WO2004036496A1 - ルールベース管理装置およびルールベース管理プログラム - Google Patents

ルールベース管理装置およびルールベース管理プログラム Download PDF

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WO2004036496A1
WO2004036496A1 PCT/JP2002/010841 JP0210841W WO2004036496A1 WO 2004036496 A1 WO2004036496 A1 WO 2004036496A1 JP 0210841 W JP0210841 W JP 0210841W WO 2004036496 A1 WO2004036496 A1 WO 2004036496A1
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WO
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rule
case information
case
information
rules
Prior art date
Application number
PCT/JP2002/010841
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English (en)
French (fr)
Inventor
Takahisa Ando
Seishi Okamoto
Akira Sato
Hiroya Inakoshi
Toru Ozaki
Original Assignee
Fujitsu Limited
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
    • G06N5/025—Extracting rules from data

Definitions

  • the present invention relates to a rule-based management device and a rule-based management program.
  • a rule-based management device and a rule-based management program.
  • it is easy and low-cost to evaluate, add, and change rules.
  • the present invention relates to a rule-based management device and a rule-based management program that can be performed at a time.
  • RDR method Ripple Down Rules method
  • a rule base is constructed by a binary tree structure having a node and two branches extending from the node as a unit. In each node, one rule and one case that triggered the registration of the rule are registered. The two branches consist of a “Y e s” branch that meets the rule and a “No” branch that does not satisfy the rule.
  • the rule-based sysdem based on the RDR method has a binary tree structure, which is consistent in knowledge, such as in the medical field and fault diagnosis, and is effective in fields where applied rules are fixed. It is not suitable for areas where the optimal rules to be selected vary depending on external factors such as people, circumstances, and context, such as sales, sales, and content recommendation on the web.
  • the present invention has been made in view of the above, and in a field in which the optimum rule changes due to external factors, a rule base management device and a rule base management device that can easily, inexpensively, evaluate, add, and change rules. It aims to provide a rule-based management program. Disclosure of the invention
  • the present invention provides a rule base for storing a plurality of rules each composed of a condition part and a conclusion part, a case information database for storing case information on application results of the rules, Associating means for associating rules with case information that satisfies the rules; case information searching means for searching a case information set from the case information database using a condition part of a rule to be validated as a key; and the case information set A ratio calculating unit that calculates a ratio of case information that satisfies a conclusion part of the rule; and a validity determining unit that determines validity of the rule based on the ratio.
  • the present invention provides a rule base management apparatus comprising: a rule base storing a plurality of rules each composed of a condition part and a conclusion part; and an example information database storing case information on application results of the rules.
  • An applicable rule-based management program comprising: Associating means for associating information with a report, a case information search means for searching a case information set from the case information database using a condition part of a rule to be checked for validity as a key, and a conclusion part of the rule in the case information set.
  • a rule-based management program for functioning as a ratio calculating unit that calculates a ratio of case information to be satisfied, and a validity determining unit that determines validity of the rule based on the ratio.
  • case information on the result of application of a rule is stored in a case information database, rules are associated with case information that satisfies the rule, and a search is performed using the condition part of the rule to be validated as a key. Then, based on the case information set, the ratio of case information that satisfies the conclusion part of the rule was calculated, and the validity of the rule was determined based on this ratio.
  • rules can be evaluated and changed easily and at low cost.
  • the present invention relates to a rule base storing a plurality of rules each including attribute information, a case information database storing case information on application results of the rules, and associating the rules with case information satisfying the rules.
  • a case information searching means for searching a case information set from the case information database using a rule to which attribute information is to be added as a key; and in the case information set, attribute information not included in the rule.
  • Attribute information selecting means for selecting; distribution calculating means for calculating the distribution of the attribute information selected by the attribute information selecting means in the case information set; and attribute information having a ratio of at least a predetermined value in the distribution!
  • attribute information presenting means for presenting as a candidate to be added to the rule.
  • a case information set is searched from a case information database using a rule to which attribute information is to be added as a key, and in this case information set, attribute information not included in the rule is selected, and attribute information is selected.
  • Attribute information whose ratio in the information distribution is greater than or equal to a predetermined value is presented as a candidate for addition to the rule, so in fields where the optimal rule changes due to external factors, the attribute information We can provide assistance with additions.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment according to the present invention
  • FIG. 2 is a diagram for explaining rules and examples in the same embodiment
  • FIG. FIG. 4 is a diagram showing a configuration of the rule base 200 shown in FIG. 1
  • FIG. 4 is a diagram showing a configuration of the case information database 210 shown in FIG. 1
  • FIG. FIG. 6 is a diagram showing the configuration of an association information database 220 shown in FIG. 6
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining the operation of the same embodiment
  • FIG. 7 is a rule addition process shown in FIG.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining the management process shown in FIG. 6,
  • FIG. 9 is a flowchart for explaining the rule validity check process shown in FIG. FIG.
  • FIG. 10 explains the rule application processing shown in FIG.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the rule adding process shown in FIG. 7
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the rule adding process shown in FIG.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the management process shown in FIG. 8,
  • FIG. 14 is a diagram for explaining the rule validity check process shown in FIG.
  • Fig. 10 is a diagram for explaining the rule application process shown in Fig. 10
  • Fig. 16 is a diagram for explaining the rule application process shown in Fig. 10
  • FIG. 18 is a diagram illustrating a configuration of a rule base 201 according to the embodiment
  • FIG. 18 is a diagram illustrating a configuration of the rule base 202 according to the same embodiment
  • FIG. 19 is a diagram illustrating the same implementation.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the rule adding process shown in FIG. 7
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the rule adding process shown in FIG.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the management process shown
  • FIG. 20 is a diagram showing a configuration of a case information database 211 in the embodiment;
  • FIG. 20 is a diagram showing a case information database in the same embodiment;
  • FIG. 21 is a block diagram showing a configuration of a second embodiment, and
  • FIG. 21 is a block diagram showing a configuration of a modification of the same embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment according to the present invention.
  • the rule base management device 100 shown in the figure is used in an expert system and the like, and is used for a rule base 200 for storing rules and a case information database for storing case information.
  • a device for managing the association information database 220 and the like for example, having a function of recommending an optimum product to the user based on rules.
  • condition part and the conclusion part consist of attributes (age, gender, hobbies, product type, color) that represent the characteristics of the person or thing to be recommended, and attribute values (20s, men, tennis, towels, blue). Is represented by a set of pairs.
  • the rule base 200 stores a plurality of rules identified by the rule ID (see FIG. 2 (a)).
  • the case information handled by the rule-based management device 100 includes, for a user who has actually purchased a product, user information indicating the characteristics of the user and content information indicating the characteristics of the product.
  • Figure 2 (b) shows the case information that the user purchased the product.
  • the other case information shown in Figs. 2 (c) and 2 (d) has the same configuration as the case information shown in Fig. 2 (b).
  • the case information database 210 stores a plurality of case information items identified by case IDs (see FIGS. 2 (b) to (d)).
  • the rule applied when the user purchases the product is determined by the associating unit 108 and the rule definer. , And the case information (single or plural) related to the user and the product.
  • each of the case information shown in FIGS. 2 (b) to (d) has the user information satisfying the condition part of the rule shown in FIG. 2 (a), and determines the conclusion part of the rule. Have product information that satisfies.
  • the association information database 220 stores association information including a rule ID and a case ID for identifying case information associated with a rule corresponding to the rule ID. I have.
  • the input unit 101 is a keyboard, a mouse, and the like, and is used for inputting various data and information.
