WO2018070405A1 - 情報処理装置、方法およびプログラム記録媒体 - Google Patents

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WO2018070405A1
WO2018070405A1 PCT/JP2017/036765 JP2017036765W WO2018070405A1 WO 2018070405 A1 WO2018070405 A1 WO 2018070405A1 JP 2017036765 W JP2017036765 W JP 2017036765W WO 2018070405 A1 WO2018070405 A1 WO 2018070405A1
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tree structure
structure data
subtree
node
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PCT/JP2017/036765
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健一郎 石川
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日本電気株式会社
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9027—Trees
    • G—PHYSICS
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G—PHYSICS
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    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/2228—Indexing structures
    • G06F16/2246—Trees, e.g. B+trees

Definitions

  • the present invention relates to a technique for processing an information group represented by a tree structure.
  • the information group may be represented by a tree structure. This makes it possible to search for information at high speed and to extract an information group having certain characteristics at high speed. For example, when there is an evaluation function that evaluates the closeness of the distance between two pieces of information, the information group can be represented by a tree structure by connecting pieces of information whose distance is less than the threshold with branches.
  • the information group can be represented by a tree structure by connecting pieces of information whose distance is less than the threshold with branches.
  • nodes information groups included in the same hierarchy are called nodes.
  • a root (root) that is, a node in the highest hierarchy is called a root node.
  • the root node of the tree structure includes a group of information that represents the tree structure. These information groups satisfy a condition indicating that the distance is long.
  • a child node may be connected to each piece of information included in the root node.
  • child nodes are in a hierarchy below the root node. The hierarchy above the child node is called the parent node.
  • a child node is a group of information that satisfies a condition indicating that the distance to the connected information (parent node) is short.
  • a child node may be further connected to the information included in the child node.
  • a child node connected to a child node may be called a grandchild node.
  • Patent Document 1 An example of a related technique for processing an information group represented by such a tree structure is described in Patent Document 1. This related technique realizes a high-speed search by representing an information group in a tree structure based on the similarity between information.
  • multiple tree structures there is a need to merge these multiple tree structures. For example, if there is a tree structure consisting of information groups obtained on one day, in order to obtain one tree structure consisting of information groups obtained over several days, multiple trees consisting of information groups obtained on one day There is a demand to organize the structure. In addition, there is a demand to combine a plurality of tree structures generated by different organizations into one tree structure. In addition, there is a demand to combine a plurality of tree structures individually generated in a plurality of environments in which communication with each other is difficult into one tree structure.
  • Patent Document 1 does not describe a technique related to such a fusion of tree structures.
  • each piece of information in the tree structure with the smaller number of information is inserted into the tree structure with the larger number of information.
  • the order of the processing cost is about [number of information in the tree structure with the smaller number of information] ⁇ log [number of information in the tree structure with the larger number of information].
  • an object of the present invention is to provide a technique for fusing a plurality of tree structures in which information groups are represented based on the distance between information into one tree structure at a higher speed.
  • the information processing apparatus is a plurality of tree structure data representing an information group in a tree structure based on a distance between information, and each of the tree structure data is a child connected to information included in a parent node
  • the distance between the information contained in the node is closer to the distance between the information contained in the parent node, and the closer to the end of the tree structure data, the closer the distance between the information contained in the node is.
  • each of the nodes selected in the plurality of tree structure data in order to generate the tree structure data after fusing the plurality of tree structure data obtained by acquiring the plurality of tree structure data configured For each piece of information that satisfies the condition indicating that the distance from each other information is far apart in the plurality of pieces of information consisting of the information, the information originally included in the information
  • the sub-tree below the information in the structure data is included in the merged tree structure data as it is, and for a plurality of pieces of information that satisfy the condition indicating that the distance between the information is close to each other, each information was originally included.
  • the computer device is a plurality of tree structure data in which an information group is represented by a tree structure based on a distance between the information, and the information included in the parent node in each of the tree structure data.
  • the distance between the information included in the connected child nodes is closer to the distance between the information included in the parent node and closer to the end of the tree structure data, the distance between the information included in the node is smaller.
  • each node selected in the plurality of tree structure data In each of a plurality of pieces of information that are included, information that satisfies the condition indicating that the distance from each other information is far away is originally included in the information. Sub-trees below the information in the tree structure data are included in the merged tree structure data as they are, and a plurality of pieces of information that satisfy the condition indicating that the distance between the information is close to each other originally include each information. In addition, a subtree that is reorganized so that subtrees below the information in the tree structure data are merged and represented by the tree structure is included in the tree structure data after the fusion.
  • the program recording medium of the present invention is a plurality of tree structure data in which an information group is represented by a tree structure based on a distance between information, and is connected to information included in a parent node in each of the tree structure data.
  • the distance between the information contained in the child node is closer to the distance between the information contained in the parent node, and the closer to the end of the tree structure data, the closer the distance between the information contained in the node is
  • a node selected in each of the plurality of tree structure data configured to be and to generate a tree structure data after merging a plurality of the tree structure data, a node selected in each of the plurality of tree structure data In each of a plurality of pieces of information that are included, the information is originally included for each piece of information that satisfies the condition indicating that the distance from each other information is long
  • a sub-tree below the information in the tree structure data is included in the tree structure data after the fusion as it is, and a plurality of pieces of information satisfying a
  • the present invention can provide a technique for fusing a plurality of tree structures in which information groups are represented based on the distance between information into a single tree structure at a higher speed.
  • FIG. 1 It is a figure which shows two tree structure data used as the object merged in the specific example of the 2nd Embodiment of this invention. It is a figure which shows an example of the screen which acquires the information showing the characteristic applied to the tree structure data after fusion in the specific example of the 2nd Embodiment of this invention. It is a figure which shows the fusion subtree produced
  • FIG. 1 It is a figure which shows two tree structure data used as the object merged in the specific example of the 3rd Embodiment of this invention. It is a figure which shows the screen which acquires the information showing the characteristic applied to the tree structure data after fusion in the specific example of the 3rd Embodiment of this invention. It is a figure which shows the fusion subtree produced
  • FIG. 1 shows a functional block configuration of the information processing apparatus 10 as the first embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus 10 includes an acquisition unit 101 and a fusion unit 102.
  • the information processing apparatus 10 can be configured by hardware elements as shown in FIG.
  • the information processing apparatus 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 1001, a memory 1002, an output device 1003, and an input device 1004.
  • a CPU Central Processing Unit
  • the memory 1002 includes a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an auxiliary storage device (such as a hard disk), and the like.
  • the output device 1003 is configured by a device that outputs information, such as a display device or a printer.
  • the input device 1004 is configured by a device that receives an input of a user operation, such as a keyboard or a mouse.
  • each functional block of the information processing apparatus 10 is configured by a CPU 1001 that reads and executes a computer program stored in the memory 1002 and controls other units.
  • the hardware configuration of the information processing apparatus 10 and each functional block thereof is not limited to the above-described configuration.
  • the tree structure data is data representing an information group in a tree structure based on the distance between information.
  • the distance between information can be represented by the output value of the evaluation function which evaluates the distance between information, for example.
  • child nodes are connected to information included in the parent node.
  • the distance between the information contained in the child node is closer than the distance between the information contained in the parent node. That is, the tree structure data is configured such that the closer the end of the tree structure data is, the closer the distance between information included in the node is.
  • the acquisition unit 101 acquires a plurality of tree structure data.
  • the acquisition unit 101 may acquire a plurality of tree structure data via the input device 1004.
  • the acquisition unit 101 may acquire a plurality of tree structure data from the memory 1002.
  • the acquisition unit 101 may acquire a plurality of tree structure data via a network interface or a portable storage medium (not shown).
  • Fusion unit 102 fuses a plurality of tree structure data.
  • the fusion unit 102 selects a node from each of a plurality of tree structure data, acquires information included in the selected node, and obtains a node of the merged tree structure data by combining the acquired information. .
  • the node that the fusion unit 102 selects from a plurality of tree structure data may be, for example, a root node or a root node of a partial tree.
  • the selected nodes are not limited to these.
  • the fusion unit 102 satisfies one condition that represents that the distance from each other information is separated in the plurality of pieces of information obtained as described above from the nodes selected from the plurality of tree structure data. The above information is specified.
  • the fusion unit 102 includes the subtree below the information in the tree structure data that originally contained the information as it is in the tree structure data after the fusion.
  • “subtree below certain information” means a subtree having the information as a root, that is, a child node branched from the information, and a hierarchy below those child nodes. It is a tree structure composed of all nodes in
  • the fusion unit 102 identifies a plurality of pieces of information that satisfy a condition indicating that the distance between the information is close among a plurality of pieces of information obtained as described above from the nodes respectively selected from the plurality of tree structure data. To do. Then, the fusion unit 102 reorganizes the plurality of pieces of information specified in this way into a single tree structure by fusing the subtrees below the information in the tree structure data in which each information was originally included. Then, the fusion unit 102 includes the reorganized tree structure as a partial tree in the tree structure data after the fusion.
  • the acquisition unit 101 acquires a plurality of (original) tree structure data to be merged (step S11).
  • the fusion unit 102 obtains one or more pieces of information satisfying a condition indicating that the distance from each of the other pieces of information is separated from the pieces of information included in the nodes selected from the plurality of tree structure data. Specify (step S12).
  • the fusion unit 102 includes a subtree below the information in the original tree structure data that originally contained the information in the tree structure data after the fusion (step S13). ).
  • the fusion unit 102 may include these pieces of information in the same node in the tree structure data after the fusion. And the fusion
  • the fusion unit 102 obtains a plurality of pieces of information that satisfy the condition indicating that the distance between the information is close to each other. Specify (step S14).
  • the merging unit 102 merges the subtrees below the information in the original tree structure data in which the information was originally included for each piece of information specified in step S14, and reorganizes it into one tree structure. (Step S15).
  • the fusion unit 102 inserts the reorganized tree structure into the tree structure data after the fusion as a partial tree (step S16).
  • the fusion unit 102 may integrate the reorganized tree structure root node with the node in which the information specified in step S12 is arranged in the tree structure data after the fusion.
  • the information processing apparatus 10 ends the operation.
  • a plurality of tree structures in which information groups are represented based on the distance between information can be fused to one tree structure at a higher speed.
  • the acquisition unit 101 acquires a plurality of tree structure data in which an information group is represented by a tree structure.
  • the distance between the information included in the child node is closer than the distance between the information included in the parent node. Accordingly, the closer to the end of the tree structure data, the closer the distance between the information contained in the node.
  • the fusion unit 102 represents a condition (for example, an evaluation function) indicating that the distance from the other pieces of information is long. Information that satisfies an output value equal to or greater than a threshold) is specified. For the information specified in this way by the fusion unit 102, the subtree below the information in the tree structure data that originally contained the information is included in the tree structure data after the fusion as it is.
  • the fusion unit 102 indicates that the distance between the information is close (for example, the output value of the evaluation function is less than the threshold value) ) Is specified.
  • the fusion unit 102 merges the subtrees below the information in the tree structure data that originally contained each information, and generates a reorganized subtree to represent the tree structure. To do. Then, the fusion unit 102 includes the reorganized partial tree in the tree structure data after the fusion.
  • a subtree having a certain information as a root is composed of information that is close (that is, similar) to the information.
  • information included in a subtree rooted at two pieces of information that are separated (that is, not similar) is expected to have a long distance.
  • subtrees below information that are close to each other are reorganized into a single tree structure by merging them.
  • subtrees below information that are far apart are not reorganized into a single tree structure. Therefore, the processing cost required for evaluating the distance between information and reorganizing the tree structure can be greatly reduced.
  • FIG. 4 shows a functional block configuration of an information processing apparatus 20 as a second embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus 20 is different from the information processing apparatus 10 according to the first exemplary embodiment of the present invention in that a fusion unit 202 is provided instead of the fusion unit 102.
  • the fusion unit 202 includes a reorganization unit 203, a restoration unit 204, and a selection unit 205.
  • the information processing apparatus 20 and each functional block thereof can be configured by hardware elements similar to those of the first embodiment of the present invention described with reference to FIG.
  • the hardware configuration of the information processing apparatus 20 and each functional block thereof is not limited to the above-described configuration.
  • the tree structure data targeted in the present embodiment will be described.
  • the closeness of the distance between information in the tree structure data is evaluated using an evaluation function.
  • the evaluation function is a function that evaluates the proximity of the distance between two pieces of information. Assume that the evaluation results have a correlation. For example, the evaluation result (that is, the output value of the evaluation function) indicating the closeness of the distance between the information A and the information B is equal to or greater than a predetermined threshold, and the closeness of the distance between the information A and the information C Assume that the evaluation result indicating is also a predetermined threshold value or more. In this case, the evaluation result indicating the proximity of the distance between the information B and the information C is also equal to or greater than the threshold value.
  • the output value of the evaluation function satisfies a predetermined condition (for example, is equal to or higher than a threshold value). Also, it is described that the evaluation is low that the output value of the evaluation function does not satisfy the predetermined condition (for example, it is less than the threshold value).
  • the output value of the evaluation function is also described as the evaluation result or the height of the evaluation.
  • the evaluation function may output the similarity between the styles of the two sentences as an evaluation result.
  • the similarity may be a numerical value indicating how much the feature amounts of the styles of two sentences match, for example.
  • the evaluation function may output, as an evaluation result, the degree of similarity of an impression received by a person from two images.
  • the information constituting the tree structure is a face image.
  • the evaluation function may output the similarity indicating the possibility that the two face images are the same person as the evaluation result.
  • the types of information constituting the tree structure and the evaluation function are not limited to the above example.
  • the tree structure data in the present embodiment is configured according to the following rule. 1.
  • a plurality of pieces of information whose evaluation is low (the output value of the evaluation function does not satisfy the predetermined condition described above) is placed.
  • an information group having a high evaluation that is, a distance from the information is short
  • the height of evaluation of the information group included in the child node is equal to or higher than the height of evaluation of the information group included in the parent node. 4).
  • the evaluation of the information group included in the child node becomes higher as the end of the tree structure is approached.
  • the tree structure data configured according to this rule includes, for example, different information A and information B in a certain node.
  • the closeness of the distance between the information included in the child node of information A and the information included in the child node of information B is the closeness of the distance between the information included in the child node of information A, and Compared to the closeness of the distance between the information contained in the child nodes of information B, it is expected that there is no closer. This tendency becomes stronger as the child node is closer to the root node.
  • the root node includes information 0, information 1 and information 2.
  • Information 0, information 1 and information 2 may be less than R1 in evaluation height between each other.
  • the child nodes connected to the information 0 include information 00, information 01, and information 02.
