、曖昧表現の示す賃金
の表示に対して、ユーザが修正値を入力してくることを
判断するとき、すなわち、ユーザの考えている賃金と一
致しないときには、ステップ6に進んで、ユーザの入力
する修正値に従って曖昧表現の示す賃金を変更するとと
もに、その修正値と、ステップ1で入力した曖昧表現
と、ステップ2で取得した平均賃金/標準偏差とをロギ
ングファイル27に格納する。
On the other hand, when it is determined in step 5 that the user inputs a correction value for the display of the wage indicated by the ambiguous expression, that is, when it does not match the wage which the user thinks, step 6 , The wage indicated by the ambiguous expression is changed according to the correction value input by the user, and the corrected value, the ambiguous expression input in step 1 and the average wage / standard deviation obtained in step 2 are recorded in the logging file 27. To be stored.

【0047】続いて、ステップ7に進んで、この修正し
た賃金と、ステップ1で入力した必須項目値とで規定さ
れる検索条件がユーザの要求する検索条件であると決定
して、その検索条件を充足するデータを求人情報データ
ベース23から検索して、その検索結果を端末装置4の
ディスプレイ画面に表示する。
Then, the process proceeds to a step 7, wherein it is determined that the search condition defined by the corrected wage and the required item value inputted in the step 1 is a search condition requested by the user, and the search condition is determined. Is retrieved from the requisition information database 23 and the search result is displayed on the display screen of the terminal device 4.

【0048】このようにして、検索プログラム20は、
入力した曖昧表現の示す賃金を算出し、対話処理に従っ
て必要に応じてそれを修正することで検索条件を決定し
て、求人情報データベース23の検索を行うのである。
そして、算出した曖昧表現の示す賃金をユーザが修正す
る場合には、図11に示すように、その修正賃金と、そ
の修正元となった賃金の算出に用いた曖昧表現/平均賃
金/標準偏差とをロギングファイル27に格納していく
のである。
In this way, the search program 20
The requisition indicated by the input ambiguous expression is calculated, and it is corrected as necessary according to the interactive processing to determine the search condition, and the recruitment information database 23 is searched.
Then, when the user corrects the wage indicated by the calculated vague expression, as shown in FIG. 11, the modified wage and the vague expression / average wage / standard deviation used in calculating the wage as the correction source Are stored in the logging file 27.

【0049】このロギングファイル27の格納データを
受けて、学習プログラム22は、起動されると、図6の
処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ1で、
ロギングファイル27に格納される曖昧表現を1つ選択
し、続くステップ2で、この選択ができたのか否かを判
断して、選択できないことを判断するとき、すなわち、
全ての曖昧表現を選択し終えたときには、処理を終了す
る。
When the learning program 22 is started upon receiving the data stored in the logging file 27, as shown in the processing flow of FIG.
When one ambiguous expression stored in the logging file 27 is selected, and it is determined in subsequent step 2 whether or not this selection has been made, and when it is determined that the selection cannot be made, that is,
When all the ambiguous expressions have been selected, the process ends.

【0050】一方、ステップ2で、曖昧表現を選択でき
たことを判断するときには、ステップ3に進んで、ロギ
ングファイル27の未処理の格納データの中から、選択
した曖昧表現を持つ格納データを1つ選択し、続くステ
ップ4で、この選択ができたのか否かを判断して、選択
できたことを判断するときには、ステップ5に進んで、
ロギングファイル27から、その選択した格納データの
持つ修正賃金/平均賃金/標準偏差を読み出す。
On the other hand, when it is determined in step 2 that the ambiguous expression has been selected, the process proceeds to step 3 in which the storage data having the selected ambiguous expression is selected from the unprocessed storage data of the logging file 27. In the following step 4, it is determined whether or not this selection has been made. When it is determined that the selection has been made, the process proceeds to step 5,
From the logging file 27, the corrected wage / average wage / standard deviation of the selected storage data is read.