  • the display unit 102 is a CRT (Cathode Ray Tube), an LCD (Liquid Crystal Display), or the like, and displays various rules, processing results, and the like.
  • the input / output interface 103 is provided between the input unit 101 and the display unit 102 and each unit, and controls input / output.
  • the rule i @ tl unit 104 executes a rule iiira process for adding a rule to the rule base 200.
  • the management unit 105 executes a management process for managing the rule base 200 and the case information database 210.
  • the management process includes a process of searching for a rule from the rule base 200, a process of searching for a case from the case information database 210, and a process of finding an attribute to be added to the rule.
  • the validity check unit 106 executes a rule validity check process for checking the validity of the rules stored in the rule base 200, and prompts the rule defender to correct the rule if the validity is low. .
  • the rule application unit 107 actually applies the rules stored in the rule base 200 to the user request, and executes a Luno HI process for recommending a product to the user.
  • the associating unit 108 has a function of generating association information for associating a rule with a case, and storing this in the association information database 220.
  • the rule search unit 109 has a function of searching for a rule from the rule base 200 based on a search key.
  • Case retrieval unit 1 1 0, based on the retrieval key, and a function of searching the case information from case information database 2 1 0.
  • the attribute search unit 111 has a function of searching the rule base 200 and the case information database 210 for attributes included in rule and case information.
  • Step SA 1 shown in FIG. 6 is based on the rule adding unit 104, which determines whether the rule definer via the input unit 101 has a rule addition request to add a rule to the rule base 200. In this case, the result is “No”.
  • step SA2 the management unit 105 determines whether there is a management request (rule search, case information search, attribute discovery) from the rule definer via the input unit 101, and in this case, The judgment result is “No”.
  • step SA3 the validity checking unit 106 determines via the input unit 101 whether or not there is a rule validity check request from the rule definer to check the validity of the rule. In this case, the judgment result is “No”.
  • step SA4 the rule application unit 107 determines, via the input unit 101, whether or not the user has a request to apply a rule for recommending a product, and in this case, the determination result is “No”. " Thereafter, Step S A1 to Step S A4 are repeated until the determination result becomes “Y e s”.
  • step SA 5 The judgment result is set to “Yes”, and a rule addition process is executed in step SA5.
  • the search unit 109 is searched for the rule base 200.
  • This search result is a conflict rule whose condition part is the same as the additional rule.
  • the noler adding unit 104 determines whether or not the conflict rule has been searched. If the result of this determination is “No”, in step SB9, the rule adding section 104 stores the additional rule (see FIG. 11 (a)) in the rule base 200.
  • the associating unit 108 stores in the association information database 220 the association information relating to the additional rule (see FIG. 11 (a)) and the case information (see FIG. 12 (a)).
  • the rule adding unit 104 selects the attribute “occupation, address, favorite color, size, type” shown in FIG. 11 (b). In step SB5, the rule adding unit 104 determines the distribution of the attribute “occupation, address, favorite color, size, and type” in the case information associated with the competition rule (see FIG. 2A). Calculate as shown in Fig. 11 (c).
  • step SB6 the rule adding unit 104 sets the attribute “job, address, favorite” in the case information (see FIG. 12 (a)) associated with the additional rule (see FIG. 11 (a)).
  • the distribution of “color, size, type” is calculated as shown in Fig. 11 (d).
  • step SB7 the rule adding unit 104 receives the distributions in step SB5 and step SB6, and in the competing rule and the additional rule, the attribute values are different, and the attributes having the higher distributions in both order are shown in FIG.
  • the information is displayed on the display unit 102 as shown in e).
  • step SB8 the rule definer redefines the rule to avoid a race condition.
  • the rule definer adds the “favorite color” shown in Fig. 11 (e) to each of the conditions of the competing rule and the additional rule, as shown in Fig. 12 (b) and (c). Redefine.
  • the management unit 105 sets the determination result of step SA2 shown in FIG. 6 to “Yesj.” In step SA6, the management unit 105 Performs management processing.
  • management unit 105 determines whether or not the management request is a rule search request. If the determination result is “Yes”, in step SC4, the rule definer inputs, for example, the rule search key (rule condition part) shown in FIG. I do.
  • step SC5 the management unit 105 causes the rule search unit 109 to search for a rule from the rule base 200 based on the rule search key.
  • step SC6 management section 105 displays a rule as a search result on display section 102.
  • the management unit 105 determines whether the management request is a case information search request. If the determination result is “Yes”, in step SC7, the rule definer inputs, for example, the case information search key (attribute) shown in FIG. 13 (b) from the input unit 101.
  • step SC8 the management unit 105 causes the case search unit 110 to search case information from the case information database 210 based on the case information search key.
  • step SC 9 the management unit 105 displays case information as a search result on the display unit 102.
  • step SC3 the management section 105 determines whether or not the management request is a rule attribute discovery.
  • Rule attribute discovery is intended to support the correction of rules stored in rule base 200.
  • the management unit 105 causes the rule search unit 109 to search the case information database 210 for the case information associated with the rule by referring to the association information database 220, and To get.
  • step SC12 the management unit 105 selects, from the case information in the case information set, a ray attribute not described in the rule.
  • step SC13 the management unit 105 calculates the distribution of the attribute in the case information set, as illustrated in FIG. 13 (c).
  • step SC14 the attribute having a high ratio in FIG. 13 (c) is displayed on the display unit 102 as a rule attribute candidate.
  • step SC16 the management unit 105 adds the rule attribute detection to the rule and updates the rule base 200.
  • step SC17 If the determination result in step SC3 is “No”, in step SC17, other processing is executed.
  • step SA7 the validity check unit 106 executes a rule validity check process.
  • step SD 1 shown in FIG. 9 the rule definer inputs, for example, the rule shown in FIG. 14 (a) from the input unit 101 as a rule to be validated. .
  • step SD2 the validity check unit 106 causes the case search unit 110 to search a case information set from the case information database 210 using the condition part of the rule (see FIG. 14 (b)) as a key.
  • step S D3 the validity check unit 106 calculates the proportion of the case set that satisfies the rule conclusion part (see FIG. 14 (c)) in the case information set.
  • step SD4 the validity check unit 106 determines the validity of the rule by comparing the ratio with a threshold value (for example, 10%), and displays the rule on the display unit 102.
  • a threshold value for example, 10%
  • step SD4 it is possible to know from the percentage of users who satisfy the rules shown in FIG. 14 (a), how many users actually purchase blue towels. For example, if this ratio is less than 10%, one out of every ten people has not purchased a blue towel, and the rule is deemed to be of low relevance.
  • the ratio is calculated periodically and stored in chronological order. For example, if the rate of decrease in the ratio is one or more years ago and now, The rule may be old, out of fashion, and judged to be of low relevance, and may be configured to prompt the rule defender to correct the rule.
  • step SD5 the validity check unit 106 determines whether or not to correct the rule according to the instruction of the rule definer. If the determination result is “No”, the main routine shown in FIG. Return to
  • Step SD6 the validity check unit 106 corrects the rule based on the instruction of the rule definer.
  • step SA8 rule application section 107 executes a rule application process.
  • step SE2 the rule application unit 107 causes the rule search unit 109 to search for a rule from the rule base 200 using the user profile information and the purchased product information as keys.
  • step SE3 the rule applying unit 107 determines whether or not the plurality of rules have been searched, and In the case of, the judgment result is “Yes”.
  • step SE4 the rule application unit 107 causes the case search unit 110 to search case information from the case information database 210 using each rule as a key.