  • the height of each evaluation between information 0 and information 00, information 01, and information 02 is R1 or more.
  • the information 00, the information 01, and the information 02 are evaluated with a height of less than R2.
  • child nodes connected to information 00 include information 001 and information 002.
  • the height of evaluation between information 00 and information 001 and information 002 is R2 or more, respectively.
  • R2 is a value larger than R1.
  • the reorganization unit 203 evaluates each piece of information included in the node of interest by using an evaluation function, and based on the evaluation result between the information (output value of the evaluation function, indicating the closeness of the distance between the information) Generates a fused subtree consisting of information contained in.
  • the fused subtree is constructed according to the above-described rules 1 to 4 for a plurality of pieces of information.
  • information having child nodes in the fusion subtree is described as first information.
  • information having no child node is described as second information. Details of the node of interest will be described later.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree at the “position based on the node of interest” in the fused tree structure data.
  • the position based on the node of interest will be described.
  • the node of interest is the root node of the original tree structure data.
  • the position based on the node of interest is the position of the root node in the tree structure data after the fusion.
  • one of the nodes of interest is a child node of the first information in the fusion subtree generated by the previous iteration process described later.
  • the fusion subtree generated by the previous iteration is also simply referred to as the previous fusion subtree.
  • the position based on the node of interest is the position of the child node that is one of the nodes of interest in the previous fusion subtree inserted into the tree structure data after the fusion.
  • the restoration unit 204 connects the subtree below the child node connected to the second information in the original tree structure data including the second information to the second information in the fusion subtree.
  • the tree structure below the second information is restored in the tree structure data after the fusion.
  • the selection unit 205 first selects a root node of a plurality of tree structure data as a node of interest. After that, the selection unit 205 was connected to the first information in the child node connected to the first information in the previous fusion subtree and the tree structure data originally including the first information. The child node is selected as a new node of interest.
  • the selection unit 205 selects a new node of interest, and the reorganization unit 203 and the restoration unit 204 repeat reorganization and restoration of the original tree structure data based on the selected node of interest. This process is hereinafter referred to as an iterative process.
  • the fusion unit 202 may acquire information representing characteristics applied to the tree structure data after the fusion before causing each of these functional blocks to function.
  • information representing the characteristics for example, there is an upper limit number of information that one node can have, but the present invention is not limited to this.
  • the fusion unit 202 may acquire information indicating characteristics via the input device 1004. Further, the fusion unit 202 may acquire information representing characteristics from the memory 1002. Further, the fusion unit 202 may acquire information representing characteristics of a plurality of tree structure data acquired by the acquisition unit 101 as information indicating characteristics applied to the tree structure data after the fusion.
  • the fusion unit 202 acquires a plurality of tree structure data (step S21).
  • the fusion unit 202 acquires information representing the characteristics applied to the tree structure data after the fusion (step S22).
  • the selection unit 205 selects each root node of the plurality of tree structure data as a node of interest (step S23).
  • the reorganization unit 203 generates a fused subtree for a plurality of pieces of information included in the node of interest based on the evaluation result between the information (step S24).
  • information having child nodes is described as first information, and information having no child nodes is described as second information.
  • the configuration of the generated fusion subtree may differ depending on the order in which a plurality of pieces of target information are inserted into the fusion subtree.
  • the order of inserting a plurality of pieces of information into the fusion subtree is random.
  • the order of inserting a plurality of information into the fusion subtree may be an order based on other criteria.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree at a position based on the node of interest in the fused tree structure data (step S25).
  • the restoration unit 204 connects the second information in the fused subtree below the child nodes that were connected to the second information in the tree structure data that originally included the second information. Restoration is performed (step S26).
  • the restoration unit 204 is the second information in the fusion subtree, the second information does not have a child node in the tree structure data that originally included the second information. Then, the restoration below the child node is not performed for the second information.
  • the selection unit 205 determines whether or not there is first information that has child nodes in the tree structure data that originally included the first information in the fused subtree. Is determined (step S27).
  • step S27 a case where there is such first information will be described (Yes in step S27).
  • the selection unit 205 was connected to the first information in the child node connected to the first information in the fused subtree and the tree structure data originally including the first information.
  • the child node is selected as a new node of interest (step S28).
  • the information processing apparatus 20 repeats the processing from step S24 for the new node of interest selected in step S28.
  • step S27 when there exists a some 1st information applicable by step S27, the information processing apparatus 20 performs the process from step S28 and step S24 repeatedly about each 1st information.
  • step S27 If there is no corresponding first information in step S27, the information processing apparatus 20 ends the operation.
  • the operation of the information processing apparatus 20 will be shown as a specific example.
  • the information processing apparatus 20 merges two tree structure data a and tree structure data b to generate merged tree structure data c.
  • the acquisition unit 101 acquires the tree structure data a and the tree structure data b shown in FIG. 7 (step S21).
  • the information included in each node of the tree structure data a is represented by a solid rectangle.
  • Information included in each node of the tree structure data b is represented by a dotted rectangle.
  • information 0, information 1 and information 2 are included in the root node.
  • the root node includes information A, information B, and information C.
  • information having an identifier “X” is represented as information X.
  • “X” is a number or alphabet.
  • the identifier of information included in the child node of information X is represented as “XY”.
  • Information included in child nodes of information X is represented as information XY. “Y” is a number or alphabet.
  • information 00, information 01, and information 02 are included in child nodes of information 0 included in the root node of the tree structure data a.
  • child nodes of information A included in the root node of the tree structure data b include information AA, information AB, and information AC.
  • the fusion unit 202 acquires the upper limit number of information included in the node as information representing characteristics applied to the tree structure data after the fusion.
  • the fusion unit 202 outputs a user interface screen as shown in FIG. 8 to the output device 1003 and acquires information representing the upper limit number 5 via the input device 1004 (step S22).
  • the selection unit 205 selects the root node of the tree structure data “a” and the root node of the tree structure data “b” as nodes of interest (step S23).
  • the reorganization unit 203 generates a fused subtree c1 for a plurality of pieces of information including information included in the node of interest based on the evaluation result between the information (step S24).
  • information 0, information 1, information 2, information A, information B, and information C are included in the root node of the tree structure data a and the root node of the tree structure data b, which are nodes of interest. Therefore, the reorganization unit 203 inserts these pieces of information into the new fusion subtree c1 in a random order. For example, the first selected information is placed in the root node of the fused subtree c1.
  • the information selected next is information that has a high evaluation (for example, the output value of the evaluation function is equal to or greater than a threshold value) among the information already placed in the root node of the fusion subtree c1, Placed in the child node of the information.
  • the selected information is placed in the root node when the evaluation of any information already placed in the root node of the fused subtree c1 is low (for example, the output value of the evaluation function is less than the threshold value).
  • the fused subtree c1 shown in FIG. 9 is generated in this way.
  • information 0, information 1, information 2, information B, and information C are arranged at the root node of the fused subtree c1, and information A is arranged at a child node of information 1.
  • information 1 is first information having child nodes.
  • Information 0, information 2, information A, information B, and information C are second information having no child nodes.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree c1 shown in FIG. 9 at a position based on the node of interest in the tree structure data c (step S25).
  • the position based on the node of interest is the position of the root node of the tree structure data c.
  • the fused subtree c1 shown in FIG. 9 becomes the tree structure data c as it is.
  • the restoration unit 204 connects each of the second information in FIG. 9 below the child node connected to the second information in the tree structure data a or the tree structure data b (step S26).
  • the second information having no child node is information 0, information 2, information A, information B, and information C.
  • the child node connected to the information 0 includes the information 00, the information 01, and the information 02. Therefore, the restoration unit 204 connects child nodes including information 00, information 01, and information 02 to information 0 and below in FIG.
  • the restoration unit 204 connects the information below the information 2, the information A, the information B, and the information C below the child nodes connected to each piece of information in the original tree structure data a or the tree structure data b. .
  • the tree structure data c with the child nodes restored is as shown in FIG.
  • the selection unit 205 determines that the child node is connected to the information 1 that is the first information in the fused subtree c1 even in the tree structure data a originally included (Yes in step S27). .
  • the selection unit 205 selects the child node of information 1 in the fused subtree c1 as one of new nodes of interest.
  • This node contains information A.
  • the selection unit 205 selects the child node connected to the information 1 in the tree structure data a as another new node of interest.
  • This node includes information 10, information 11, and information 12 (step S28).
  • the information processing apparatus 20 repeats the operation from step S24 for the new node of interest selected in step S28.
  • the reorganization unit 203 generates a new fused subtree c2 based on the evaluation result between the information A, information 10, information 11, and information 12 included in the node of interest (step S24).
  • the reorganization unit 203 inserts the plurality of pieces of information into the fusion subtree c2 in the same order as before. Assume that the fused subtree c2 shown in FIG. 12 is generated. In FIG. 12, information A, information 10, information 11, and information 12 are all arranged in the root node of the fused subtree c2. In the fused subtree c2, information A, information 10, information 11 and information 12 are all second information having no child nodes.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree c2 shown in FIG. 12 at a position based on the node of interest in the tree structure data c (step S25).
  • information A which is one of the nodes of interest, is a child node of information 1 in the tree structure data c. Therefore, the reorganization unit 203 inserts the fused subtree c2 shown in FIG. 12 at the position of the child node of the information 1 in the tree structure data c. As a result, the tree structure data c is as shown in FIG.
  • the restoration unit 204 uses the second information of the fused subtree c2 in FIG. 13 as the subtree below the child node connected to the second information in the original tree structure data a or the tree structure data b. Are connected (step S26).
  • the restoration unit 204 connects child nodes including the information AA, the information AB, and the information AC below the information A in FIG. Further, in the other second information of the fused subtree c2 in FIG. 13, there is no child node connected in the original tree structure data a or the tree structure data b. Therefore, the restoration unit 204 does not restore the child information below the second information. As a result, the tree structure data c is as shown in FIG.
  • the selection unit 205 determines that there is no first information in the fused subtree c2 in FIG. 14 (No in step S27).
  • the information processing apparatus 20 ends the operation.
  • the information processing apparatus 20 fuses a plurality of tree structures in which information groups are represented based on the evaluation result of an evaluation function that evaluates the distance between information into a single tree structure more efficiently and accurately. can do.
  • the present embodiment has the following configuration in addition to the same configuration as that of the first embodiment of the present invention.
  • the fusion unit 202 includes a reorganization unit 203, a restoration unit 204, and a selection unit 205.
  • the reorganization unit 203 generates a fused subtree based on the evaluation result of the evaluation function for evaluating the distance between the information for a plurality of pieces of information respectively included in the plurality of nodes of interest.
  • information having child nodes in the fusion subtree is first information
  • information not having child nodes in the fusion subtree is second information.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree at a position based on the node of interest in the fused tree structure data.
  • the restoration unit 204 connects the second information in the fused subtree below the child node connected to the second information in the tree structure data originally including the second information. Restore.
  • the selection unit 205 selects the root node of the plurality of tree structure data as a node of interest, and causes the reorganization unit 203 and the restoration unit 204 to function.
  • the selection unit 205 has a child node connected to the first information in the fusion subtree and a child node connected to the first information in the tree structure data originally including the first information. Are selected as new attention nodes, and the reorganization unit 203 and the restoration unit 204 are caused to function. This is because the selection unit 205 repeatedly selects a new node of interest and causes the reorganization unit 203 and the restoration unit 204 to function.
  • the second information that does not have child nodes in the fusion subtree has a low evaluation with each other. Therefore, the original tree structure data is connected to the second information. Information contained in the child nodes is also regarded as having a low evaluation.
  • the information included in the child node connected to the second information is not subjected to the tree structure reorganization process based on the evaluation result between the information. , Streamlining the reorganization process.
  • the present embodiment evaluates the information included in the child node of the first information in the fusion subtree and the information included in the child node in the tree structure in which the first information was originally included. Is considered high.
  • This embodiment recursively performs the process of generating a fused subtree for a plurality of pieces of information that are highly evaluated. As a result, in the present embodiment, the tree structure data is accurately fused while the processing efficiency is improved.
  • information 0, information 1, information 2, information B, and information C are arranged at the same node when inserted into the fused subtree c1, and are low in evaluation. Since the evaluation results have correlation, it is expected that the information included in the child nodes of these information (or nodes in lower layers) also has a low evaluation.
  • the information included in the subtree below these pieces of information is used as it is without performing an evaluation process for comparing with other information. Inserted into the data. Therefore, the fusion process for generating the tree structure data c can be made efficient.
  • information A is arranged as a child node of information 1 in the fused subtree c1
  • information A and information 1 are highly evaluated. Since the evaluation results have a correlation, it is expected that the information A and the information included in the child nodes of the information 1 in the original tree structure data a (that is, the information 10 to 12) are highly evaluated. . Therefore, the information A and the information 10 to 12 are merged and reorganized in the hierarchy below the information 1 in the tree structure data c.
  • this embodiment can efficiently and accurately fuse tree structure data.
  • FIG. 15 shows a functional block configuration of an information processing apparatus 30 as a third embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus 30 is different from the information processing apparatus 20 according to the second embodiment of the present invention in that a fusion unit 302 is provided instead of the fusion unit 202.
  • the fusion unit 302 differs from the fusion unit 202 according to the second embodiment of the present invention in that it includes a selection unit 305 instead of the selection unit 205 and further includes an adjustment unit 306.
  • the information processing apparatus 30 and each functional block thereof can be configured by hardware elements similar to those of the first embodiment of the present invention described with reference to FIG.
  • the hardware configuration of the information processing apparatus 30 and each functional block thereof is not limited to the above-described configuration.
  • the adjustment unit 306 is closer to the reference for the evaluation result of the first information in the fused subtree and each information included below the grandchild node of the first information to be included below the child node of the first information. Adjust the fused subtree to be
  • the adjustment unit 306 includes an evaluation result with the first information among the information included below the grandchild node of the first information in the fusion subtree, and is included below the child node of the first information.
  • Information lower than the standard for detecting For example, a threshold based on an evaluation result between the first information and other information in the node including the first information is applied as a criterion for being included below the child node of the first information. Good.
  • the adjustment unit 306 deletes the detected information from the fusion subtree. At this time, the adjustment unit 306 stores the deleted information in the save area. The adjustment unit 306 then inserts each piece of information in the save area into the post-fusion tree structure data after completion of the repetitive processing by the selection unit 205.
  • the adjustment unit 306 may determine the position where the information of the save area is inserted as follows. For example, the adjustment unit 306 calculates an evaluation result based on an evaluation function between each piece of information included in the root node of the tree structure data after merging and information to be inserted. Then, the adjustment unit 306 calculates the evaluation result based on the evaluation function of the information included in the child node of the information having the highest evaluation and the information to be inserted, so that the information having the highest evaluation does not have the child node. Repeat until.