【0051】続いて、ステップ6で、この読み出した修
正賃金/平均賃金/標準偏差を使い、 係数値=[(修正賃金)−(平均賃金)]/(標準偏差) の算出式に従って係数値を算出し、続いて、ステップ7
で、その算出した係数値をそれまでに算出した係数値に
累積加算してから、ステップ3に戻っていく。
Subsequently, in step 6, using the read corrected wage / average wage / standard deviation, the coefficient value is calculated according to a calculation formula of coefficient value = [(corrected wage) − (average wage)] / (standard deviation). Calculation, then step 7
Then, the calculated coefficient value is cumulatively added to the coefficient values calculated so far, and then the process returns to step 3.

【0052】このようにして、ステップ3ないしステッ
プ7の処理を繰り返していくことで、ステップ1で選択
した曖昧表現に対する係数値の累積加算値を算出してい
って、ステップ4で、ロギングファイル27に格納され
るその曖昧表現を持つ全ての格納データの処理を終了し
たことを判断すると、ステップ8に進んで、算出した係
数値の累積加算値をその曖昧表現を持つデータ数で割算
することで平均値を求めて、続くステップ9で、曖昧管
理テーブル26に管理されるその曖昧表現の係数値をそ
の求めた平均値のものに変更してから、ステップ1に戻
っていく。
By repeating the processing of steps 3 to 7 in this way, the cumulative addition value of the coefficient value for the ambiguous expression selected in step 1 is calculated. When it is determined that the processing of all the stored data having the ambiguous expression stored in is completed, the process proceeds to step 8, where the cumulative addition value of the calculated coefficient values is divided by the number of data having the ambiguous expression. Then, in step 9, the coefficient value of the fuzzy expression managed in the fuzzy management table 26 is changed to that of the obtained mean value, and the process returns to step 1.

【0053】このように、学習プログラム22は、曖昧
管理テーブル26に管理される係数値を、ユーザの考え
る曖昧表現の指すものに学習していくことで、曖昧管理
テーブル26に管理される係数値を適切なものに変更し
ていくのである。
As described above, the learning program 22 learns the coefficient values managed in the ambiguity management table 26 to the ones indicated by the ambiguity expression considered by the user, thereby obtaining the coefficient values managed in the ambiguity management table 26. Is changed to an appropriate one.

【0054】これにより、検索プログラム20は、曖昧
表現の示す賃金として、ユーザの感覚に合った的確なも
のを算出できるようになる。図示実施例に従って本発明
を開示したが、本発明はこれに限定されるものではな
い。例えば、実施例では、曖昧表現が入力されるとき
に、その曖昧表現の指す曖昧項目値を算出する構成を採
ったが、本発明はこれに限られるものではなくて、求人
統計情報データベース24やサブ求人統計情報データベ
ース25を生成するときに、全ての曖昧表現の指す曖昧
項目値を予め算出するようにしておく構成を採ってもよ
い。
As a result, the search program 20 can calculate an accurate wage represented by the ambiguous expression according to the user's sense. Although the present invention has been disclosed in accordance with the illustrated embodiment, the present invention is not limited thereto. For example, in the embodiment, when an ambiguous expression is input, an ambiguous item value indicated by the ambiguous expression is calculated. However, the present invention is not limited to this. When generating the sub recruitment statistical information database 25, a configuration may be adopted in which the ambiguous item values indicated by all the ambiguous expressions are calculated in advance.

【0055】また、実施例では、ロギングファイル27
に、曖昧表現/修正賃金/平均賃金/標準偏差を格納す
る構成を採って、学習プログラム22が、このロギング
ファイル27の格納データを使って、 係数値=[(修正賃金)−(平均賃金)]/(標準偏差) の算出式に従って係数値を算出し、それを累積加算して
平均値を求めていくことで係数値を学習していく構成を
採ったが、本発明はこれに限られるものではなくて、検
索プログラム20が、この算出式に従って係数値を算出
してロギングファイル27に格納し、学習プログラム2
2が、それを累積加算して平均値を求めていくことで係
数値を学習していくようにしてもよい。
In the embodiment, the logging file 27
Then, the learning program 22 uses the data stored in the logging file 27 to obtain a coefficient value = [(corrected wage) − (average wage). ] / (Standard deviation), a coefficient value is calculated according to the formula, and the coefficient value is learned by cumulatively adding the calculated value to obtain an average value. However, the present invention is not limited to this. Instead, the search program 20 calculates a coefficient value according to this calculation formula, stores the coefficient value in the logging file 27, and
2, the coefficient value may be learned by cumulatively adding the values to obtain an average value.