  • the case information database 210 stores the case information shown in FIGS. 16 (a) to 16 (d).
  • step SE5 the rule application unit 107 sets the case information (see FIGS. 16 (a) to (c)) retrieved in step SE4, user profile information and purchased product information (see FIG. 15 (a)). ) And select the applicable rule from among multiple rules (see Fig. 15 (b) and (c)).
  • the rail application unit 107 adds the user profile information and purchased product information (see Section 15 ⁇ (a)) to the case information (see FIGS. 16 (a) to (c)) retrieved in step SE4. If there is a matching attribute value, one point is added to the case information, and the points are calculated to obtain the evaluation points of the rule. If there is more than one case information in one rule, the average is calculated and used as the evaluation score of the rule.
  • step SE7 the Reno I unit 107 displays information on recommended products on the display unit 102.
  • step SE 6 the rule applying unit 107 sets one rule searched in step SE 2 as an application rule, and , Determine recommended products.
  • a rule base 201 (see FIG. 17) or a rule base 202 (see FIG. 18) may be used instead of the rule base 200 shown in FIG.
  • a user ID for identifying a user is added.
  • the rule base 202 shown in FIG. 18 information on the scope of application of the rule is added.
  • a case information database 211 (see FIG. 19) or a case information database 212 (see FIG. 20) may be used instead of the case information database 210 shown in FIG. .
  • the case information database 211 shown in FIG. It is used when the attribute and attribute value can be known from the data ID, and consists of a case ID, a user ID, and a content ID.
  • Case evaluation information is added to the case information database 2 12 shown in FIG.
  • the case evaluation information is evaluated by evaluating the case information, and is expressed as “S” indicating a successful case or “F” indicating a failed case.
  • S indicating a successful case
  • F indicating a failed case.
  • case information that satisfies these rules is searched from the case information database 210. Thereafter, the similarity may be obtained between each of the retrieved case information and the search key, and a conflict may be avoided by selecting, for example, a rule corresponding to a high similarity.
  • case information relating to the application result of a rule is stored in the case information database 210, and the rule and the case satisfying the rule are stored.
  • Case information that satisfies the conclusion part of the rule in the set of case information retrieved using the condition part of the rule to be validated by the validity check part 106 as a key In the field where the optimal rule changes due to external factors, it is easy to evaluate and change the rule. It can be done at cost.
  • a conflicting rule is searched from the rule base 200 using the rule to be added as a key, and the conflicting rule is searched.
  • rule redefinition information (attributes with a high distribution) for avoiding conflicts is presented based on the comparison result between the case information associated with the target rule and the case information associated with the competing rule. Therefore, in fields where the optimal rules change due to external factors, rules can be added easily and at low cost.
  • the rule is applied to the rule. The rules are evaluated based on the associated case information, and one application rule is selected from a plurality of application candidate rules, so that rule conflicts can be avoided.
  • the case information database 210 From the case information set, select an attribute that is not included in the rule in this case information set, and present, as a candidate for addition to the rule, an attribute whose ratio in the attribute distribution is equal to or greater than a predetermined value. Therefore, in fields where the optimal rules change due to external factors, it is possible to provide support for adding attributes to the rules.
  • a program for realizing the function of the rule-based management device 100 is recorded on the computer-readable recording medium 400 shown in FIG.
  • the function of the rule-based management device 100 may be realized by causing the computer 300 shown in the same figure to read and execute the program recorded on the recording medium 400.
  • the computer 300 shown in the figure includes a CPU (Central Processing Unit) 310 for executing the above program, an input device 320 such as a keyboard and a mouse, and a ROM (Read Only Memory) for storing various data. ) 330, RAM (Random Access Memory) 340 for storing calculation parameters, etc., reading device 350 for reading programs from recording medium 400, output device such as display, printer, etc. 0 and a bus 370 that connects each part of the device.
  • a CPU Central Processing Unit
  • an input device 320 such as a keyboard and a mouse
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • reading device 350 for reading programs from recording medium 400
  • output device such as display, printer, etc. 0
  • a bus 370 that connects each part of the device.
  • the CPU 310 is recorded on the recording medium 400 via the reader 350. After the program is read, the functions described above are realized by executing the program.
  • the recording medium 400 includes not only a portable recording medium such as an optical disk, a flexible disk, a hard disk, but also a transmission medium such as a network for temporarily recording and holding data. It is.
  • case information relating to the application result of a rule is stored in the case information database, the rule is associated with case information that satisfies the rule, and the condition part of the rule to be validated is used as a key.
  • the ratio of case information that satisfies the conclusion of the rule was calculated, and the validity of the rule was determined based on this ratio. In a field where changes occur, it is possible to evaluate and change rules easily and at low cost.
  • a rule competing rule is searched from the rule base, and when a conflicting rule is searched, case information associated with the rule to be added is compared with the conflicting rule.
  • Rule redefinition information to avoid conflicts is presented based on the results of comparison with the case information associated with the rules to be applied. This has the effect of making it possible to sashimi easily and at low cost.
  • a case information set is searched from a case information database using a rule to which attribute information is to be added as a key, and in this case information set, level attribute information not included in the rule is selected. Since attribute information whose ratio is equal to or higher than a predetermined value is presented as a candidate to be added to the rule, it is necessary to consider the attribute where the optimal rule changes due to external factors. This has the effect of providing support for adding information.
  • the rule-based management device and the rule-based management program according to the present invention are used for evaluating and changing rules in a rule-based manner in a field in which an optimal rule changes due to an external factor. Useful for.