  • the adjustment unit 306 It may be inserted into a node.
  • the selecting unit 305 is configured as follows in addition to the same configuration as the selecting unit 205 in the second embodiment of the present invention. Specifically, even if there is no first information having a child node in the tree structure data originally included in the fused subtree, the selection unit 305 has such a node as follows. Are also selected as nodes of interest.
  • Such a node is a node that has included information contained in the save area in the original tree structure data, and has never been selected as a node of interest.
  • the selection unit 305 causes the reorganization unit 203 and the restoration unit 204 to function also for the node of interest selected in this way, as with the selection unit 205 in the second embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus 30 operates in the same manner as in the second embodiment of the present invention from step S21 to S26. Thereby, a fusion subtree is generated for a plurality of pieces of information included in the node of interest, and child nodes below the second information in the fusion subtree are restored.
  • the adjustment unit 306 includes an evaluation result with the first information among the information included below the grandchild node of the first information in the fusion subtree so that the evaluation result is included below the child node of the first information. Detect information that does not meet the criteria. Then, the adjustment unit 306 deletes the detected information from the fusion subtree and stores it in the save area (step S31).
  • step S28 executes step S28 if Yes in step S27. That is, if there is corresponding first information, a new node of interest is selected, and the processing from step S24 is repeated.
  • step S27 determines whether there is a node that includes information saved in the save area in the original tree structure data and has never been selected as a node of interest. (Step S32).
  • the selection unit 305 selects a node below the corresponding node in the original tree structure data as a new node of interest (step S33).
  • the information processing apparatus 30 repeats the processing from step S24 for the new node of interest selected in step S33.
  • step S32 If there are a plurality of corresponding nodes in step S32, the information processing apparatus 30 repeats the processes from step S33 and step S24 for each node.
  • step S32 if there is no corresponding node in step S32 (No in step S32), the adjustment unit 306 inserts the information stored in the save area in step S31 into the tree structure data after the fusion (step S34). ).
  • the information processing apparatus 30 ends the operation.
  • the operation of the information processing apparatus 30 will be shown as a specific example.
  • the information processing apparatus 30 merges two tree structure data d and tree structure data e to generate merged tree structure data f.
  • the information constituting the tree structure is a face image.
  • the evaluation function for evaluating the distance between the face images outputs a numerical value indicating the similarity between the face images.
  • the acquiring unit 101 acquires the tree structure data d and the tree structure data e shown in FIG. 17 (step S21).
  • the face image included in each node of the tree structure data d is represented by a solid rectangle.
  • the face image included in each node of the tree structure data e is represented by a dotted rectangle.
  • the root node includes face image 0, face image 1, and face image 2.
  • the root image includes a face image A, a face image B, and a face image C.
  • the face image with the identifier “X” is represented as a face image X.
  • a numeral or alphabet is applied to “X”.
  • the identifier of the face image included in the child node of the face image X is expressed as “XY”. Therefore, the face image included in the child node of the face image X is represented as the face image XY.
  • numerals or alphabets are applied to “Y”.
  • the identifier of the face image included in the child node of the face image XY is represented as “XYZ”. Therefore, the face image included in the child node of the face image XY is represented as the face image XYZ.
  • numerals or alphabets are applied to “Z”.
  • the face image 0, the face image 01, and the face image 02 are included in the child nodes of the face image 0 included in the root node of the tree structure data d.
  • child images of face image A included in the root node of tree structure data e include face image AA, face image AB, and face image AC.
  • the child nodes of the face image AA of the tree structure data e include the face image AAA and the face image AAB.
  • the fusion unit 302 acquires the upper limit number of face images included in the node as information representing characteristics applied to the tree structure data after the fusion.
  • the fusion unit 302 outputs the user interface screen shown in FIG. 18 to the output device 1003 and acquires information representing the upper limit number 4 via the input device 1004 (step S22).
  • the selection unit 305 selects the root node of the tree structure data d and the root node of the tree structure data e as nodes of interest (step S23).
  • the reorganization unit 203 generates a fused subtree f1 based on the similarity between the face images for a plurality of face images including the face images included in the node of interest (step S24).
  • face image 0, face image 1, face image 2, face image A, face image B, and face image C are included in the root node of tree structure data d and the root node of tree structure data e, which are nodes of interest. include.
  • the reorganization unit 203 inserts the plurality of face images into the fused subtree f1 in a random order.
  • the first selected face image is placed at the root node of the fused subtree f1.
  • the next selected face image is a face image that is already placed in the root node of the fused subtree f1 and has a face image whose similarity to the selected face image is greater than or equal to a threshold value. It is placed at the child node of the face image.
  • the selected face image is placed in the root node when the similarity with any face image already placed in the root node of the fused subtree f1 is less than the threshold value.
  • FIG. 19 Suppose that the fused subtree f1 shown in FIG. 19 is generated in this way.
  • face image 0, face image 1, face image 2, and face image B are arranged at the root node of the fused subtree f1.
  • a face image A is arranged at a child node of the face image 1.
  • a face image C is arranged at a child node of the face image B.
  • face image 1 and face image B are first information having child nodes. Further, the face image 0, the face image 2, the face image A, and the face image C are second information having no child nodes.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree f1 shown in FIG. 19 at a position based on the node of interest in the tree structure data f (step S25).
  • the position based on the node of interest is the position of the root node of the tree structure data f. Therefore, similarly to the specific example in the second embodiment of the present invention, the fused subtree f1 shown in FIG. 19 becomes the tree structure data f as it is.
  • the restoration unit 204 connects each of the second information in FIG. 19 below the child node connected to the second information in the tree structure data d or the tree structure data f (step S26).
  • the second information having no child node is the face image 0, the face image 2, the face image A, and the face image C.
  • the child nodes connected to the face image 0 include the face image 00, the face image 01, and the face image 02. Therefore, the restoration unit 204 restores by connecting child nodes including the face image 00, the face image 01, and the face image 02 to the face image 0 or lower in FIG.
  • the restoration unit 204 connects the face image 2, the face image A, and the face image C below the child nodes that are connected to each face image in the original tree structure data d or the tree structure data e. To do.
  • the tree structure data f in which the child nodes and below are restored is as shown in FIG.
  • the adjustment unit 306 includes the face image 1 that is one of the first information in the fusion subtree f1 in FIG. 20 and the face image AA, face image AB, face image AC, face included below the grandchild node. Similarities between the image AAA and the face image AAB are respectively calculated. Then, it is assumed that the adjustment unit 306 detects the face image AA as a face image whose similarity with the face image 1 is lower than a reference for inclusion below the child node of the face image 1. The adjustment unit 306 deletes the face image AA from the tree structure data f in FIG. 20 and stores it in the save area (step S31).
  • the adjustment unit 306 includes the face image B, which is another piece of the first information in the fusion subtree f1 in FIG. 20, and the face image CA, the face image CB, and the face image CC included below the grandchild node. Are calculated respectively. Then, it is assumed that the adjustment unit 306 detects the face image CB as a face image whose similarity with the face image B is lower than a reference for inclusion below the child node of the face image B. The adjustment unit 306 deletes the face image CB from the tree structure data f in FIG. 20 and stores it in the save area (step S31).
  • step S31 the tree structure data f from which the face image AA and the face image CB are deleted for adjustment is as shown in FIG. Further, the face image AA and the face image CB are stored in the save area.
  • the selection unit 305 determines that a child node is connected even in the tree structure data d originally included in the face image 1 which is one of the first information in the fusion subtree f1 in FIG. . In addition, the selection unit 305 determines that a child node is connected in the tree structure data e originally included in the face image B, which is another piece of the first information in the fusion subtree f1. (Yes in step S27).
  • the selection unit 305 further merges each of the first node of the face image 1 that is one of the first information and the second child node of the face image B that is the first information. Generate a subtree.
  • the selection unit 305 selects a child node of the face image 1 in the fusion subtree f1 as one of new nodes of interest.
  • This node includes a face image A.
  • the selection unit 305 selects the child node connected to the face image 1 in the tree structure data d as another new node of interest.
  • This node includes the face image 10, the face image 11, and the face image 12 (step S28).
  • the information processing apparatus 30 repeats the operation from step S24 for the new node of interest selected in step S28.
  • the reorganization unit 203 generates a new fusion subtree f2 based on the similarity between face images for the face image A, the face image 10, the face image 11, and the face image 12 included in the node of interest (step S24).
  • the reorganization unit 203 inserts the plurality of face images into the fused subtree f2 in the same manner as described above in a random order. Then, a fused subtree f2 shown in FIG. 23 is generated.
  • the face image A, the face image 10, the face image 11, and the face image 12 are all arranged at the root node of the fused subtree f2.
  • all of the face image A, the face image 10, the face image 11, and the face image 12 are second information having no child nodes.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree f2 shown in FIG. 23 at a position based on the node of interest in the tree structure data f (step S25).
  • the face image A that is one of the nodes of interest is a child node of the face image 1 in the tree structure data f. Therefore, the reorganization unit 203 inserts the fused subtree f2 at the position of the child node of the face image 1 in the tree structure data f. As a result, the tree structure data f becomes as shown in FIG.
  • the restoration unit 204 connects to the second information of the fused subtree f2 in FIG. 24 below the child node connected to the second information in the original tree structure data d or the tree structure data e. (Step S26).
  • the restoration unit 204 restores the child image including the face image AB and the face image AC other than the face image AA after the face image A in FIG.
  • the face image 10, the face image 11, and the face image 12, which are other second information of the fused subtree f2 in FIG. 24, are child nodes connected in the original tree structure data d or the tree structure data f. There is no. Therefore, the restoration unit 204 does not restore the child information below the second information. As a result, the tree structure data f with the child nodes restored is as shown in FIG.
  • the adjustment unit 306 does not adjust the fusion subtree f2 (step S31). Further, since there is no first information in the fused subtree f2 (No in step S27), the process proceeds to the next step S32. Step S32 will be described later.
  • the selection unit 305 selects a child node of the face image B in the fusion subtree f1 as one of new nodes of interest.
  • This node includes a face image C.
  • the selection unit 305 selects the child node connected to the face image B in the tree structure data e as another new node of interest.
  • This node includes a face image BA, a face image BB, and a face image BC (step S28).
  • the information processing apparatus 30 repeats the operation from step S24 for the new node of interest selected in step S28.
  • the reorganization unit 203 generates a new fusion subtree f3 for the face image C, face image BA, face image BB, and face image BC included in the node of interest based on the similarity between the face images (step S3). S24).
  • the reorganization unit 203 inserts the plurality of face images into the fusion subtree f3 in the same manner as described above in a random order. Then, a fused subtree f3 shown in FIG. 27 is generated.
  • the face image BA, the face image BC, and the face image C are arranged at the root node of the fused subtree f3. Further, the face image BB is arranged at a child node of the face image C. In this fused subtree f3, the face image C is first information having child nodes. Further, the face image BA, the face image BB, and the face image BC are the second information having no child nodes.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree f3 shown in FIG. 27 at a position based on the node of interest in the tree structure data f (step S25).
  • one of the nodes of interest is a child node of the face image B in the tree structure data f. Therefore, the reorganization unit 203 inserts the fused subtree f3 shown in FIG. 27 at the position of the child node of the face image B in the tree structure data f. As a result, the tree structure data f becomes as shown in FIG.
  • the restoration unit 204 does not restore the subtree below the child node for the second information in the fused subtree f3 (step S26).
  • the adjustment unit 306 does not adjust the fusion subtree f3 (step S31).
  • the selection unit 305 determines that a child node is connected to the face image C, which is the first information in the fused subtree f3, in the tree structure data e originally included (Yes in step S27). .
  • the selection unit 305 selects a child node of the face image C, which is the first information of the fused subtree f3 in FIG. 28, as one of the next nodes of interest.
  • This node includes a face image BB.
  • the selection unit 305 selects a child node of the face image C in the tree structure data e that originally included the face image C as another next node of interest.
  • This node included a face image CA, a face image CB, and a face image CC. However, since the face image CB is in the retreat area, the face image CA and the face image CC are included in this node (step S28).
  • the information processing apparatus 30 repeats the operation from step S24 for the new node of interest selected in step S28.
  • the reorganization unit 203 generates a new fusion subtree f4 for the face image BB, the face image CA, and the face image CC included in the node of interest based on the similarity between the face images (step S24). ).
  • the reorganization unit 203 inserts the plurality of face images into the fused subtree f4 in the same manner as described above in a random order. Then, it is assumed that the fused subtree f4 shown in FIG. 29 is generated. In FIG. 29, all of the face image BB, the face image CA, and the face image CC are arranged at the root node of the fused subtree f4. In the fused subtree f4, there is no first information having child nodes, and the face image BB, the face image CA, and the face image CC are second information having no child nodes.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree f4 shown in FIG. 29 at a position based on the node of interest in the tree structure data f (step S25).
  • one of the nodes of interest is a child node of the face image C in the tree structure data f. Therefore, the reorganization unit 203 inserts the fused subtree f4 shown in FIG. 29 at the position of the child node of the face image C in the tree structure data f. Thereby, the tree structure data f becomes as shown in FIG.
  • the restoration unit 204 does not restore the subtree below the child node for the second information (step S26).
  • the adjustment unit 306 does not make adjustments in the fused subtree f4 (step S31).
  • Step S27 since there is no 1st information in fusion subtree f4 (it is No at Step S27), it shifts to the following Step S32.
  • the node that included the face image CB saved in the save area in the tree structure data e has already been selected as the node of interest.
  • the node that included the face image AA saved in the save area in the tree structure data e has never been selected as the node of interest (Yes in step S32).
  • the selection unit 305 selects the node in which the saved face image AA was included in the tree structure data e and the nodes below the node as new attention nodes. These nodes include a face image AB, a face image AC, a face image AAA, and a face image AAB, excluding the saved face image AA (step S33).
  • the information processing apparatus 30 repeats the operation from step S24 for the new node of interest selected in step S33.
  • the reorganization unit 203 generates a new fused subtree f5 based on the similarity between face images for the face image AB, face image AC, face image AAA, and face image AAB included in the node of interest (step). S24).
  • the reorganization unit 203 inserts the plurality of face images into the fusion subtree f5 in the same manner as described above in a random order. Then, a fused subtree f5 shown in FIG. 32 is generated.
  • all of the face image AB, the face image AC, the face image AAA, and the face image AAB are arranged at the root node of the fused subtree f5.
  • the fused subtree f5 there is no first information having child nodes, and the face image AB, face image AC, face image AAA, and face image AAB are second information having no child nodes.