【0056】[0056]

【発明の効果】以上説明したように、本発明のデータベ
ース検索装置によれば、「高い」とか「やや高い」とい
うような曖昧表現を使った検索条件の指定方法が可能に
なることから、ユーザは、自分の欲しいデータを簡単に
データベースから検索できるようになる。
As described above, according to the database search apparatus of the present invention, it becomes possible to specify a search condition using an ambiguous expression such as "high" or "somewhat high". Will be able to easily retrieve the data you want from the database.

【0057】そして、この曖昧表現がユーザの感覚に合
うように学習されていくので、ユーザは、自分の欲しい
データを的確にデータベースから検索できるようにな
る。
Then, the ambiguous expression is learned so as to match the user's sense, so that the user can accurately retrieve desired data from the database.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の原理構成図である。FIG. 1 is a principle configuration diagram of the present invention.

【図2】本発明の一実施例である。FIG. 2 is an embodiment of the present invention.

【図3】セットアッププログラムの実行する処理フロー
である。
FIG. 3 is a processing flow executed by a setup program.

【図4】検索プログラムの実行する処理フローである。FIG. 4 is a processing flow executed by a search program.

【図5】検索プログラムの実行する処理フローである。FIG. 5 is a processing flow executed by a search program.

【図6】学習プログラムの実行する処理フローである。FIG. 6 is a processing flow executed by a learning program.

【図7】求人情報データベースのデータ構造図である。FIG. 7 is a data structure diagram of a job information database.

【図8】求人統計情報データベースの一実施例である。FIG. 8 is an example of a job recruitment statistics information database.

【図9】検索条件入力画面の一実施例である。FIG. 9 is an example of a search condition input screen.

【図10】曖昧管理テーブルの一実施例である。FIG. 10 is an example of an ambiguity management table.

【図11】ロギングファイルの一実施例である。FIG. 11 is an example of a logging file.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 データベース検索装置 2 データベース 10 検索手段 11 統計情報データベース 12 生成手段 13 副統計情報データベース 14 作成手段 15 管理手段 16 算出手段 17 決定手段 18 学習手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Database search apparatus 2 Database 10 Search means 11 Statistical information database 12 Generating means 13 Secondary statistical information database 14 Creating means 15 Management means 16 Calculation means 17 Decision means 18 Learning means