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Abstract

条件部および結論部からそれぞれ構成される複数のルールを格納するルールベース（２００）と、ルールの適用結果に関する事例情報を格納する事例情報データベース（２１０）と、ルールとルールを満たす事例情報とを関連付けする関連付け部（１０８）と、妥当性チェック対象のルールの条件部をキーとして、事例情報データベースから事例情報集合を事例検索部（１１０）に検索させ、事例情報集合において、該ルールの結論部を満たす事例情報の割合を算出する妥当性チェック部（１０６）とを備え、妥当性チェック部（１０６）は、上記割合に基づいて、ルールの妥当性を判断する。

Description

明 細 書 ルールベース管理装置およぴルールべース管理プログラム
技術分野
本発明は、 ルールべース管理装置おょぴルールベース管理プログラムに関する ものであり、 特に、 外的要因により最適なルールが変化する分野において、 ルー ルの評価や追加、 変更を容易かつ低コストに行うことができるルールベース管理 装置およぴルールべ一ス管理プログラムに関するものである。 背景技術
従来のルールベースシステムにおいては、 知識エンジニアが、 当該ルーノレべ一 スを構築したい分野に精通して 、るエキスパートに対してィンタビューを行 、、 そこで得た知識をルールイ匕し、 ルール間の整合性を保つように、 ルールをルール ベースに追加することにより、 知識が獲得されている。
また、 知識エンジニアを必要とせず、 エキスパートが直接ルールを追加可能な ノレールベースシステムの構築方法としては、 Ripple Down Rules法 （以下、 R D R 法と称する） が良く知られている。
かかる RD R法では、 ノードと、 該ノードから伸びる二本のブランチとを構成 単位とする二分木構造でルールベースが構築される。 各ノードには、 一つのルー ルと、 該ルールが登録されるきつかけとなつた一つの事例とが登録されている。 また、 二本のブランチは、 ルールを満たす場合に迪る 「Y e s」 ブランチと、 ルールを満たさない場合に迪る 「N o」 ブランチとから構成されている。
ところで、 従来のルールベースシステム （知識エンジニアによるもの） では、 ィンタビューされるエキスパートが全てのルールを意識して使っているわけでは ないため、 有効な知識を聞き出すのに時間と手間がかかるという問題があった。 また、 エキスパートから聞き出した知識をルールとして蓄積し、 整合性を保つ ように管理することは、 高度な専門知識や膨大な労力がかかる。
一方、 R D R法によるルールベースシスデムでは、 二分木構造のため医療分野 や故障診断等のように知識の一貫性が採られており、 適用されるルールも固定さ れる分野で有効であるが、 販売やセールスや、 W e bにおけるコンテンツ推薦等 のように、 人、 状況、 文脈等の外的要因により選択されるべき最適なルールが変 化するような分野に向かない。
このように外的要因により; ¾i なルールが変ィ匕する分野でば、ルールを評価し、 追加、 変更を行わなければならないが、 多大な労力を必要とし、 管理コストが高 くつく。
本発明は、 上記に鑑みてなされたもので、 外的要因により最適なルールが変化 する分野において、 ルールの評価や追加、 変更を容易かつ低コストに行うことが できるルールべ一ス管理装置およぴルールべ一ス管理プログラムを提供すること を目的としている。 発明の開示
' 上記目的を達成するために、 本発明は、 条件部および結論部からそれぞれ構成 される複数のルールを格納するルールベースと、 前記ルールの適用結果に関する 事例情報を格納する事例情報データベースと、 前記ルールとルールを満たす事例 情報とを関連付けする関連付け手段と、 妥当性チェック対象のルールの条件部を キーとして、 前記事例情報データベースから事例情報集合を検索する事例情報検 索手段と、 前記事例情報集合において、 該ルールの結論部を満たす事例情報の割 合を算出する割合算出手段と、 前記割合に基づいて、 前記ルールの妥当性を判断 する妥当性判断手段と、 を備えたことを特徴とする。
また、 本発明は、 条件部および結論部からそれぞれ構成される複数のルールを 格納するルールベースと、 前記ルールの適用結果に関する事例情報を格納する事 例情報データベースとを備えたルールベース管理装置に適用されるルールベース 管理プログラムであって、 コンピュータを、 前記ルールとルールを満たす事例情 報とを関連付けする関連付け手段、 妥当性チェック対象のルールの条件部をキー として、 前記事例情報データベースから事例情報集合を検索する事例情報検索手 段、 前記事例情報集合において、 該ルールの結論部を満たす事例情報の割合を算 出する割合算出手段、 前記割合に基づいて、 前記ルールの妥当性を判断する妥当 性判断手段、 として機能させるためのルールべース管理プログラムである。 力かる発明によれば、 ルールの適用結果に関する事例情報を事例情報データべ ースに格納し、 ルールとルールを満たす事例情報とを関連付け、 妥当性チェック 対象のルールの条件部をキーとして検索された事例情報集合にぉ 、て、 該ルール の結論部を満たす事例情報の割合を算出し、 この割合に基づいて、 ルールの妥当 性を判断することとしたので、 外的要因により最適なルールが変ィ匕する分野にお いて、 ルールの評価や変更を容易力つ低コストに行うことができる。
また、 本発明は、 属性情報をそれぞれ含む複数のルールを格納するルールべ一 スと、 前記ルールの適用結果に関する事例情報を格納する事例情報データベース と、 前記ルールとルールを満たす事例情報とを関連付けする関連付け手段と、 属 性情報の追加対象のルールをキーとして、 前記事例情報データベースから事例情 報集合を検索する事例情報検索手段と、 前記事例情報集合において、 該ルールに 含まれない属性情報を選択する属性情報選択手段と、 前記事例情報集合における 前記属性情報選択手段で選択された属性情報の分布を算出する分布算出手段と、 前記分布にお!/、て割合が所定値以上の属性情報を、 前記ルールへの追加対象の候 補として提示する属性情報提示手段と、 を備えたことを特徴とする。
この発明によれば、 属性情報の追加対象のルールをキーとして、 事例情報デー タベースから事例情報集合を検索し、 この事例情報集合において、 該ルールに含 まれなレ、属性情報を選択し、 属性情報の分布において割合が所定値以上の属性情 報を、 ルールへの追加対象の候補として提示することとしたので、 外的要因によ り最適なルールが変ィヒする分野において、 属性情報の追加に関する支援を行うこ とができる。 図面の簡単な説明
第 1図は、 本発明にかかる一実施の形態の構成を示すブロック図であり、 第 2 図は、同一実施の形態におけるルールおよぴ事例を説明する図であり、第 3図は、 第 1図に示したルールベース 2 0 0の構成を示す図であり、 第 4図は、 第 1図に 示した事例情報データベース 2 1 0の構成を示す図であり、 第 5図は、 第 1図に 示した関連付け情報データベース 2 2 0の構成を示す図であり、 第 6図は、 同一 実施の形態の動作を説明するフローチャートであり、 第 7図は、 第 6図に示した ルール追加処理を説明するフローチャートであり、 第 8図は、 第 6図に示した管 理処理を説明するフローチャートであり、 第 9図は、 第 6図に示したルール妥当 性チェック処理を説明するフローチャートであり、 第 1 0図は、 第 6図に示した ルール適用処理を説明するフローチャートであり、 第 1 1図は、 第 7図に示した ルール追加処理を説明する図であり、 第 1 2図は、 第 7図に示したルール追加処 理を説明する図であり、 第 1 3図は、 第 8.図に示した管理処理を説明する図であ り、第 1 4図は、第 9図に示したルール妥当性チェック処理を説明する図であり、 第 1 5図は、第 1 0図に示したルール適用処理を説明する図であり、第 1 6図は、 第 1 0図に示したルール適用処理を説明する図であり、 第 1 7図は、 同一実施の 形態におけるルールベース 2 0 1の構成を示す図であり、 第 1 8図は、 同一実施 の形態におけるルールベース 2 0 2の構成を示す図であり、 第 1 9図は、 同一実 施の形態における事例情報データベース 2 1 1の構成を示す図であり、 第 2 0図 は、同一実施の形態における事例情報データベース 2 1 2の構成を示す図であり、 第 2 1図は、 同一実施の形態の変形例の構成を示すプロック図である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 図面を参照して本発明にかかる一実施の形態について詳細に説明する。 第 1図は、 本発明にかかる一実施の形態の構成を示すプロック図である。 同図に 示したルールべース管理装置 1 0 0は、 エキスパートシステム等で利用され、 ル ールを蓄積するルールベース 2 0 0や、 事例情報を蓄積する事例情報データべ一 ス 210、 関連付け情報データベース 220等を管理する装置であり、 例えば、 ルールに基づいて、 ユーザに最適な商品を推薦する機能を備えている。