  • the reorganization unit 203 inserts the fused subtree f5 shown in FIG. 32 at a position based on the node of interest in the tree structure data f (step S25).
  • the node of interest is a child node of the face image A in the tree structure data e. Therefore, the reorganization unit 203 inserts the fused subtree f5 shown in FIG. 32 at the position of the child node of the face image A in the tree structure data f. Thereby, the tree structure data f becomes as shown in FIG.
  • the restoration unit 204 does not restore the subtree below the child node for the second information (step S26).
  • the adjustment unit 306 does not make adjustments in the fused subtree f5 (step S31).
  • step S34 the adjustment unit 306 executes step S34.
  • the adjustment unit 306 inserts the face image AA and the face image CB saved in the save area into the tree structure data f shown in FIG.
  • the face image AA has the highest similarity with the face image 0 in the root node, and the similarity satisfies the criteria for being included below the child node of the face image 0. Furthermore, the face image AA has the highest similarity with the face image 01 in the child node of the face image 0, and the similarity satisfies the criteria for being included below the child node of the face image 01. To do.
  • the face image 01 has no child nodes.
  • the adjustment unit 306 newly connects a child node to the face image 01 and arranges the face image AA (step S32).
  • the face image CB has the highest similarity with the face image 2 in the root node, and the similarity satisfies the criteria for being included below the child nodes of the face image 2. Furthermore, the face image CB has the highest similarity with the face image 22 in the child nodes of the face image 2, and the similarity satisfies the criteria for being included below the child nodes of the face image 22. To do. Further, the face image 22 has no child nodes.
  • the adjustment unit 306 newly connects a child node to the face image 22 and arranges the face image CB (step S32).
  • the information processing apparatus 30 converts a plurality of tree structures in which information groups are represented based on the evaluation result of an evaluation function that evaluates the distance between information into a single tree structure more efficiently and accurately. Can be merged.
  • This embodiment is configured as follows in addition to the same configuration as that of the second embodiment of the present invention.
  • the adjustment unit 306 determines the distance between the first information in the fused subtree and each piece of information included below the grandchild node of the first information from the criterion for including below the child node of the first information. Adjust the fused subtree to be close.
  • the adjustment unit 306 determines the distance from the first information among the information included below the grandchild node of the first information in the fusion subtree based on the criterion for being included below the child node of the first information. Remove distant information from the fused subtree. Then, the adjustment unit 306 inserts the deleted information into the fused tree structure data after completion of the iterative process.
  • the reorganization processing of the tree structure is not required between the second information and the following information having no child nodes in the fusion subtree. To improve efficiency.
  • the first subordinate information having a child node in the fused subtree and the second subordinate information contained in the child node are represented by the fused subtree.
  • the tree structure data is fused with high accuracy.
  • the evaluation between the first information and the information included below the grandchild node of the first information is included below the child node of the first information. Exclude those that do not meet the criteria.
  • information that does not satisfy the criteria is not included below the child nodes of certain information.
  • the excluded information is inserted into an appropriate position after the recursive processing for generating the tree structure data after the fusion is completed.
  • the present embodiment improves the accuracy of the structure of the tree structure data after the fusion while improving the processing efficiency.
  • the face image AA is arranged at the grandchild node of the face image 1 when the face image AA is restored to the fused subtree f1.
  • the face image AA is finally inserted into the child node of the face image 01 of the child node of the face image 0, and the accuracy of the composition of the tree structure data after the fusion is improved.
  • the face image CB is arranged at the grandchild node of the face image B when the face image CB is restored to the fused subtree f1.
  • the face image CB is finally inserted into the child node of the face image 22 of the child node of the face image 2, and the accuracy of the structure of the tree structure data after the fusion is improved.
  • the present embodiment improves the accuracy of the structure of the tree structure data after the fusion while improving the processing efficiency.
  • FIG. 35 shows a functional block configuration of an information processing apparatus 40 as the fourth embodiment of the present invention.
  • the information processing apparatus 40 is different from the information processing apparatus 20 according to the second embodiment of the present invention in that an acquisition unit 401 is replaced with the acquisition unit 101 and a fusion unit 402 is replaced with the fusion unit 202.
  • the storage unit 407 is different.
  • the information processing apparatus 40 and each functional block thereof can be configured by hardware elements similar to those of the first embodiment of the present invention described with reference to FIG.
  • the hardware configuration of the information processing apparatus 40 and each functional block thereof is not limited to the above-described configuration.
  • the storage unit 407 stores tree structure data constructed for each time or space range in which target information can be obtained.
  • the storage unit 407 may store tree structure data constructed according to the rules 1 to 4 described in the second embodiment of the present invention for information obtained in units of one day. Further, for example, the storage unit 407 may store tree structure data constructed according to the above-described rules 1 to 4 for information obtained in units of bases.
  • the acquisition unit 401 acquires information representing a specified time or space range as an input. Then, the acquisition unit 401 acquires, from the storage unit 407, a plurality of tree structure data constructed for a range having a portion that overlaps the designated time or space range.
  • the acquisition unit 401 acquires information representing a time range of the latest seven days as an input.
  • the acquisition unit 401 may acquire seven tree structure data constructed on a daily basis for the latest seven days.
  • the acquisition unit 401 acquires information representing a space range of a certain area as an input.
  • the acquisition unit 401 may acquire the tree structure data constructed for each base included in a certain area.
  • the fusion unit 402 generates fused tree structure data for an information group within a specified time or space range.
  • a plurality of tree-structured data constituting a range that does not exceed the specified time or space range is not necessarily stored in the storage unit 407.
  • the tree structure data constructed for the information group obtained in units of one day is stored in the storage unit 407.
  • the acquisition unit 401 has obtained information specifying a time range of “from yesterday's noon to today's noon”.
  • the acquisition unit 401 acquires yesterday's tree structure data and today's tree structure data, which are constructed for a range having a portion that overlaps the designated range “from yesterday's noon to today's noon”. It will be.
  • the fusion unit 402 excludes information that is not included in the specified time or space range from the information included in the acquired plurality of tree structure data, and then performs the present invention. It is comprised so that it may operate
  • the fusion unit 402 may perform such processing of excluding information outside the specified time or space before starting the fusion operation, or operate the reorganization unit 203 and the restoration unit 204. You may go when you do. Alternatively, the fusion unit 402 may perform the process of excluding information outside the range of the designated time or space after the fusion operation is finished.
  • the operation of the information processing apparatus 40 configured as described above is shown in FIG. Here, it is assumed that the process of excluding information outside the specified time or space is performed before the fusion operation is started.
  • the acquisition unit 401 acquires information representing a designated time or space range as an input (step S41).
  • the acquisition unit 401 acquires, from the storage unit 407, a plurality of tree structure data constructed for a range having a portion that overlaps the specified time or space range (step S42).
  • the fusion unit 402 excludes information included in the acquired plurality of tree structure data if there is information outside the specified time or space (step S43).
  • the information processing apparatus 40 executes steps S21 to S28 as in the second embodiment of the present invention.
  • the fusion unit 402 outputs the tree structure data after the fusion as the tree structure data in the designated time or space range (step S44).
  • the information processing apparatus 40 ends its operation.
  • the information processing apparatus 40 can efficiently and accurately generate tree structure data for a specified time or space range.
  • This embodiment is configured as follows in addition to the same configuration as that of the second embodiment of the present invention. That is, the storage unit 407 stores tree structure data constructed for each time or space range in which target information is obtained. Then, the acquisition unit 401 acquires, from the storage unit 407, a plurality of tree structure data constructed for a range having a portion that overlaps the designated time or space range. Then, the fusing unit 402 fuses the acquired tree structure data to generate the tree structure data after merging for the designated time or space range.
  • This embodiment improves the processing efficiency especially when the required time and space of the information group are small compared to the total amount of information group to be obtained.
  • the type of information included in the tree structure data is not limited thereto.
  • the output of the evaluation function for evaluating the distance between information is a numerical value indicating the similarity.
  • the output of the evaluation function for evaluating the distance between information is not limited to the similarity.
  • each of the above-described embodiments of the present invention the description has focused on an example in which there are two tree structure data to be merged.
  • each embodiment has the same effect by operating in the same way even when three or more tree structure data are merged.
  • each functional block of the information processing apparatuses 10 to 40 is realized by a CPU that executes a computer program stored in a memory.
  • the present invention is not limited to this, and some, all, or a combination of each functional block may be realized by dedicated hardware.
  • the function blocks of the information processing apparatuses 10 to 40 may be realized by being distributed among a plurality of apparatuses.
  • the operations of the information processing apparatuses 10 to 40 described with reference to the flowcharts are stored in a storage device (storage medium) of the computer apparatus as a computer program of the present invention. Keep it. Then, the computer program may be read and executed by the CPU. In such a case, the present invention is constituted by the code of the computer program or a storage medium.
  • a plurality of tree structure data representing an information group in a tree structure based on a distance between information, and in each of the tree structure data, a distance between information included in a child node connected to information included in a parent node Is a plurality of the tree structures configured such that the closer to the end of the tree structure data, the closer the distance between the information included in the nodes is closer to the end of the tree structure data.
  • An acquisition means for acquiring data In order to generate fused tree structure data obtained by fusing a plurality of the tree structure data, in a plurality of information composed of information included in nodes selected in the plurality of tree structure data, distances from other information For each piece of information that satisfies the condition indicating that the information is separated, the subtree below the information in the tree structure data that originally contained the information is included in the merged tree structure data as it is.
  • An information processing apparatus comprising:
  • the fusion means includes A fusion subtree is generated by fusing information included in each of a plurality of nodes of interest and reorganized to represent the tree structure, and the generated fusion subtree is based on the node of interest in the tree structure data after the fusion.
  • Reorganization means to insert into the position; When the information having child nodes in the fusion subtree is the first information and the information having no child nodes is the second information, the second information was originally included in the second information.
  • Restoration means for connecting and restoring the child nodes connected to the second information in the tree structure data; and After selecting a plurality of root nodes of the tree structure data as the node of interest and causing the reorganization means and the restoration means to function, child nodes connected to the first information in the fusion subtree, and Selecting the child node connected to the first information in the tree structure data originally including the first information as a new node of interest and causing the reorganization means and the restoration means to function.
  • the information processing apparatus according to appendix 1, characterized by comprising:
  • the fusion means includes The distance between the first information in the fusion subtree and each information included below the grandchild node of the first information is closer to a reference for inclusion below the child node of the first information.
  • the information processing apparatus according to appendix 1 or appendix 2, further comprising adjustment means for adjusting the fused subtree.
  • the adjustment means deletes information that is far from the first information from the fusion subtree and deletes the information included in the fusion subtree below the first node of the first information.
  • the information processing apparatus according to appendix 3, wherein the information is inserted into the fused tree structure data after the repetition processing by the selection unit is completed.
  • Storage means for storing the tree structure data constructed for each time or space range in which the target information is obtained;
  • the acquisition means acquires a plurality of the tree structure data each constructed for a range having a portion overlapping with a designated time or space range, from the storage means,
  • the fusion unit generates the post-fusion tree structure data for a specified time or space range by fusing a plurality of the tree structure data.
  • a plurality of tree structure data representing an information group in a tree structure based on a distance between information, and in each of the tree structure data, a distance between information included in a child node connected to information included in a parent node Is a plurality of the tree structures configured such that the closer to the end of the tree structure data, the closer the distance between the information included in the nodes is closer to the end of the tree structure data.
  • Get the data In order to generate fused tree structure data obtained by fusing a plurality of the tree structure data, in a plurality of information composed of information included in nodes selected in the plurality of tree structure data, distances from other information For each piece of information that satisfies the condition indicating that the information is separated, the subtree below the information in the tree structure data that originally included the information is included in the tree structure data after the fusion as it is, For a plurality of pieces of information satisfying the condition indicating that the distance between the information is close to each other, reorganization is performed so that subtrees below the information in the tree structure data originally including each information are merged and represented by the tree structure. A method of including the obtained subtree in the tree structure data after the fusion.
  • a child node connected to the first information in the fusion subtree and a child node connected to the first information in the tree structure data originally including the first information are newly set.
  • a plurality of tree structure data representing an information group in a tree structure based on a distance between information, and in each of the tree structure data, a distance between information included in a child node connected to information included in a parent node Is a plurality of the tree structures configured such that the closer to the end of the tree structure data, the closer the distance between the information included in the nodes is closer to the end of the tree structure data.
  • Getting data In order to generate fused tree structure data obtained by fusing a plurality of the tree structure data, in a plurality of information composed of information included in nodes selected in the plurality of tree structure data, distances from other information For each piece of information that satisfies the condition indicating that the information is separated, the subtree below the information in the tree structure data that originally contained the information is included in the merged tree structure data as it is.
  • the program recording medium which recorded the program for making a computer apparatus perform.
  • (Appendix 12) Selecting a plurality of tree structure data root nodes as the node of interest; A fused subtree is generated by reorganizing a plurality of pieces of information each included in the noted node to represent the tree structure, and the generated fused subtree is added to the focused node in the fused tree structure data. Inserting at a position based on When the information having child nodes in the fusion subtree is the first information and the information having no child nodes is the second information, the second information was originally included in the second information.
  • (Appendix 15) Storing the tree structure data constructed for each time or space range in which the target information is obtained in a storage means; Obtaining from the storage means a plurality of the tree structure data each constructed for a range having a portion overlapping with a designated time or space range; Generating the merged tree structure data for a specified time or space range by fusing a plurality of the tree structure data; 15.
  • a program recording medium according to any one of appendix 11 to appendix 14, wherein a program for causing the computer device to execute the program is recorded.