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 データベースを検索するデータベース検
索装置において、 指定された曖昧表現以外の検索条件に基づいて、該曖昧
表現に対応する値を算出する算出手段を備えることを、 特徴とするデータベース検索装置。
1. A database search device for searching a database, comprising: a calculating unit that calculates a value corresponding to an ambiguous expression based on a search condition other than a specified ambiguous expression. .
【請求項2】 データベースを検索するデータベース検
索装置において、 検索条件の必須項目値で分割されるデータベースの各デ
ータグループの持つ統計情報を管理する統計情報データ
ベースと、 上記統計情報データベースに管理される検索条件の曖昧
項目値の持つ統計情報と、曖昧項目に対して指定される
曖昧表現に割り付けられる規定の設定値とから、該曖昧
表現の示す曖昧項目値を算出する算出手段と、 必須項目値と曖昧表現とを指定して検索条件が指示され
るときに、上記算出手段の算出する曖昧項目値を使って
該検索条件を決定する決定手段とを備えることを、 特徴とするデータベース検索装置。
2. A database search device for searching a database, a statistical information database for managing statistical information of each data group of the database divided by a required item value of a search condition, and a search managed by the statistical information database. Calculating means for calculating an ambiguous item value indicated by the ambiguous expression from statistical information of the ambiguous item value of the condition and a prescribed setting value assigned to the ambiguous expression specified for the ambiguous item; A search unit that determines the search condition by using an ambiguous item value calculated by the calculation unit when a search condition is designated by specifying an ambiguous expression.
【請求項3】 請求項2記載のデータベース検索装置に
おいて、 データベースのセットアップ時に、データベースのデー
タから統計情報データベースを生成する生成手段を備え
ることを、 特徴とするデータベース検索装置。
3. The database search apparatus according to claim 2, further comprising: a generation unit configured to generate a statistical information database from data of the database when setting up the database.
【請求項4】 請求項2又は3記載のデータベース検索
装置において、 検索条件で指定される必須項目が、統計情報データベー
スの生成に用いられるものと一致せず、その内の一部と
なるときに、統計情報データベースのデータから、該必
須項目値で分割されるデータベースの各データグループ
の持つ統計情報を管理する副統計情報データベースを作
成する作成手段を備え、 算出手段は、上記副統計情報データベースに管理される
検索条件の曖昧項目値の持つ統計情報を使って、曖昧表
現の示す曖昧項目値を算出することを、 特徴とするデータベース検索装置。
4. The database search apparatus according to claim 2, wherein an essential item specified by the search condition does not match the one used for generating the statistical information database and becomes a part of the required item. And a creating means for creating, from the data of the statistical information database, a sub-statistical information database that manages the statistical information of each data group of the database divided by the required item value. A database search device characterized by calculating ambiguous item values indicated by ambiguous expressions using statistical information of ambiguous item values of managed search conditions.
【請求項5】 請求項2、3又は4記載のデータベース
検索装置において、 決定手段は、算出手段の算出する曖昧項目値をディスプ
レイ画面に表示し、対話処理に従い必要に応じて該曖昧
項目値を修正することを、 特徴とするデータベース検索装置。
5. The database search device according to claim 2, wherein the determining means displays the ambiguous item value calculated by the calculating means on a display screen, and displays the ambiguous item value as necessary according to the interactive processing. A database search device characterized by correction.
【請求項6】 請求項5記載のデータベース検索装置に
おいて、 決定手段の修正する修正値と、その修正元の曖昧項目値
の算出に用いられた統計情報とを使って、曖昧表現に割
り付けられる設定値を学習する学習手段を備えること
を、 特徴とするデータベース検索装置。
6. The database search apparatus according to claim 5, wherein the setting assigned to the ambiguous expression is determined by using the correction value to be corrected by the determination means and the statistical information used to calculate the ambiguous item value of the correction source. A database search device comprising a learning unit for learning a value.
【請求項7】 データベースを検索するデータベース検
索装置を実現するプログラムが記憶されるプログラム記
憶媒体であって、 データベースのデータから、検索条件の必須項目値で分
割されるデータベースの各データグループの持つ統計情
報を管理する統計情報データベースを生成する生成手段
と、 上記統計情報データベースに管理される検索条件の曖昧
項目値の持つ統計情報と、曖昧項目に対して指定される
曖昧表現に割り付けられる規定の設定値とから、該曖昧
表現の示す曖昧項目値を算出する算出手段と、 必須項目値と曖昧表現とを指定して検索条件が指示され
るときに、上記算出手段の算出する曖昧項目値を使って
該検索条件を決定する決定手段とを実現するプログラム
が記憶されることを、 特徴とするプログラム記憶媒体。
7. A program storage medium for storing a program for realizing a database search device for searching a database, wherein the statistics of each data group of the database divided by the essential item values of the search condition from the data of the database Generating means for generating a statistical information database for managing information; statistical information having an ambiguous item value of a search condition managed by the statistical information database; and setting of rules to be assigned to an ambiguous expression specified for the ambiguous item A calculating means for calculating an ambiguous item value indicated by the ambiguous expression from the value, and using a fuzzy item value calculated by the calculating means when a search condition is designated by specifying a required item value and the ambiguous expression. A program storage medium, wherein a program that realizes the determination means for determining the search condition is stored.
JP9130214A 1996-05-29 1997-05-21 Data base retrieval device and program storage medium Pending JPH1049550A (en)

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JP8-134747 1996-05-29
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