ここで、ノレールベース管理装置 100で扱われるルールとしては、一例として、 第 2図 （a) に示したように、 ルールを識別するためのルール I D (= r 100 0) と、 条件部 （I F 年齢 =20代 AND 性別 =男性 AND 趣味 =テ ニス） と、 結論部 (THEN 商品種別 =タオル AND 色 =青） とから構成 される I F THEN形式のものが採用されている。
上記ルールは、 「ルール I D = r 1000は、 年齢が 20代の男性で趣味がテ ニスの人には、 青いタオルを推薦する。 」 を表現している。
また、条件部および結論部は、推薦対象となる人や物の特徴を表す属性（年齢、 性別、 趣味、 商品種別、 色） と、 属性値 （20代、 男性、 テニス、 タオル、 青） とのペアの集合で表現されている。
ルールベース 200には、 第 3図に示したように、 ルール I Dで識別される複 数のルール （第 2図 （a) 参照） が格納されている。
一方、 ルールベース管理装置 100で扱われる事例情報は、 実際に商品を購入 したユーザに関して、 ユーザの特徴を表すユーザ情報と、 商品の特徴を表すコン テンッ情報を含んでいる。
例えば、 「年齢 26歳、 男性、 趣味がテニス、 会社員、 千葉在住、 青好き」 と いう特徴を持ったユーザが、 「タオル、 5000円、 大きレヽ、 青色、 スポーツタ オル」 という特徴を持った商品を購入したという事例情報は、 第 2図 （b) で表 される。
すなわち、 同図において、 上記事例情報は、 事例情報を識別するための事例 I Dと、 ユーザ情報 （ユーザ I D = u 2000、 年齢 = 26、 性別 男性、 趣味 = テニス、 職業-会社員、 住所 =千葉、 好きな色 =青） と、 コンテンツ情報 （コン テンッ ID=c 3000、 商品種別 =タオル、 値段 =5000、 大きさ =大、 色 =青、 種類 =スポーツタオル） とから構成される。 第 2図 （c) および （d) に 示した他の事例情報も、図 2 (b)に示した事例情報と同様の構成とされている。 事例情報データベース 210には、 第 4図に示したように、 事例 I Dで識別さ れる複数の事例情報 （第 2図 （b) 〜 （d) 参照） が格納されている。
また、 ルールベース管理装置 100においては、 関連付け部 108やルール定 義者等により、 第 2図 （a) 〜 （d) に示したように、 ユーザが商品を購入した 合に適用されたルールと、 当該ユーザおよび商品にかかる事例情報 （単数また は複数） とが関連付けられている。
つまり、 第 2図 （b) 〜 （d) に示した事例情報のそれぞれは、 第 2図 （a) に示したルールの条件部を満たすユーザ情報を有しており、 かつルールの結論部 を満たす商品情報を有している。
関連付け情報データベース 220には、第 5図に示したように、ルール I Dと、 ' 該ルール I Dに対応するルールに関連付けられた事例情報を識別するための事例 I Dとからなる関連付け情報が格納されている。
第 1図に戻り、 ルールベース管理装置 100において、 入力部 101は、 キー ボード、 マウス等であり、 各種データや情報の入力に用いられる。 表示部 102 は、 CRT (Cathode Ray Tube) や LCD (Liquid Crystal Display) 等であり、 各種ルールや処理結果等を表示する。
入出力ィンタフェース 103は、 入力部 101および表示部 102と、 各部と の間に設けられており、 入出力を制御する。 ルール i ¾tl部 104は、 ルールべ一 ス 200にルールを追加するためのルール iiira処理を実行する。管理部 105は、 ルールべース 200や事例情報データベース 210を管理するための管理処理を 実行する。
この管理処理としては、 ルールベース 200からルールを検索する処理、 事例 情報データベース 210から事例を検索する処理、 ルールに追加すべき属性を発 見する処理がある。
妥当性チェック部 106は、 ルールベース 200に格納されているルールの妥 当性をチェックするためのルール妥当性チェック処理を実行し、 妥当性が低い場 合にルールの訂正をルール定義者に促す。 ルール適用部 1 0 7は、 ユーザ要求に対して、 ルールベース 2 0 0に格納され ているルールを実際に適用し、 ユーザに商品を推薦するためのルーノ HI用処理を 実行する。
関連付け部 1 0 8は、 ルールと事例とを関連付けるための関連付け情報を生成 し、 これを関連付け情報データベース 2 2 0に格納する機能を備えている。 ルー ル検索部 1 0 9は、 検索キーに基づいて、 ルールベース 2 0 0からルールを検索 する機能を備えている。
事例検索部 1 1 0は、 検索キーに基づいて、 事例情報データベース 2 1 0から 事例情報を検索する機能を備えている。 属性検索部 1 1 1は、 ルールベース 2 0 0や事例情報データベース 2 1 0からルールや事例情報に含まれる属性を検索す る機能を備えている。
つぎに、 一実施の形態の動作について、 第 6図〜第 1 0図に示したフローチヤ ート、 および第 1 1図〜第 1 6図を参照しつつ説明する。
第 6図に示したステップ S A 1は、 ルール追加部 1 0 4は、 入力部 1 0 1経由 でルール定義者より、 ルールベース 2 0 0にルールを追加するためのルール追加 要求がある力否かを判断し、 この場合、 判断結果を 「N o」 とする。
ステップ S A 2では、管理部 1 0 5は、入力部 1 0 1経由でルール定義者より、 管理要求 （ルール検索、 事例情報検索、 属性発見） があるカゝ否かを判断し、 この 場合、 判断結果を 「N o」 とする。
ステップ S A 3では、 妥当性チェック部 1 0 6は、 入力部 1 0 1経由で、 ルー ル定義者より、 ルールの妥当性をチェックするためのルール妥当性チェック要求 がある力否かを判断し、 この場合、 判断結果を 「N o」 とする。
ステップ S A 4では、 ルール適用部 1 0 7は、 入力部 1 0 1経由で、 ユーザよ り、 商品の推薦に関するルール適用要求がある力否かを判断し、 この場合、 判断 結果を 「N o」 とする。 以後、 判断結果が 「Y e s」 となるまで、 ステップ S A 1〜ステップ S A 4が繰り返される。
そして、 ルール追加要求があると、 ルール追加部 1 0 4は、 ステップ S A 1の 判断結果を 「Ye s」 とし、 ステップ S A 5でルール追加処理を実行する。 ここ では、 第 3図に示したルールベース 200には、 ルール I D = r 1001が格納 されていないものとする。
具体的には、 第 7図に示したステップ SB 1では、 ルール定義者は、 入力部 1 01より、ルールベース 200に追加すべきルールとして、例えば、第 11図（ a ) に示したルール I D = r 1001のルールを入力する。
また、 ルール定義者は、 ルール I D = r 1001に、 例えば、 第 12図 （a) に示した事例 I D = 4004の事例情報を関連付ける。