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Abstract

情報処理装置（１０）は、情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データを取得する取得部（１０１）と、複数の木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま融合後の木構造データに含め、情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含める融合部（１０２）と、を備える。

Description

情報処理装置、方法およびプログラム記録媒体
　本発明は、木構造で表された情報群を処理する技術に関する。
　情報群を木構造で表すことがある。これにより、高速に情報を検索することや、一定の特徴を持った情報群を高速に抽出することなどが可能になる。例えば、２つの情報間の距離の近さを評価する評価関数がある場合、距離が閾値未満である情報同士を枝で接続することによって、情報群を木構造で表すことができる。木構造において、同じ階層に含まれる情報群をノードと呼ぶ。特に、木構造において、根本（ルート）、つまり最上位の階層にあるノードを、ルートノードと呼ぶ。
　木構造のルートノードには、その木構造の代表となる情報群が含まれる。これらの情報群は、距離が離れていることを表す条件を互いに満たす。ルートノードに含まれた各情報には、子ノードが接続されてもよい。木構造において、子ノードは、ルートノードの下の階層にある。子ノードの上の階層を、親ノードと呼ぶ。
　子ノードは、接続している情報（親ノード）との距離が近いことを表す条件を満たす情報群である。子ノードに含まれる情報には、さらに子ノードが接続されてもよい。子ノードに接続された子ノードを、孫ノードと呼ぶ場合がある。
　木構造の末端に近づくほど、同一のノード内に含まれる情報間の距離がより近くなる。したがって、木構造のルートノードから順に、検索したい情報を含む子ノードを辿っていくことにより、検索したい情報との距離が近い（つまり類似する）情報を高速に検索することができる。
　このような木構造で表された情報群を処理する関連技術の一例が、特許文献１に記載されている。この関連技術は、情報間の類似度に基づき情報群を木構造で表し、高速な検索を実現している。
国際公開第２０１４／１０９１２７号
　複数の木構造がある場合、これら複数の木構造を融合する需要がある。例えば、１日に得られた情報群からなる木構造がある場合、数日間で得られた情報群からなる１つの木構造を得るために、１日に得られた情報群からなる複数の木構造をまとめる需要がある。また、異なる組織により生成された複数の木構造を１つの木構造にまとめる需要がある。また、互いに通信が困難な複数の環境において個別に生成された複数の木構造を、１つの木構造にまとめる需要がある。
　しかしながら、このような木構造の融合に関する技術は、特許文献１には記載されていない。
　複数の木構造を融合する手法として、一般的には、情報の数が少ない方の木構造の情報１つ１つを、情報の数が多い方の木構造に挿入していく手法が考えられる。しかしながら、この手法では、処理コストのオーダーが［情報の数が少ない方の木構造の情報の数］×ｌｏｇ[情報の数が多い方の木構造の情報の数］程度になるので、処理に時間がかかるという問題がある。
　本発明は、上述の課題を解決するためになされたものである。すなわち、本発明は、情報間の距離に基づき情報群が表された複数の木構造を、より高速に１つの木構造に融合する技術を提供することを目的とする。
　本発明の情報処理装置は、情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データであって、それぞれの前記木構造データにおいて、親ノードに含まれる情報に接続される子ノードに含まれる情報間の距離は、前記親ノードに含まれる情報間の距離より近く、かつ、前記木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される複数の前記木構造データを取得する取得手段と、複数の前記木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の前記木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま前記融合後の木構造データに含め、前記情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含める融合手段と、を備える。
　また、本発明の方法は、コンピュータ装置が、情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データであって、それぞれの前記木構造データにおいて、親ノードに含まれる情報に接続される子ノードに含まれる情報間の距離は、前記親ノードに含まれる情報間の距離より近く、かつ、前記木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される複数の前記木構造データを取得し、複数の前記木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の前記木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま前記融合後の木構造データに含め、前記情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含める。
　また、本発明のプログラム記録媒体は、情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データであって、それぞれの前記木構造データにおいて、親ノードに含まれる情報に接続される子ノードに含まれる情報間の距離は、前記親ノードに含まれる情報間の距離より近く、かつ、前記木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される複数の前記木構造データを取得することと、複数の前記木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の前記木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま前記融合後の木構造データに含め、前記情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含めることと、をコンピュータ装置に実行させる。
　本発明は、情報間の距離に基づき情報群が表された複数の木構造を、より高速に１つの木構造に融合する技術を提供することができる。
本発明の第１の実施の形態としての情報処理装置の機能ブロック構成を示す図である。 本発明の第１の実施の形態としての情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態としての情報処理装置の動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置の機能ブロック構成を示す図である。 本発明の第２の実施の形態において対象とする木構造データの一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置の動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態の具体例において融合する対象となる２つの木構造データを示す図である。 本発明の第２の実施の形態の具体例において融合後の木構造データに適用する特性を表す情報を取得する画面の一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態の具体例において生成される融合部分木を示す図である。 本発明の第２の実施の形態の具体例において子ノードが復元された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第２の実施の形態の具体例において次に注目されるノードを示す図である。 本発明の第２の実施の形態の具体例において次に生成される融合部分木を示す図である。 本発明の第２の実施の形態の具体例において融合部分木が挿入された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第２の実施の形態の具体例において子ノードが復元された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第３の実施の形態としての情報処理装置の機能ブロック構成を示す図である。 本発明の第３の実施の形態としての情報処理装置の動作を説明するフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態の具体例において融合する対象となる２つの木構造データを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において融合後の木構造データに適用する特性を表す情報を取得する画面を示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において生成される融合部分木を示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において子ノードが復元された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において調整された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において次に注目されるノードを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において次に生成される融合部分木を示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において融合部分木が挿入された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において子ノードが復元された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において次に注目されるノードを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において次に生成される融合部分木を示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において次に注目されるノードを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において次に生成される融合部分木を示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において融合部分木が挿入された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において次に注目されるノードを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において次に生成される融合部分木を示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において融合部分木が挿入された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第３の実施の形態の具体例において退避した情報が挿入された融合後の木構造データを示す図である。 本発明の第４の実施の形態としての情報処理装置の機能ブロック構成を示す図である。 本発明の第４の実施の形態としての情報処理装置の動作を説明するフローチャートである。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　（第１の実施の形態）
　本発明の第１の実施の形態としての情報処理装置１０の機能ブロック構成を図１に示す。図１において、情報処理装置１０は、取得部１０１と、融合部１０２とを備える。
　ここで、情報処理装置１０は、図２に示すようなハードウェア要素によって構成可能である。図２において、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、メモリ１００２、出力装置１００３、および、入力装置１００４を含む。
　メモリ１００２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）等によって構成される。出力装置１００３は、ディスプレイ装置やプリンタ等のように、情報を出力する装置によって構成される。入力装置１００４は、キーボードやマウス等のように、ユーザ操作の入力を受け付ける装置によって構成される。
　この場合、情報処理装置１０の各機能ブロックは、メモリ１００２に格納されるコンピュータ・プログラムを読み込んで実行するとともに他の各部を制御するＣＰＵ１００１によって構成される。なお、情報処理装置１０およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
　次に、本実施の形態で対象とする木構造データについて説明する。木構造データは、情報群を情報間の距離に基づく木構造で表したデータである。情報間の距離は、例えば、情報間の距離を評価する評価関数の出力値によって表されることが可能である。
　木構造データでは、親ノードに含まれる情報に子ノードが接続されている。子ノードに含まれている情報間の距離は、親ノードに含まれる情報間の距離よりも近い。すなわち、木構造データは、該木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される。
　次に、各機能ブロックの詳細について説明する。
　取得部１０１は、複数の木構造データを取得する。例えば、取得部１０１は、入力装置１００４を介して複数の木構造データを取得してもよい。また、取得部１０１は、メモリ１００２から複数の木構造データを取得してもよい。また、取得部１０１は、ネットワークインタフェースや可搬型記憶媒体（図示せず）を介して、複数の木構造データを取得してもよい。
　融合部１０２は、複数の木構造データを融合する。
　詳細には、融合部１０２は、複数の木構造データからそれぞれノードを選択して、選択したノードに含まれる情報を取得し、取得した情報を合わせることによって、融合した木構造データのノードを得る。
　ここで、融合部１０２が複数の木構造データから選択するノードは、例えば、ルートノードであってもよいし、あるいは、部分木のルートノードであってもよい。ただし、選択されるノードは、これらに限らない。
　また、融合部１０２は、複数の木構造データからそれぞれ選択したノードから上述のようにして得られた複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす１つ以上の情報を特定する。
　そして、融合部１０２は、このように特定した１つ以上の情報については、該情報が元々含まれていた木構造データにおける該情報以下の部分木を、そのまま融合後の木構造データに含める。ここで、木構造において、「ある情報以下の部分木」とは、該情報を根とする部分木、つまり、その情報から分岐している子ノード、および、それらの子ノードよりも下の階層にある全てのノードによって構成される木構造のことである。
　また、融合部１０２は、複数の木構造データでそれぞれ選択されたノードから上述のようにして得られた複数の情報において、情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報を特定する。そして、融合部１０２は、このように特定した複数の情報については、各情報が元々含まれていた木構造データにおける該情報以下の部分木を融合することによって、１つの木構造に再編する。そして、融合部１０２は、再編した木構造を、部分木として、融合後の木構造データに含める。
　以上のように構成された情報処理装置１０の動作を、図３を参照して説明する。
　まず、取得部１０１は、融合の対象となる（オリジナルの）複数の木構造データを取得する（ステップＳ１１）。
　次に、融合部１０２は、複数の木構造データからそれぞれ選択されたノードに含まれる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす１つ以上の情報を特定する（ステップＳ１２）。
　次に、融合部１０２は、ステップＳ１２で特定した各情報について、該情報が元々含まれていたオリジナルの木構造データにおける該情報以下の部分木を、融合後の木構造データに含める（ステップＳ１３）。
　例えば、融合部１０２は、ステップＳ１２で特定した情報が複数ある場合、それらの情報を、融合後の木構造データにおける同一のノードに含めてもよい。そして、融合部１０２は、それらの情報より下の階層に、それぞれ、オリジナルの木構造データにおける部分木を接続すればよい。
　次に、融合部１０２は、複数の木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードから上述のようにして得られた複数の情報において、情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報を特定する（ステップＳ１４）。
　その後、融合部１０２は、ステップＳ１４で特定した複数の各情報について、該情報が元々含まれていたオリジナルの木構造データにおける該情報以下の部分木同士を融合して、一つの木構造に再編する（ステップＳ１５）。
　そして、融合部１０２は、再編した木構造を融合後の木構造データに部分木として挿入する（ステップＳ１６）。
　例えば、融合部１０２は、再編した木構造のルートノードを、融合後の木構造データにおいてステップＳ１２で特定した情報を配置したノードと統合してもよい。
　以上で、情報処理装置１０は、動作を終了する。
　次に、本発明の第１の実施の形態の効果について述べる。
　本発明の第１の実施の形態は、情報間の距離に基づき情報群が表された複数の木構造を、より高速に１つの木構造に融合することができる。
　その理由について説明する。本実施の形態では、取得部１０１が、情報群が木構造で表された複数の木構造データを取得する。それぞれの木構造データでは、子ノードに含まれる情報間の距離は、親ノードに含まれる情報間の距離より近い。したがって、木構造データの末端に近づくほど、ノードに含まれる情報間の距離がより近くなる。
　そして、融合部１０２が、複数の木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件（例えば、評価関数の出力値が閾値以上）を満たす情報を特定する。そして、融合部１０２が、このように特定した情報については、該情報が元々含まれていた木構造データにおける該情報以下の部分木を、そのまま融合後の木構造データに含める。また、融合部１０２が、複数の木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、情報間の距離が近いことを表す条件（例えば、評価関数の出力値が閾値未満）を互いに満たす複数の情報を特定する。
　そして、融合部１０２が、このように特定した情報については、各情報が元々含まれていた木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して、木構造で表すよう再編した部分木を生成する。そして、融合部１０２が、再編した部分木を、融合後の木構造データに含める。
　ここで、木構造データでは、ある情報を根とする部分木は、その情報との距離が近い（つまり類似している）情報で構成されている。逆に、距離が離れている（つまり類似していない）２つの情報を根とする部分木に含まれる情報同士は、距離が遠いことが期待される。
　そのため、オリジナルの木構造データにおいて、距離が離れている情報以下の部分木同士は、一本の部分木に融合されなくても、つまり、別々の部分木としてそのまま融合後の木構造データに適用されても、融合後の木構造データの構成に与える影響は少ないと考えられる。
　本実施の形態では、互いに距離が近い情報以下の部分木同士については、それらを融合することによって、一つの木構造に再編する。一方、距離が離れている情報以下の部分木については、一つの木構造に再編しない。そのため、情報間の距離の評価および木構造の再編に要する処理コストを大幅に削減することができる。
　（第２の実施の形態）
　次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
　まず、本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置２０の機能ブロック構成を図４に示す。図４において、情報処理装置２０は、本発明の第１の実施の形態としての情報処理装置１０に対して、融合部１０２に替えて融合部２０２を備える点が異なる。融合部２０２は、再編部２０３と、復元部２０４と、選択部２０５とを有する。
　なお、情報処理装置２０およびその各機能ブロックは、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態と同様のハードウェア要素によって構成可能である。ただし、情報処理装置２０およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
　ここで、本実施の形態で対象とする木構造データについて説明する。本実施の形態では、木構造データにおける情報間の距離の近さを、評価関数により評価する。
　評価関数は、２つの情報間の距離の近さを評価する関数である。評価結果は相関性を有するものとする。例えば、情報Ａと情報Ｂとの間の距離の近さを表す評価結果（すなわち評価関数の出力値）が所定の閾値以上であり、かつ、情報Ａと情報Ｃとの間の距離の近さを表す評価結果も所定の閾値以上であるとする。この場合、情報Ｂと情報Ｃとの間の距離の近さを表す評価結果も閾値以上である。
　以降、評価関数の出力値が所定条件を満たす（例えば、閾値以上である）ことを、評価が高いとも記載する。また、評価関数の出力値が所定条件を満たさない（例えば、閾値未満である）ことを、評価が低いとも記載する。また、評価関数の出力値を、評価結果または評価の高さとも記載する。
　例えば、木構造データを構成する情報が文章であるとする。この場合、評価関数は、２つの文章の文体の類似度を、評価結果として出力してもよい。ここで、類似度は、例えば、２つの文章の文体の特徴量がどれぐらい一致するかを表す数値であってよい。
　また、例えば、木構造データを構成する情報が画像であるとする。この場合、評価関数は、２つの画像から人間が受ける印象の類似度を、評価結果として出力してもよい。また、例えば、木構造を構成する情報が顔画像であるとする。この場合、評価関数は、２つの顔画像が同一人物である可能性を示す類似度を、評価結果として出力してもよい。なお、木構造を構成する情報の種類および評価関数は、上述の例に限定されない。
　このような評価関数を用いて、本実施の形態における木構造データは、次の法則に従って構成される。
１．ルートノードには、互いに評価が低い（評価関数の出力値が前述した所定条件を満たさない）複数の情報が置かれる。
２．ルートノードに含まれる情報には、評価が高い（つまり該情報との距離が近い）情報群が、子ノードとして接続される。
３．子ノードに含まれる情報群の評価の高さは、親ノードに含まれる情報群の評価の高さ以上である。
４．子ノードに含まれる情報群の評価は、木構造の末端に近づくほど高くなる。
　この法則に従って構成された木構造データには、例えば、あるノードに異なる情報Ａおよび情報Ｂが含まれるとする。このとき、情報Ａの子ノードに含まれる情報と、情報Ｂの子ノードに含まれる情報との間の距離の近さは、情報Ａの子ノードに含まれる情報間の距離の近さ、および、情報Ｂの子ノードに含まれる情報間の距離の近さと比較して、より近くはないことが予想される。この傾向は、子ノードがルートノードに近いほど強くなる。
　このような木構造データの一例を図５に示す。図５において、ルートノードには、情報０、情報１および情報２が含まれる。情報０、情報１および情報２は、互いの間の評価の高さがＲ１未満であってもよい。
　また、情報０に接続される子ノードには、情報００、情報０１および情報０２が含まれる。情報０と、情報００、情報０１および情報０２との間のそれぞれの評価の高さは、Ｒ１以上である。また、情報００、情報０１および情報０２は、互いに評価の高さがＲ２未満である。
　また、情報００に接続される子ノードには、情報００１および情報００２が含まれる。情報００と、情報００１および情報００２との間の評価の高さは、それぞれＲ２以上である。なお、Ｒ２は、Ｒ１より大きい値である。
　次に、融合部２０２が有する各機能ブロックについて説明する。
　再編部２０３は、注目するノードに含まれる情報について、評価関数によってそれぞれ評価し、情報間の評価結果（評価関数の出力値。情報間の距離の近さを表す）に基づいて、注目するノードに含まれる情報からなる融合部分木を生成する。融合部分木は、該当する複数の情報について上述した法則１～４に従って構築される。ここで、融合部分木において、子ノードを持つ情報を第１の情報と記載する。また、子ノードを持たない情報を第２の情報と記載する。なお、注目するノードの詳細については後述する。
　また、再編部２０３は、融合後の木構造データにおいて、「注目するノードに基づく位置」に、融合部分木を挿入する。以下で、注目するノードに基づく位置について説明する。
　例えば、注目するノードが、オリジナルの木構造データのルートノードであったとする。この場合、注目するノードに基づく位置とは、融合後の木構造データにおけるルートノードの位置である。
　また、例えば、注目するノードの１つが、後述する前回の繰り返し処理で生成された融合部分木における第１の情報の子ノードであったとする。以降、前回の繰り返し処理で生成された融合部分木を、単に前回の融合部分木とも記載する。この場合、注目するノードに基づく位置とは、融合後の木構造データに挿入された前回の融合部分木において注目するノードの１つとされた子ノードの位置である。
　復元部２０４は、融合部分木における第２の情報に、その第２の情報が含まれていたオリジナルの木構造データにおいてその第２の情報に接続されていた子ノード以下の部分木を接続することによって、その第２の情報以下の木構造を、融合後の木構造データにおいて復元する。
　選択部２０５は、初めに、複数の木構造データのルートノードを注目するノードとして選択する。その後、選択部２０５は、前回の融合部分木における第１の情報に接続された子ノードと、その第１の情報が元々含まれていた木構造データにおいてその第１の情報に接続されていた子ノードとを、新たな注目するノードとして選択する。
　以降、選択部２０５は、新たな注目するノードを選択して、再編部２０３および復元部２０４は、選択された注目するノードに基づいて、オリジナルの木構造データの再編および復元を繰り返す。この処理のことを、以下では繰り返し処理と呼ぶ。
　なお、融合部２０２は、これらの各機能ブロックを機能させる前に、融合後の木構造データに適用される特性を表す情報を取得してもよい。特性を表す情報としては、例えば、１つのノードが持つことができる情報の上限数があるが、これに限らない。
　融合部２０２は、特性を表す情報を、入力装置１００４を介して取得してもよい。また、融合部２０２は、特性を表す情報を、メモリ１００２から取得してもよい。また、融合部２０２は、取得部１０１によって取得される複数の木構造データの特性を表す情報を、融合後の木構造データに適用される特性を表す情報として取得してもよい。
　以上のように構成された情報処理装置２０の動作について、図６を参照して説明する。
　図６では、まず、融合部２０２は、複数の木構造データを取得する（ステップＳ２１）。
　次に、融合部２０２は、融合後の木構造データに適用される特性を表す情報を取得する（ステップＳ２２）。
　次に、選択部２０５は、複数の木構造データのそれぞれのルートノードを、注目するノードとして選択する（ステップＳ２３）。
　次に、再編部２０３は、注目するノードに含まれる複数の情報について、情報間の評価結果に基づいて融合部分木を生成する（ステップＳ２４）。
　前述のように、子ノードを持つ情報を第１の情報と記載し、子ノードを持たない情報を第２の情報と記載する。
　なお、対象となる複数の情報を融合部分木に挿入していく順序によって、生成される融合部分木の構成は異なることもあると考えられる。ここでは、複数の情報を融合部分木に挿入する順序は、ランダムであるとする。ただし、複数の情報を融合部分木に挿入する順序は、その他の基準による順序であってもよい。
　次に、再編部２０３は、融合後の木構造データにおいて注目するノードに基づく位置に、融合部分木を挿入する（ステップＳ２５）。
　次に、復元部２０４は、融合部分木における第２の情報に、その第２の情報が元々含まれていた木構造データにおいてその第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続して復元する（ステップＳ２６）。
　このとき、復元部２０４は、融合部分木における第２の情報であっても、その第２の情報が元々含まれていた木構造データにおいてその第２の情報が子ノードを持っていなかった場合、その第２の情報に対する子ノード以下の復元を行わない。
　次に、選択部２０５は、融合部分木における第１の情報であって、その第１の情報が元々含まれていた木構造データにおいて子ノードを持っていた第１の情報があるか否かを判断する（ステップＳ２７）。
　ここで、そのような第１の情報がある場合について説明する（ステップＳ２７でＹｅｓ）。この場合、選択部２０５は、融合部分木における第１の情報に接続された該子ノードと、その第１の情報が元々含まれていた木構造データにおいてその第１の情報に接続されていた子ノードとを、新たな注目するノードとして選択する（ステップＳ２８）。
　そして、情報処理装置２０は、ステップＳ２８で選択した新たな注目するノードについて、ステップＳ２４からの処理を繰り返す。
　なお、ステップＳ２７で該当する複数の第１の情報がある場合、情報処理装置２０は、それぞれの第１の情報について、ステップＳ２８およびステップＳ２４からの処理の繰り返しを実行する。
　また、ステップＳ２７で該当する第１の情報がない場合、情報処理装置２０は、動作を終了する。
　次に、情報処理装置２０の動作を具体例で示す。この具体例では、情報処理装置２０は、２本の木構造データａおよび木構造データｂを融合して、融合後の木構造データｃを生成するものとする。
　まず、取得部１０１は、図７に示す木構造データａおよび木構造データｂを取得したとする（ステップＳ２１）。
　図７において、木構造データａの各ノードに含まれる情報は、実線の矩形で表される。また、木構造データｂの各ノードに含まれる情報は、点線の矩形で表される。木構造データａでは、ルートノードに、情報０、情報１および情報２が含まれる。また、木構造データｂでは、ルートノードに、情報Ａ、情報Ｂおよび情報Ｃが含まれる。なお、図７では、識別子が「Ｘ」の情報を、情報Ｘと表している。「Ｘ」には、数字またはアルファベットが適用される。また、情報Ｘの子ノードに含まれる情報の識別子を、「ＸＹ」と表している。情報Ｘの子ノードに含まれる情報は、情報ＸＹと表される。「Ｙ」には、数字またはアルファベットが適用される。
　例えば、図７では、木構造データａのルートノードに含まれる情報０の子ノードには、情報００、情報０１および情報０２が含まれている。また、木構造データｂのルートノードに含まれる情報Ａの子ノードには、情報ＡＡ、情報ＡＢおよび情報ＡＣが含まれている。
　次に、融合部２０２は、融合後の木構造データに適用される特性を表す情報として、ノードに含まれる情報の上限数を取得する。この具体例では、融合部２０２は、図８に示すようなユーザインタフェース画面を出力装置１００３に出力し、入力装置１００４を介して、上限数５を表す情報を取得したとする（ステップＳ２２）。
　次に、選択部２０５は、木構造データａのルートノードと木構造データｂのルートノードとを、注目するノードとして選択する（ステップＳ２３）。
　次に、再編部２０３は、注目するノードに含まれる情報からなる複数の情報について、情報間の評価結果に基づいて融合部分木ｃ１を生成する（ステップＳ２４）。
　ここでは、注目するノードである木構造データａのルートノードおよび木構造データｂのルートノードには、情報０、情報１、情報２、情報Ａ、情報Ｂおよび情報Ｃが含まれている。そこで、再編部２０３は、これらの複数の情報をランダムな順序で、新しい融合部分木ｃ１に挿入していく。例えば、最初に選択された情報は、融合部分木ｃ１のルートノードに置かれる。
　また、次に選択された情報は、融合部分木ｃ１のルートノードに既に置かれた情報のうちで、評価が高い（例えば、評価関数の出力値が閾値以上である）情報があれば、その情報の子ノードに置かれる。また、選択された情報は、融合部分木ｃ１のルートノードに既に置かれたいずれの情報とも評価が低い（例えば、評価関数の出力値が閾値未満である）場合、そのルートノードに置かれる。
　このようにして、図９に示す融合部分木ｃ１が生成されたとする。図９では、情報０、情報１、情報２、情報Ｂおよび情報Ｃが融合部分木ｃ１のルートノードに配置され、情報１の子ノードに情報Ａが配置されている。ここで、図９において、情報１は、子ノードを持つ第１の情報である。また、情報０、情報２、情報Ａ、情報Ｂおよび情報Ｃは、子ノードを持たない第２の情報である。
　そして、再編部２０３は、図９に示した融合部分木ｃ１を、木構造データｃにおける注目するノードに基づく位置に挿入する（ステップＳ２５）。
　ここでは、注目するノードが木構造データａおよび木構造データｂのルートノードであったため、注目するノードに基づく位置は、木構造データｃのルートノードの位置である。換言すると、図９に示した融合部分木ｃ１が、そのまま木構造データｃとなる。