ステップ S B 2では、 ルール追加部 104は、 ルール I D = r 1001の追カロ ルール （第 11図 （a) 参照） における条件部 （年齢 =20代 性別 =男性 趣 味 =テニス） をキーとして、 ルール検索部 109にルールベース 200を検索さ せる。 この検索結果は、 追加ルールと条件部が同じである競合ルールである。 ステップ SB 3では、 ノレール追加部 104は、 競合ルールが検索されたカ否か を判断する。 この判断結果が 「No」 である場合、 ステップ SB 9では、 ルール 追加部 104は、 追加ルール （第 11図 （ a ) 参照） をルールベース 200に格 納する。
また、関連付け部 108は、追加ルール（第 11図 （a)参照） と事例情報（第 12図 （a) 参照） にかかる関連付け情報を関連付け情報データベース 220に 格納する。
一方、 ステップ SB 3の判断結果が 「Ye s」 である場合、 すなわち、 競合ル ールとして、 第 2図 （a) に示したルール I D= r 1000のルールが検索され た場合、 ステップ S B 4では、 ルール追加部 104は、 ルール I D = r 1000 に関連付けられている事例情報 （第 2図 （b) 〜 （d) 参照） のうち、 追加ルー ル （第 1 1図 （a) 参照） に記述されていない、 属性値以外の属性を差として選 択する。
この場合、ルール追加部 104は、第 11図（b) に示した属性「職業、住所、 好きな色、 大きさ、 種類」 を選択する。 ステップ S B 5では、ルール追加部 104は、競合ルール（第 2図 （ a ) 参照） に関連付けられた事例情報における、当該属性「職業、住所、好きな色、大きさ、 種類」 の分布を第 11図 （c) に示したように算出する。
ステップ SB 6では、 ルール追加部 104は、 追加ルール （第 11図 （a) 参 照） に関連付けられた事例情報 （第 12図 （a) 参照） における、 当該属性 「職 業、 住所、 好きな色、 大きさ、 種類」 の分布を第 11図 （d) に示したように算 出する。
ステップ SB 7では、 ルール追加部 104は、 ステップ S B 5およびステップ SB 6の各分布を受けて、 競合ルールと追加ルールにおいて、 属性値が異なり、 両方の分布が高い属性から順に、 第 11図 （e) に示したように、 表示部 102 に表示する。
ステップ SB 8では、 ルール定義者は、 競合状態を回避すべく、 ルールを再定 義する。 例えば、 ルール定義者は、 図 11 (e) に示した 「好きな色」 を競合ル ールおよび追加ルールの各条件部に加え、 第 12図 （b) および （c) に示した ように再定義する。 第 12図 （b) においては、 競合 ールの条件部に 「好きな 色 =青」 が定義されている。 一方、 第 12図 （c) においては、 追加ルールの条 件部に 「好きな色 =オレンジ」 が追加されている。
また、 入力部 101経由でルール定義者より、 管理要求があると、 管理部 10 5は、 第 6図に示したステップ S A 2の判断結果を 「Ye sj とする。 ステップ SA6では、 管理部 105は、 管理処理を実行する。
具体的には、 第 8図に示したステップ SC1では、 管理部 105は、 管理要求 がルール検索要求であるか否かを判断する。 この判断結果が 「Ye s」 である場 合、 ステップ S C 4では、 ルール定義者は、 入力部 101より、 例えば、 第 13 図 （a) に示したルール検索キー （ルールの条件部） を入力する。
ステップ S C 5では、 管理部 105は、 ルール検索部 109に、 ルール検索キ 一に基づいて、 ルールベース 200からルールを検索させる。 ステップ S C 6で は、 管理部 105は、 検索結果としてのルールを表示部 102に表示する。 一方、ステップ SC 1の判断結果が「No」である場合、ステップ SC 2では、 管理部 105は、 管理要求が事例情報検索要求であるか否かを判断する。 この判 断結果が 「Ye s」 である場合、 ステップ SC 7では、 ルール定義者は、 入力部 101より、 例えば、 第 13図 （b) に示した事例情報検索キー （属性） を入力 する。
ステップ S C 8では、 管理部 105は、 事例検索部 110に、 事例情報検索キ 一に基づいて、 事例情報データベース 210から事例情報を検索させる。 ステツ プ S C 9では、 管理部 105は、 検索結果としての事例情報を表示部 102に表 示する。
一方、ステップ SC 2の判断結果が「No」である場合、ステップ SC 3では、 管理部 105は、 管理要求がルール属性発見である力否かを判断する。 ルール属 性発見は、 ルールベース 200に格納されたルールの訂正をサポートするための ものである。
ステップ SC 3の判断結果が 「Ye s」 である場合、 ステップ SC 10では、 ルール定義者は、 訂正対象のルール （例えば、 第 2図 （a) に示したルール I D = r 1000) を入力する。 ステップ S C 11では、 管理部 105は、 ルール検 索部 109に、 関連付け情報データベース 220を参照させて、 当該ルールに関 連付けられている事例情報を事例情報データベース 210から検索させ、 事例情 報集合を取得する。
ステップ S C 12では、 管理部 105は、 事例情報集合における事例情報のう ち、 ルールに記載されていなレヽ属性を選択する。
ステップ SC 13では、 管理部 105は、 第 13図 （c) に示したように、 当 該事例情報集合における当該属性の分布を算出する。 ステップ SC 14では、 第 13図 （c) において割合が高い属性をルール属性候補として表示部 102に表 示する。
ここで、 割合が高い属性としては、 大きさ：大 90%である。 これは、 ルール I D= r 1000を満たすユーザの 90%が大きいタオルを購入していることを 意味している。 そこで、 ステップ SC I 4では、 「 （タォノレ） の大きさ =大きい」 をルール I D= r 1000のルール属性候捕としてユーザに提示している。
ステップ S C 15では、 管理部 105は、 ルール定義者の指示により、 ステッ プ S C 14で表示されたルール属性候捕を、 ルール I D = r 1000のルール属 性に追加する力否かを判断し、 この判断結果が 「No」 である場合、 第 6図に示 したメインルーチンに戻る。
一方、 ステップ SC15の判断結果が 「Ye s」 である場合、 ステップ SC1 6では、 管理部 105は、 当該ルール属性候捕をルールに追加し、 ルールベース 200を更新する。
また、 ステップ SC 3の判断結果が 「No」 である場合、 ステップ SC 17で は、 その他処理が実行される。
また、 第 6図に示したステップ SA3の判断結果が 「Ye s」 である場合、 ス テツプ S A 7では、 妥当性チェック部 106は、 ルール妥当性チェック処理を実 行する。
具体的には、 第 9図に示したステップ SD 1では、 ルール定義者は、 入力部 1 01より、 妥当性チェック対象のルールとして、 例えば、 第 14図 （a) に示し たルールを入力する。
ステップ SD 2では、 妥当性チェック部 106は、 事例検索部 110に、 ルー ルの条件部 （第 14図 （b) 参照） をキーとして、 事例情報データベース 210 力 ら事例情報集合を検索させる。
ステップ S D 3では、 妥当性チェック部 106は、 事例情報集合において、 ル ールの結論部 （第 14図 （c) 参照） を満たす事例集合の割合を算出する。 ステ ップ SD4では、 妥当性チェック部 106は、 上記割合としきい値 （例えば、 1 0%) とを比較して、 ルールの妥当性を判断し、 表示部 102に表示する。
つまり、 ステップ SD4では、 第 14図 （a) に示したルールを満たすユーザ のうち、 実際にどれくらいのユーザが青いタオルを購入しているかを割合により 知ることができる。 例えば、 この割合が 10 %以下である場合には、 10人に 1人し力青いタオル を購入していないことになり、 当該ルールは、 妥当性が低いと判断される。
なお、 一実施の形態では、 上記割合を定期的に算出して時系列的に蓄積してお き、例えば、 1年前と現在とにおいて、割合の低下率が所定以上であった場合に、 ルールが古く、 流行遅れの状態にあり、 ルールの妥当性が低いと判断し、 ルール 定義者にルールの訂正を促すように構成してもよい。