　次に、復元部２０４は、図９における第２の情報のそれぞれに、木構造データａまたは木構造データｂにおいてその第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続する（ステップＳ２６）。
　ここで、図９において、前述したように、子ノードを持たない第２の情報は、情報０、情報２、情報Ａ、情報Ｂおよび情報Ｃである。また、例えば、情報０が元々含まれていた木構造データａにおいて、情報０に接続されていた子ノードには、情報００、情報０１および情報０２が含まれている。そこで、復元部２０４は、図９の情報０以下に、情報００、情報０１および情報０２を含む子ノードを接続する。
　同様に、復元部２０４は、情報２、情報Ａ、情報Ｂおよび情報Ｃ以下にも、オリジナルの木構造データａまたは木構造データｂにおいてこれらの各情報に接続されていた子ノード以下を接続する。これにより、子ノードが復元された木構造データｃは、図１０に示す通りとなる。
　次に、選択部２０５は、融合部分木ｃ１における第１の情報である情報１には、元々含まれていた木構造データａにおいても子ノードが接続されていたと判断する（ステップＳ２７でＹｅｓ）。
　そこで、選択部２０５は、図１１に示すように、融合部分木ｃ１における情報１の子ノードを、新たな注目するノードの１つとして選択する。このノードには、情報Ａが含まれている。また、選択部２０５は、木構造データａにおいて情報１に接続されていた子ノードを、新たな注目するノードのもう１つとして選択する。このノードには、情報１０、情報１１および情報１２が含まれている（ステップＳ２８）。
　そこで、次に、情報処理装置２０は、ステップＳ２８で選択した新たな注目するノードについて、ステップＳ２４からの動作を繰り返す。
　すなわち、再編部２０３は、注目するノードに含まれる情報Ａ、情報１０、情報１１および情報１２について、情報間の評価結果に基づいて新たな融合部分木ｃ２を生成する（ステップＳ２４）。
　具体的には、再編部２０３は、これらの複数の情報をランダムな順序で、先ほどと同様に融合部分木ｃ２に挿入していく。そして、図１２に示す融合部分木ｃ２が生成されたとする。図１２では、情報Ａ、情報１０、情報１１および情報１２の全てが、融合部分木ｃ２のルートノードに配置されている。また、この融合部分木ｃ２では、情報Ａ、情報１０、情報１１および情報１２の全てが、子ノードを持たない第２の情報である。
　次に、再編部２０３は、図１２に示した融合部分木ｃ２を、木構造データｃにおける注目するノードに基づく位置に挿入する（ステップＳ２５）。
　ここでは、注目するノードの１つである情報Ａは、木構造データｃにおける情報１の子ノードである。そこで、再編部２０３は、木構造データｃにおける情報１の子ノードの位置に、図１２に示した融合部分木ｃ２を挿入する。これにより、木構造データｃは、図１３に示す通りとなる。
　次に、復元部２０４は、図１３における融合部分木ｃ２の第２の情報に、オリジナルの木構造データａまたは木構造データｂにおいてその第２の情報に接続されていた子ノード以下の部分木を接続する（ステップＳ２６）。
　ここで、図１３における融合部分木ｃ２の第２の情報のうち、情報Ａだけが、元々含まれていた木構造データｂにおいて子ノードを持つ。この子ノードには、情報ＡＡ、情報ＡＢおよび情報ＡＣが含まれている。そこで、復元部２０４は、図１３における情報Ａ以下に、情報ＡＡ、情報ＡＢおよび情報ＡＣを含む子ノードを接続する。また、図１３における融合部分木ｃ２の他の第２の情報には、オリジナルの木構造データａまたは木構造データｂにおいて接続されていた子ノードがない。そこで、復元部２０４は、これらの第２の情報については、子ノード以下の復元を行わない。これにより、木構造データｃは、図１４に示した通りとなる。
　次に、選択部２０５は、図１４における融合部分木ｃ２には第１の情報がないと判断する（ステップＳ２７でＮｏ）。
　そこで、情報処理装置２０は、動作を終了する。
　このようにして、木構造データａおよび木構造データｂが融合されて、図１４に示した木構造データｃが生成される。
　次に、本発明の第２の実施の形態の効果について述べる。
　本実施の形態としての情報処理装置２０は、情報間の距離を評価する評価関数の評価結果に基づき情報群が表された複数の木構造を、より効率的により精度よく１つの木構造に融合することができる。
　その理由について説明する。本実施の形態では、本発明の第１の実施の形態と同様の構成に加えて、次の構成を有する。
　すなわち、融合部２０２が、再編部２０３と、復元部２０４と、選択部２０５とを有する。再編部２０３が、注目する複数のノードにそれぞれ含まれる複数の情報について、情報間の距離を評価する評価関数の評価結果に基づいて融合部分木を生成する。ここで、融合部分木において子ノードを持つ情報が第１の情報とされ、融合部分木において子ノードを持たない情報が第２の情報とされる。
　そして、再編部２０３が、融合後の木構造データにおいて注目するノードに基づく位置に、融合部分木を挿入する。また、復元部２０４が、融合部分木における第２の情報には、その第２の情報が元々含まれていた木構造データにおいてその第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続して復元する。そして、選択部２０５が、複数の木構造データのルートノードを注目するノードとして選択して再編部２０３および復元部２０４を機能させる。
　その後、選択部２０５が、融合部分木における第１の情報に接続された子ノードと、その第１の情報が元々含まれていた木構造データにおいてその第１の情報に接続されていた子ノードとを新たな注目するノードとして選択して再編部２０３および復元部２０４を機能させる。そして、選択部２０５が、新たな注目するノードを選択して再編部２０３および復元部２０４を機能させることを繰り返すからである。
　このように、本実施の形態は、融合部分木において子ノードを持たない第２の情報間については、互いに評価が低いため、オリジナルの木構造データにおいて、それらの第２の情報に接続していた子ノードに含まれる情報同士も、互いに評価が低いとみなしている。
　そのため、本実施の形態は、オリジナルの木構造データにおいて、第２の情報に接続していた子ノードに含まれる情報については、情報間の評価結果に基づく木構造の再編処理を行わないことによって、再編処理を効率化している。
　また、融合部分木において子ノードを持つ第１の情報とその子ノードに含まれる情報とについては、評価が高い。このため、本実施の形態は、融合部分木における第１の情報の子ノードに含まれる情報と、第１の情報が元々含まれていた木構造における子ノードに含まれる情報とについては、評価が高いとみなしている。
　本実施の形態は、それらの評価が高い複数の情報については、融合部分木を生成する処理を再帰的に行っている。これにより、本実施の形態は、処理を効率化しながらも、精度よく木構造データを融合している。
　例えば、上述の具体例では、情報０、情報１、情報２、情報Ｂおよび情報Ｃは、融合部分木ｃ１に挿入された際に同じノードに配置されており、互いに評価が低い。評価結果が相関性を有するため、これらの情報の子ノード（あるいはさらに下の階層のノード）に含まれる情報同士も、互いに評価が低いことが予想される。
　そこで、本実施の形態では、オリジナルの木構造データにおいて、これらの情報以下の部分木に含まれていた情報を、他の情報と比較する評価処理を行うことなく、そのまま、融合後の木構造データに挿入している。したがって、木構造データｃを生成する融合処理を、効率化することができる。
　また、本実施の形態では、情報Ａは、融合部分木ｃ１において、情報１の子ノードとして配置されているので、情報Ａと情報１とは互いに評価が高い。評価結果が相関性を有するため、情報Ａと、オリジナルの木構造データａにおける情報１の子ノードに含まれていた情報（すなわち情報１０～１２）とは、互いに評価が高いことが予想される。そこで、情報Ａおよび情報１０～１２は、木構造データｃでは、情報１の下の階層で融合されて再編されている。
　こうして生成された木構造データｃの全体を見たとき、互いに評価が高い情報ほど末端に近い同じノードに配置されていることがわかる。つまり、オリジナルの木構造データの特徴が保たれたまま、融合後の木構造データｃが効率よく生成されている。
　このように、本実施の形態は、効率的に精度よく木構造データを融合することができる。
　（第３の実施の形態）
　次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第２の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
　まず、本発明の第３の実施の形態としての情報処理装置３０の機能ブロック構成を図１５に示す。図１５において、情報処理装置３０は、本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置２０に対して、融合部２０２に替えて融合部３０２を備える点が異なる。融合部３０２は、本発明の第２の実施の形態における融合部２０２に対して、選択部２０５に替えて選択部３０５を備え、さらに調整部３０６を有する点が異なる。
　なお、情報処理装置３０およびその各機能ブロックは、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態と同様のハードウェア要素によって構成可能である。ただし、情報処理装置３０およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
　調整部３０６は、融合部分木における第１の情報と、第１の情報の孫ノード以下に含まれる各情報との評価結果が、第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より近くなるよう、融合部分木を調整する。
　具体的には、調整部３０６は、融合部分木における第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報のうち、第１の情報との評価結果が、第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より低い情報を検出する。第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準としては、例えば、第１の情報が含まれるノードにおける第１の情報と他の情報との間の評価結果に基づく閾値が適用されてもよい。
　そして、調整部３０６は、検出した情報を、融合部分木から削除する。このとき、調整部３０６は、削除した情報を退避領域に記憶しておく。そして、調整部３０６は、選択部２０５による繰り返し処理の完了後、退避領域の各情報を、融合後の木構造データに挿入する。
　このとき、調整部３０６は、退避領域の情報を挿入する位置を、次のようにして決定すればよい。例えば、調整部３０６は、融合後の木構造データのルートノードに含まれる各情報と、挿入対象の情報との評価関数による評価結果を算出する。そして、調整部３０６は、評価が最も高い情報の子ノードに含まれる各情報と、挿入対象の情報との評価関数による評価結果を算出することを、評価が最も高い情報が子ノードを持たなくなるまで繰り返せばよい。
　ただし、調整部３０６は、あるノードにおいて、挿入対象の情報との評価が最も高い情報との評価が、そのノードの子ノード以下に含まれるための基準より低い場合、挿入対象の情報を、そのノードに挿入してもよい。
　選択部３０５は、本発明の第２の実施の形態における選択部２０５と同様に構成されることに加えて、次のように構成される。具体的には、選択部３０５は、融合部分木において、元々含まれていた木構造データにおいて子ノードを持つ第１の情報がない場合でも、次のようなノードがあれば、そのようなノードも、注目するノードとして選択する。
　そのようなノードとは、退避領域に含まれる情報をオリジナルの木構造データにおいて含んでいたノードであって、注目するノードとして一度も選択されたことがないノードである。選択部３０５は、このようにして選択した注目するノードについても、本発明の第２の実施の形態における選択部２０５と同様に、再編部２０３および復元部２０４を機能させる。
　以上のように構成された情報処理装置３０の動作を、図１６を参照して説明する。
　図１６において、情報処理装置３０は、ステップＳ２１～Ｓ２６まで、本発明の第２の実施の形態と同様に動作する。これにより、注目するノードに含まれる複数の情報について融合部分木が生成され、融合部分木における第２の情報以下の子ノードが復元される。
　次に、調整部３０６は、融合部分木における第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報のうち、第１の情報との評価結果が、第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準を満たさない情報を検出する。そして、調整部３０６は、検出した情報を融合部分木から削除し、退避領域に記憶する（ステップＳ３１）。
　次に、情報処理装置３０は、本発明の第２の実施の形態と同様に、ステップＳ２７でＹｅｓの場合にはステップＳ２８を実行する。つまり、該当する第１の情報がある場合には、新たな注目するノードが選択され、ステップＳ２４からの処理が繰り返される。
　一方、ステップＳ２７で該当する第１の情報が無かった場合について説明する。この場合、選択部３０５は、退避領域に退避した情報をオリジナルの木構造データにおいて含んでいたノードであって、注目するノードとして一度も選択されたことがないノードがあるか否かを判断する（ステップＳ３２）。
　ここで、該当するノードがある場合について説明する（ステップＳ３２でＹｅｓ）。この場合、選択部３０５は、オリジナルの木構造データにおける該当するノード以下のノードを、新たな注目するノードとして選択する（ステップＳ３３）。
　そして、情報処理装置３０は、ステップＳ３３で選択した新たな注目するノードについて、ステップＳ２４からの処理を繰り返す。
　なお、ステップＳ３２で該当する複数のノードがある場合、情報処理装置３０は、それぞれのノードについて、ステップＳ３３およびステップＳ２４からの処理の繰り返しを実行する。
　一方、ステップＳ３２で該当するノードが無かった場合（ステップＳ３２でＮｏ）、調整部３０６は、ステップＳ３１で退避領域に記憶しておいた情報を、融合後の木構造データに挿入する（ステップＳ３４）。
　そして、情報処理装置３０は、動作を終了する。
　次に、情報処理装置３０の動作を具体例で示す。この具体例では、情報処理装置３０は、２本の木構造データｄおよび木構造データｅを融合して、融合後の木構造データｆを生成するものとする。また、この具体例では、木構造を構成する情報は、顔画像であるものとする。また、顔画像間の距離を評価する評価関数は、顔画像間の類似度を表す数値を出力するものとする。
　まず、取得部１０１は、図１７に示す木構造データｄおよび木構造データｅを取得したとする（ステップＳ２１）。
　図１７において、木構造データｄの各ノードに含まれる顔画像は、実線の矩形で表される。木構造データｅの各ノードに含まれる顔画像は、点線の矩形で表される。木構造データｄでは、ルートノードに、顔画像０、顔画像１および顔画像２が含まれる。また、木構造データｅでは、ルートノードに、顔画像Ａ、顔画像Ｂおよび顔画像Ｃが含まれる。なお、図１７では、識別子が「Ｘ」の顔画像を、顔画像Ｘと表している。ここでは、「Ｘ」には、数字またはアルファベットが適用される。
　また、顔画像Ｘの子ノードに含まれる顔画像の識別子を、「ＸＹ」と表している。したがって、顔画像Ｘの子ノードに含まれる顔画像は、顔画像ＸＹと表される。なお、ここでは、「Ｙ」には、数字またはアルファベットが適用される。また、顔画像ＸＹの子ノードに含まれる顔画像の識別子を、「ＸＹＺ」と表している。したがって、顔画像ＸＹの子ノードに含まれる顔画像は、顔画像ＸＹＺと表される。なお、ここでは、「Ｚ」には、数字またはアルファベットが適用される。
　例えば、図１７では、木構造データｄのルートノードに含まれる顔画像０の子ノードには、顔画像００、顔画像０１および顔画像０２が含まれている。また、木構造データｅのルートノードに含まれる顔画像Ａの子ノードには、顔画像ＡＡ、顔画像ＡＢおよび顔画像ＡＣが含まれている。また、木構造データｅの顔画像ＡＡの子ノードには、顔画像ＡＡＡおよび顔画像ＡＡＢが含まれている。
　次に、融合部３０２は、融合後の木構造データに適用される特性を表す情報として、ノードに含まれる顔画像の上限数を取得する。この具体例では、融合部３０２は、図１８に示したユーザインタフェース画面を出力装置１００３に出力し、入力装置１００４を介して、上限数４を表す情報を取得したとする（ステップＳ２２）。
　次に、選択部３０５は、木構造データｄのルートノードと木構造データｅのルートノードとを、注目するノードとして選択する（ステップＳ２３）。