ステップ S D 5では、妥当性チェック部 106は、ルール定義者の指示により、 当該ルールを訂正するか否かを判断し、 この判断結果が 「No」 である場合、 第 6図に示したメインルーチンに戻る。
一方、 ステップ SD 5の判断結果が 「Ye s」 である場合、 ステップ SD 6で は、 妥当性チェック部 106は、 ルール定義者の指示に基づいて、 当該ルールを 訂正する。
また、 ユーザより、 商品の推薦に関するルール適用要求があると、 ルール適用 部 107は、 ステップ S A 4の判断結果を 「Ye s」 とする。 ステップ SA8で は、 ルール適用部 107は、 ルール適用処理を実行する。
以下では、ユーザにルールを適用してタオルを推薦する場合について説明する。 第 10図に示したステップ SE 1では、 ルール適用部 107は、 ユーザ入力に基 づいて、 第 15図 （a) に示したユーザプロファイル情報 （ユーザ I D = u20 00 年齢 =26 性別 =男性 趣味 =テニス 職業 =会社員 住所 =千葉 好 きな色 =青） およびユーザの購入希望商品に関する購入商品情報 （欲しい商品 = タオル 大きさ =大きい） を取得する。
ステップ S E 2では、 ルール適用部 107は、 ルール検索部 109に、 上記ュ 一ザプロファイル情報および購入商品情報をキーとして、 ルールベース 200力 らルールを検索させる。
この場合には、 第 15図 （b) に示したルール I D= r l l O Oと、 第 15図 (c) に示したルール I D= r 1101が検索されたものとする。 ステップ SE 3では、 ルール適用部 107は、 複数のルールが検索された力否かを判断し、 こ の場合、 判断結果を 「Ye s」 とする。
ステップ SE 4では、 ルール適用部 107は、 事例検索部 1 10に、 各ルール をキーとして、 事例情報データベース 210から事例情報を検索させる。 この場 合、 事例情報データベース 210には、 第 16図 （a) 〜 （d) に示した事例情 報が格納されているものとする。
この場合、 図 15 (b) に示したルール I D=r 1100のルールに対応する 検索結果としては、 第 16図 （a) および第 16図 （c) に示した事例情報.であ る。 ルール I D=r 1 100のルールと、 検索結果の事例情報とは関連付けられ る。
また、 図 15 ( c ) に示したルール I D= r 1101のルールに対応する検索 結果としては、 第 16図 （b) に示した事例情報である。 ルール ID=r 110 1のルールと、 検索結果の事例情報とは関連付けられる。
ステップ S E 5では、 ルール適用部 107は、 ステップ SE4で検索された事 例情報 （第 16図 （a) 〜 （c) 参照） と、 ユーザプロファイル情報および購入 商品情報 （第 15図 （a) 参照） とを比較し、 複数のルール （第 15図 （b) お よび （c) 参照） の中から適用ルールを選択する。
具体的には レール適用部 107は、ステップ SE4で検索された事例情報（第 16図 （a) 〜 （c)参照） に、ユーザプロファイル情報および購入商品情報（第 15囪（a)参照） と一致する属性値がある場合、当該事例情報に 1点を加点し、 ポイント計算することにより、 ルールの評価点を求める。 なお、 一つのルールに 事例情報が複数ある場合には、 平均を求めてルールの評価点とする。
ルール I D = r l l O O (第 15図 （b) 参照） に関連付けられた事例. I D = 4000および事例 I D = 4002 (第 16図 （a) および （c) 参照） の場合 には、 年齢、 性別、 趣味、 職業、 好きな色、 商品種別および大きさに関する 7つ の属性値がユーザプロファイル情報および購入商品情報 （第 15図 （a) 参照） と一致するため、 評価点がそれぞれ 7点とされる。 これらの平均が 7点であるた め、 ルール I D= r 1100に対応するルールの評価点は、 7点となる （第 15 図 （d) 参照） 。 '
一方、 ノレール I D = r l l O l (第 15図 （c) 参照） に関連付けられた事例 I D=4001 (第 16図 （b) 参照） の場合には、 年齢、 性別、 趣味、 商品種 別おょぴ大きさに関する 5つの属性値がユーザプロファイル情報および購入商品 情報 （第 15図 （a) 参照） と一致するため、 評価点が 5点とされる。 従って、 ルール I D = r 1101に対応するルールの評価点は、 5点となる（第 15図（ d ) 参照） 。
ルール適用部 107は、 ルール I D = r 1100のルールおよびルール I D = r 1101のルール力、ら、 評価点が高いルール I D = r 1100のルールを適用 ルールとして選択する。
ステップ S E 6では、 ルール適用部 107は、 適用ルール （第 15図 （ b ) 参 照） の結論部 （商品種別 =タオル 大きさ =大 色 =青 値段 =1000円以上 種類 =スポーツタオル） より、 推薦商品 （青い大きなスポーツタオルであって 1 000円以上のもの）を決定する。ステップ SE 7では レーノ I用部 107は、 推薦商品の情報を表示部 102に表示する。
—方、ステップ SE 3の判断結果が「No」である場合、ステップ SE 6では、 ルール適用部 107は、 ステップ SE 2で検索された一つのルールを適用ルール として、 該適用ルールの結論部より、 推薦商品を決定する。
なお、一実施の形態においては、第 3図に示したルールベース 200に代えて、 ルールベース 201 (第 17図参照） またはルールベース 202 (第 18図参照） を用いてもよい。 第 17図に示したルールべース 201においては、 ユーザを識 別するためのユーザ I Dが付カ卩されている。 第 18図に示したルールベース 20 2においては、 ルールの適用範囲の情報が付加されている。
また、 一実施の形態においては、 第 4図に示した事例情報データベース 210 に代えて、 事例情報データベース 211 (第 19図参照） または事例情報データ ベース 212 (第 20図参照） を用いてもよい。
第 19図に示した事例情報データベース 211は、 ユーザ I Dおよびコンテン ッ I Dから属性おょぴ属性値を知ることができる場合に用いられ、 事例 I D、 ュ 一ザ I Dおよびコンテンツ I Dから構成されている。
第 2 0図に示した事例情報データベース 2 1 2には、 事例評価の情報が付加さ れている。 事例評価の情報は、 事例情報を評価して、 成功例を表す 「S」 または 失敗例を表す 「F」 で表現されている。 この場合には、 失敗例の事例が多く関連 付けられているルールをルールベース 2 0 0から検索し、 検索結果をルール定義 者に提示し、 ルールの訂正を促すことが可能となる。
また、 一実施の形態においては、 検索キーに基づいて、 ルールベース 2 0 0か らルールが複数検索され競合状態にある場合、 これらのルールを満たす事例情報 を事例情報データベース 2 1 0から検索した後、 検索された各事例情報と上記検 索キーとの類似度をそれぞれ求めて、 例えば、 高い類似度に対応しているルール を選択することにより、 競合を回避するようにしてもよい。
以上説明したように、 一実施の形態によれば、 第 9図を参照して説明したよう に、ルールの適用結果に関する事例情報を事例情報データベース 2 1 0に格納し、 ルールとルールを満たす事例情報とを関連付け部 1 0 8により関連付け、 妥当性 チェック部 1 0 6で、 妥当性チェック対象のルールの条件部をキーとして検索さ れた事例情報集合において、該ルールの結論部を満たす事例情報の割合を算出し、 この割合に基づいて、 ルールの妥当性を判断することとしたので、.外的要因によ り最適なルールが変化する分野において、 ルールの評価や変更を容易力つ低コス トに行うことができる。
また、 一実施の形態によれば、 第 7図を参照して説明したように、 追加対象の ルールをキーとして、 ルールベース 2 0 0から競合するルールを検索し、 競合す るルールが検索された場合、 対象のルールに関連付けられた事例情報と、 競 合するルールに関連付けられた事例情報との比較結果に基づいて、 競合回避のた めのルール再定義情報 （分布が高い属性） を提示することとしたので、 外的要因 により最適なルールが変化する分野において、 ルールの追カ卩を容易かつ低コスト に行うことができる。 また、 一実施の形態によれば、 ユーザ情報をキーとして、 第 1 0図を参照して 説明したように、 ルールベース 2 0 0から適用候補のルールが複数検索された場 合、 当該ルールに関連付けられた事例情報に基づいて、 ルールを評価し、 複数の 適用候補のルールの中から、 一つの適用ルールを選択することとしたので、 ルー ル競合を回避することができる。
また、一実施の形態によれば、第 8図（ステップ S C 1 0〜ステップ S C 1 6 ) を参照して説明したように、 属性の追加対象のルールをキーとして、 事例情報デ ータベース 2 1 0から事例情報集合を検索し、 この事例情報集合において、 該ル ールに含まれない属性を選択し、属性の分布において割合が所定値以上の属性を、 ルールへの追加対象の候補として提示することとしたので、 外的要因により最適 なルールが変化する分野において、 ルールへの属性の追加に関する支援を行うこ とができる。
以上本発明にかかる一実施の形態について図面を参照して詳述してきたが、 具 体的な構成例はこの一実施の形態に限られるものではなく、 本発明の要旨を逸脱 しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
例えば、 前述した一実施の形態においては、 ルールベース管理装置 1 0 0の機 能を実現するためのプログラムを第 2 1図に示したコンピュータ読み取り可能な 記録媒体 4 0 0に記録して、 この記録媒体 4 0 0に記録されたプログラムを同図 に示したコンピュータ 3 0 0に読み込ませ、 実行することによりルールベース管 理装置 1 0 0の機能を実現してもよレ、。
同図に示したコンピュータ 3 0 0は、 上記プログラムを実行する C P U (Central Processing Unit) 3 1 0と、 キーボード、 マウス等の入力装置 3 2 0 と、 各種データを記憶する R OM (Read Only Memory) 3 3 0と、 演算パラメ一 タ等を記憶する RAM (Random Access Memory) 3 4 0と、 記録媒体 4 0 0から プログラムを読み取る読取装置 3 5 0と、 ディスプレイ、 プリンタ等の出力装置 3 6 0と、 装置各部を接続するバス 3 7 0とから構成されている。
C P U 3 1 0は、 読取装置 3 5 0を経由して記録媒体 4 0 0に記録されている プログラムを読み込んだ後、 該プログラムを実行することにより、 前述した機能 を実現する。 なお、 記録媒体 4 0 0には、 光ディスク、 フレキシプノレディスク、 ハードディスク等の可搬型の記録媒体が含まれることはもとより、 ネットワーク のようにデータを一時的に記録保持するような伝送媒体も含まれる。
以上説明したように、 本発明によれば、 ルールの適用結果に関する事例情報を 事例情報データベースに格納し、ルールとルールを満たす事例情報とを関連付け、 妥当性チェック対象のルールの条件部をキーとして検索された事例情報集合にお いて、該ルールの結論部を満たす事例情報の割合を算出し、この割合に基づいて、 ルールの妥当性を判断することとしたので、 外的要因により最適なルールが変化 する分野において、 ルールの評価や変更を容易力つ低コストに行うことができる という効果を奏する。
また、 本発明によれば、 追加対象のルールをキーとして、 ルールベースから競 合するルールを検索し、 競合するルールが検索された場合、 追加対象のルールに 関連付けちれた事例情報と、 競合するルールに関連付けられた事例情報との比較 結果に基づいて、競合回避のためのルール再定義情報を提示することとしたので、 外的要因により最適なルールが変化する分野において、 ルールの追カ卩を容易力つ 低コストに行うことができるという効果を奏する。
また、 本発明によれば、 ユーザ情報をキーとして、 ルールベースから適用候補 のルールが複数検索された場合、 当該ルールに関連付けられた事例情報に基づい て、 ルールを評価し、 複数の適用候補のルールの中から、 一つの適用ルールを選 択することとしたので、ルール競合を回避することができるという効果を奏する。 また、 本発明によれば、 属性情報の追加対象のルールをキーとして、 事例情報 データベースから事例情報集合を検索し、 この事例情報集合において、 該ルール に含まれなレヽ属性情報を選択し、 属性情報の分布にぉ ヽて割合が所定値以上の属 性情報を、 ルールへの追加対象の候補として提示することとしたので、 外的要因 により最適なルールが変化する分野にぉレヽて、 属性情報の追加に関する支援を行 うことができるという効果を奏する。 産業上の利用可能性
以上のように、 本発明にかかるルールべース管理装置おょぴルールべース管理 プログラムは、 外的要因により最適なルールが変化する分野において、 ルールべ ースにおけるルールの評価や変更に対して有用である。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . 条件部おょぴ結論部からそれぞれ構成される複数のルールを格納するルール ベースと、
前記ルールの適用結果に関する事例情報を格納する事例情報データベースと、 前記ルールとルールを満たす事例情報とを関連付けする関連付け手段と、 妥当性チェック対象のルールの条件部をキーとして、 前記事例情報データべ一 スから事例情報集合を検索する事例情報検索手段と、
前記事例情報集合において、 該ルールの結論部を満たす事例情報の割合を算出 する割合算出手段と、
前記割合に基づいて、 前記ルールの妥当性を判断する妥当性判断手段と、 を備えたことを特徴とするルールベース管理装置。
2 . 追加対象のルールをキーとして、 前記ルールベースから競合するルールを検 索するルール検索手段と、
前記競合するルールが検索された場合、 前記追加対象のルールに関連付けられ た事例情報と、 前記競合するルールに関連付けられた事例情報との比較結果に基 づいて、 競合回避のためのルール再定義情報を提示する提示手段と、
を備えたことを特徴とする請求の範囲第 1項に記載のルールベース管理装置。
3 . ユーザ情報をキーとして、 前記ルールベースから適用候捕のルールを検索す る適用候捕ルール検索手段と、 ,
前記適用候補のルールが複数検索された場合、 当.該ルールに関連付けられた事 例情報に基づいて、 ルールを評価し、 複数の適用候補のルールの中から、 一^つの 適用ルールを選択する適用ルール選択手段と、
を備えたことを特徴とする請求の範囲第 1項または第 2項に記載のルールべ一
4. 属性情報をそれぞれ含む複数のルールを格納するルールベースと、 前記ルールの適用結果に関する事例情報を格納する事例情報デ"タベースと、 前記ルールとルールを満たす事例情報とを関連付けする関連付け手段と、 属性情報の追加対象のルールをキーとして、 前記事例情報データベースから事 例情報集合を検索する事例情報検索手段と、
前記事例情報集合において、 該ルールに含まれない属性情報を選択する属性情 報選択手段と、
前記事例情報集合における前記属性情報選択手段で選択された属性情報の分布 を算出する分布算出手段と、
前記分布にぉレヽて割合が所定値以上の属性情報を、 前記ルールへの追加対象の 候補として提示する属性情報提示手段と、
を備えたことを特徴とするルールベース管理装置。
5 . 条件部および結論部からそれぞれ構成される複数のルールを格納するルール ベースと、 前記ルールの適用結果に関する事例情報を格納する事例情報データべ ースとを備えたルールベース管理装置に適用されるルールベース管理プログラム であって、
コンピュータを、
前記ルールとルールを満たす事例情報とを関連付けする関連付け手段、 ' 妥当性チヱック対象のルールの条件部をキーとして、 前記事例情報データべ一 スから事例情報集合を検索する事例情報検索手段、
前記事例情報集合において、 該ルールの結論部を満たす事例情報の割合を算出 する割合算出手段、
前記割合に基づいて、 前記ルールの妥当性を判断する妥当性判断手段、 として機能させるためのルールベース管理プログラム。
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