　次に、再編部２０３は、注目するノードに含まれる顔画像からなる複数の顔画像について、顔画像間の類似度に基づいて融合部分木ｆ１を生成する（ステップＳ２４）。
　ここでは、注目するノードである木構造データｄのルートノードおよび木構造データｅのルートノードには、顔画像０、顔画像１、顔画像２、顔画像Ａ、顔画像Ｂおよび顔画像Ｃが含まれている。
　そこで、再編部２０３は、これらの複数の顔画像をランダムな順序で、融合部分木ｆ１に挿入していく。例えば、最初に選択された顔画像は、融合部分木ｆ１のルートノードに置かれる。また、次に選択された顔画像は、融合部分木ｆ１のルートノードに既に置かれた顔画像のうちで、選択された顔画像との類似度が閾値以上である顔画像があれば、その顔画像の子ノードに置かれる。
　選択された顔画像は、融合部分木ｆ１のルートノードに既に置かれたいずれの顔画像とも類似度が閾値未満である場合、そのルートノードに置かれる。
　このようにして、図１９に示す融合部分木ｆ１が生成されたとする。図１９では、顔画像０、顔画像１、顔画像２および顔画像Ｂが融合部分木ｆ１のルートノードに配置されている。また、顔画像１の子ノードに顔画像Ａが配置されている。また、顔画像Ｂの子ノードに顔画像Ｃが配置されている。
　図１９において、顔画像１および顔画像Ｂは、それぞれ子ノードを持つ第１の情報である。また、顔画像０、顔画像２、顔画像Ａおよび顔画像Ｃは、それぞれ子ノードを持たない第２の情報である。
　再編部２０３は、図１９に示した融合部分木ｆ１を、木構造データｆにおける注目するノードに基づく位置に挿入する（ステップＳ２５）。
　ここでは、注目するノードが木構造データｄおよび木構造データｅのルートノードであるため、注目するノードに基づく位置は、木構造データｆのルートノードの位置である。したがって、本発明の第２の実施の形態における具体例と同様に、図１９に示した融合部分木ｆ１が、そのまま木構造データｆとなる。
　次に、復元部２０４は、図１９における第２の情報のそれぞれに、木構造データｄまたは木構造データｆにおいてその第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続する（ステップＳ２６）。
　ここで、図１９において、前述したように、子ノードを持たない第２の情報は、顔画像０、顔画像２、顔画像Ａおよび顔画像Ｃである。また、例えば、顔画像０が元々含まれていた木構造データｄにおいて、顔画像０に接続されていた子ノードには、顔画像００、顔画像０１および顔画像０２が含まれている。そこで、復元部２０４は、図１９の顔画像０以下に、顔画像００、顔画像０１および顔画像０２を含む子ノードを接続して復元する。
　同様に、復元部２０４は、顔画像２、顔画像Ａおよび顔画像Ｃ以下にも、オリジナルの木構造データｄまたは木構造データｅにおいてこれらの各顔画像に接続されていた子ノード以下を接続する。これにより、子ノード以下が復元された木構造データｆは、図２０に示す通りとなる。
　次に、調整部３０６は、図２０の融合部分木ｆ１における第１の情報の１つである顔画像１と、その孫ノード以下に含まれる顔画像ＡＡ、顔画像ＡＢ、顔画像ＡＣ、顔画像ＡＡＡおよび顔画像ＡＡＢとの類似度を、それぞれ算出する。そして、調整部３０６は、顔画像１との類似度が、顔画像１の子ノード以下に含まれるための基準より低い顔画像として、顔画像ＡＡを検出したとする。調整部３０６は、顔画像ＡＡを図２０の木構造データｆから削除し、退避領域に記憶する（ステップＳ３１）。
　同様に、調整部３０６は、図２０の融合部分木ｆ１における第１の情報のもう１つである顔画像Ｂと、その孫ノード以下に含まれる顔画像ＣＡ、顔画像ＣＢおよび顔画像ＣＣとの類似度を、それぞれ算出する。そして、調整部３０６は、顔画像Ｂとの類似度が、顔画像Ｂの子ノード以下に含まれるための基準より低い顔画像として、顔画像ＣＢを検出したとする。調整部３０６は、顔画像ＣＢを図２０の木構造データｆから削除し、退避領域に記憶する（ステップＳ３１）。
　ステップＳ３１において、顔画像ＡＡおよび顔画像ＣＢが調整のために削除された木構造データｆは、図２１に示す通りとなる。また、退避領域には、顔画像ＡＡおよび顔画像ＣＢが記憶される。
　次に、選択部３０５は、図２１の融合部分木ｆ１における第１の情報の１つである顔画像１に、元々含まれていた木構造データｄにおいても子ノードが接続されていたと判断する。また、選択部３０５は、融合部分木ｆ１における第１の情報のもう１つである顔画像Ｂに、元々含まれていた木構造データｅにおいても子ノードが接続されていたと判断する。（ステップＳ２７でＹｅｓ）。
　この場合、選択部３０５は、第１の情報の１つである顔画像１の子ノード以下と、第１の情報のもう１つである顔画像Ｂの子ノード以下とについて、それぞれ、さらなる融合部分木の生成を行う。
　顔画像１の子ノード以下の融合部分木ｆ２の生成について、以下で説明する。
　まず、選択部３０５は、図２２に示すように、融合部分木ｆ１における顔画像１の子ノードを、新たな注目するノードの１つとして選択する。このノードには、顔画像Ａが含まれている。また、選択部３０５は、木構造データｄにおいて顔画像１に接続されていた子ノードを、新たな注目するノードのもう１つとして選択する。このノードには、顔画像１０、顔画像１１および顔画像１２が含まれている（ステップＳ２８）。
　そこで、次に、情報処理装置３０は、ステップＳ２８で選択した新たな注目するノードについて、ステップＳ２４からの動作を繰り返す。
　すなわち、再編部２０３は、注目するノードに含まれる顔画像Ａ、顔画像１０、顔画像１１および顔画像１２について、顔画像間の類似度に基づいて新たな融合部分木ｆ２を生成する（ステップＳ２４）。
　具体的には、再編部２０３は、これらの複数の顔画像をランダムな順序で、先ほどと同様に融合部分木ｆ２に挿入していく。そして、図２３に示す融合部分木ｆ２が生成される。
　図２３では、顔画像Ａ、顔画像１０、顔画像１１および顔画像１２の全てが、融合部分木ｆ２のルートノードに配置されている。また、この融合部分木ｆ２では、顔画像Ａ、顔画像１０、顔画像１１および顔画像１２の全てが、子ノードを持たない第２の情報である。
　次に、再編部２０３は、図２３に示した融合部分木ｆ２を、木構造データｆにおける注目するノードに基づく位置に挿入する（ステップＳ２５）。
　注目するノードの１つである顔画像Ａは、木構造データｆにおける顔画像１の子ノードである。そこで、再編部２０３は、木構造データｆにおける顔画像１の子ノードの位置に、融合部分木ｆ２を挿入する。これにより、木構造データｆは、図２４に示す通りとなる。
　次に、復元部２０４は、図２４における融合部分木ｆ２の第２の情報に、オリジナルの木構造データｄまたは木構造データｅにおいてその第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続する（ステップＳ２６）。
　図２４における融合部分木ｆ２の第２の情報のうち、顔画像Ａだけが、元々含まれていた木構造データｅにおいて子ノードを持つ。この子ノードには、顔画像ＡＡ、顔画像ＡＢおよび顔画像ＡＣが含まれているが、顔画像ＡＡは、退避領域に記憶されている。そこで、復元部２０４は、図２４における顔画像Ａ以下に、顔画像ＡＡ以外の顔画像ＡＢおよび顔画像ＡＣを含む子ノードを接続して復元する。
　また、図２４における融合部分木ｆ２の他の第２の情報である顔画像１０、顔画像１１および顔画像１２には、オリジナルの木構造データｄまたは木構造データｆにおいて接続されていた子ノードがない。そこで、復元部２０４は、これらの第２の情報については、子ノード以下の復元を行わない。これにより、子ノードが復元された木構造データｆは、図２５に示した通りとなる。
　また、融合部分木ｆ２には、第１の情報が無い。したがって、調整部３０６は、融合部分木ｆ２において調整しない（ステップＳ３１）。また、融合部分木ｆ２に第１の情報がないため（ステップＳ２７でＮｏ）、次のステップＳ３２に移行する。ステップＳ３２については、後述する。
　次に、融合部分木ｆ１において、もう１つの第１の情報であった顔画像Ｂ以下について、さらなる融合部分木の生成について説明する。
　まず、選択部３０５は、図２６に示すように、融合部分木ｆ１における顔画像Ｂの子ノードを、新たな注目するノードの１つとして選択する。このノードには、顔画像Ｃが含まれている。また、選択部３０５は、木構造データｅにおいて顔画像Ｂに接続されていた子ノードを、新たな注目するノードのもう１つとして選択する。このノードには、顔画像ＢＡ、顔画像ＢＢおよび顔画像ＢＣが含まれている（ステップＳ２８）。
　そこで、情報処理装置３０は、ステップＳ２８で選択した新たな注目するノードについて、ステップＳ２４からの動作を繰り返す。
　まず、再編部２０３は、注目するノードに含まれる顔画像Ｃ、顔画像ＢＡ、顔画像ＢＢおよび顔画像ＢＣについて、顔画像間の類似度に基づいて新たな融合部分木ｆ３を生成する（ステップＳ２４）。
　具体的には、再編部２０３は、これらの複数の顔画像をランダムな順序で、先ほどと同様に融合部分木ｆ３に挿入していく。そして、図２７に示す融合部分木ｆ３が生成される。
　図２７では、顔画像ＢＡ、顔画像ＢＣおよび顔画像Ｃが、融合部分木ｆ３のルートノードに配置されている。また、顔画像ＢＢが、顔画像Ｃの子ノードに配置されている。この融合部分木ｆ３では、顔画像Ｃが、子ノードを持つ第１の情報である。また、顔画像ＢＡ、顔画像ＢＢおよび顔画像ＢＣが、子ノードを持たない第２の情報である。
　次に、再編部２０３は、図２７に示した融合部分木ｆ３を、木構造データｆにおける注目するノードに基づく位置に挿入する（ステップＳ２５）。
　ここでは、注目するノードの１つは、木構造データｆにおける顔画像Ｂの子ノードである。そこで、再編部２０３は、木構造データｆにおける顔画像Ｂの子ノードの位置に、図２７に示した融合部分木ｆ３を挿入する。これにより、木構造データｆは、図２８に示す通りとなる。
　融合部分木ｆ３の第２の情報である顔画像ＢＡ、顔画像ＢＢおよび顔画像ＢＣのうち、オリジナルの木構造データｅにおいて子ノードを持っていた顔画像は無い。そのため、復元部２０４は、融合部分木ｆ３において、これらの第２の情報に対する子ノード以下の部分木を復元しない（ステップＳ２６）。
　また、融合部分木ｆ３における第１の情報である顔画像Ｃには、孫ノード以下が無い。したがって、調整部３０６は、融合部分木ｆ３において調整しない（ステップＳ３１）。
　次に、選択部３０５は、融合部分木ｆ３における第１の情報である顔画像Ｃには、元々含まれていた木構造データｅにおいて子ノードが接続されていたと判断する（ステップＳ２７でＹｅｓ）。
　そこで、選択部３０５は、図２８における融合部分木ｆ３の第１の情報である顔画像Ｃの子ノードを、次の注目するノードの１つとして選択する。このノードには、顔画像ＢＢが含まれている。また、選択部３０５は、顔画像Ｃが元々含まれていた木構造データｅにおける顔画像Ｃの子ノードを、次の注目するノードのもう１つとして選択する。このノードには、顔画像ＣＡ、顔画像ＣＢおよび顔画像ＣＣが含まれていた。ただし、そのうち顔画像ＣＢは退避領域にあるため、このノードには、顔画像ＣＡおよび顔画像ＣＣが含まれている（ステップＳ２８）。
　そこで、次に、情報処理装置３０は、ステップＳ２８で選択した新たな注目するノードについて、ステップＳ２４からの動作を繰り返す。
　ここでは、まず、再編部２０３は、注目するノードに含まれる顔画像ＢＢ、顔画像ＣＡおよび顔画像ＣＣについて、顔画像間の類似度に基づいて新たな融合部分木ｆ４を生成する（ステップＳ２４）。
　具体的には、再編部２０３は、これらの複数の顔画像をランダムな順序で、先ほどと同様に融合部分木ｆ４に挿入していく。そして、図２９に示す融合部分木ｆ４が生成されたとする。図２９では、顔画像ＢＢ、顔画像ＣＡおよび顔画像ＣＣの全てが、融合部分木ｆ４のルートノードに配置されている。また、この融合部分木ｆ４では、子ノードを持つ第１の情報は無く、顔画像ＢＢ、顔画像ＣＡおよび顔画像ＣＣが、子ノードを持たない第２の情報である。
　次に、再編部２０３は、図２９に示した融合部分木ｆ４を、木構造データｆにおける注目するノードに基づく位置に挿入する（ステップＳ２５）。
　ここでは、注目するノードの１つは、木構造データｆにおける顔画像Ｃの子ノードであった。そこで、再編部２０３は、木構造データｆにおける顔画像Ｃの子ノードの位置に、図２９に示した融合部分木ｆ４を挿入する。これにより、木構造データｆは、図３０に示す通りとなる。
　ここで、融合部分木ｆ４の第２の情報である顔画像ＢＢ、顔画像ＣＡおよび顔画像ＣＣのうち、オリジナルの木構造データｅにおいて子ノードを持っていた顔画像は無い。そこで、復元部２０４は、これらの第２の情報に対して子ノード以下の部分木を復元しない（ステップＳ２６）。
　また、融合部分木ｆ４には第１の情報が無いので、調整部３０６は、融合部分木ｆ４において調整を行わない（ステップＳ３１）。
　そして、融合部分木ｆ４には第１の情報がないため（ステップＳ２７でＮｏ）、次のステップＳ３２に移行する。
　ここで、退避領域に退避されている顔画像ＣＢを木構造データｅにおいて含んでいたノードは、注目するノードとして既に選択されたことがある。しかしながら、退避領域に退避されている顔画像ＡＡを木構造データｅにおいて含んでいたノードは、注目するノードとして一度も選択されたことがない（ステップＳ３２でＹｅｓ）。
　そこで、選択部３０５は、図３１に示すように、木構造データｅにおいて、退避された顔画像ＡＡが含まれていたノードと、そのノード以下とを、新たな注目するノードとして選択する。これらのノードには、退避された顔画像ＡＡを除くと、顔画像ＡＢ、顔画像ＡＣ、顔画像ＡＡＡおよび顔画像ＡＡＢが含まれている（ステップＳ３３）。
　次に、情報処理装置３０は、ステップＳ３３で選択した新たな注目するノードについて、ステップＳ２４からの動作を繰り返す。
　すなわち、再編部２０３は、注目するノードに含まれる顔画像ＡＢ、顔画像ＡＣ、顔画像ＡＡＡおよび顔画像ＡＡＢについて、顔画像間の類似度に基づいて新たな融合部分木ｆ５を生成する（ステップＳ２４）。
　具体的には、再編部２０３は、これらの複数の顔画像をランダムな順序で、先ほどと同様に融合部分木ｆ５に挿入していく。そして、図３２に示す融合部分木ｆ５が生成される。
　図３２では、顔画像ＡＢ、顔画像ＡＣ、顔画像ＡＡＡおよび顔画像ＡＡＢの全てが、融合部分木ｆ５のルートノードに配置されている。また、この融合部分木ｆ５では、子ノードを持つ第１の情報は無く、顔画像ＡＢ、顔画像ＡＣ、顔画像ＡＡＡおよび顔画像ＡＡＢが、子ノードを持たない第２の情報である。
　次に、再編部２０３は、図３２に示した融合部分木ｆ５を、木構造データｆにおける注目するノードに基づく位置に挿入する（ステップＳ２５）。
　ここでは、注目するノードは、木構造データｅにおいて顔画像Ａの子ノードである。そこで、再編部２０３は、木構造データｆにおける顔画像Ａの子ノードの位置に、図３２に示した融合部分木ｆ５を挿入する。これにより、木構造データｆは、図３３に示す通りとなる。
　ここで、融合部分木ｆ５の第２の情報である顔画像ＡＢ、顔画像ＡＣ、顔画像ＡＡＡおよび顔画像ＡＡＢのうち、オリジナルの木構造データｅにおいて子ノードを持っていた顔画像は無い。そこで、復元部２０４は、これらの第２の情報に対して子ノード以下の部分木を復元しない（ステップＳ２６）。
　また、融合部分木ｆ５には第１の情報が無いので、調整部３０６は、融合部分木ｆ５において調整を行わない（ステップＳ３１）。
　そして、融合部分木ｆ５には、前述したように第１の情報がない（ステップＳ２７でＮｏ）。
　さらに、退避領域に退避されている顔画像をオリジナルの木構造データにおいて含んでいたノードで、注目するノードとして一度も選択されたことがないノードは無くなった（ステップＳ３２でＮｏ）。
　そこで、次に、調整部３０６は、ステップＳ３４を実行する。
　具体的には、調整部３０６は、退避領域に退避しておいた顔画像ＡＡおよび顔画像ＣＢを、それぞれ、図３３に示した木構造データｆに挿入する。
　顔画像ＡＡは、ルートノードにおいては顔画像０との類似度が最も高く、かつ、その類似度は、顔画像０の子ノード以下に含まれるための基準を満たしていたとする。さらに、顔画像ＡＡは、顔画像０の子ノードにおいては顔画像０１との類似度が最も高く、かつ、その類似度は、顔画像０１の子ノード以下に含まれるための基準を満たしていたとする。また、顔画像０１は、子ノードを持っていない。
　そこで、調整部３０６は、顔画像０１に新たに子ノードを接続し、顔画像ＡＡを配置する（ステップＳ３２）。
　また、顔画像ＣＢは、ルートノードにおいては顔画像２との類似度が最も高く、かつ、その類似度は、顔画像２の子ノード以下に含まれるための基準を満たしていたとする。さらに、顔画像ＣＢは、顔画像２の子ノードにおいては顔画像２２との類似度が最も高く、かつ、その類似度は、顔画像２２の子ノード以下に含まれるための基準を満たしていたとする。また、顔画像２２は、子ノードを持っていない。
　そこで、調整部３０６は、顔画像２２に新たに子ノードを接続し、顔画像ＣＢを配置する（ステップＳ３２）。
　これにより、木構造データｆは、図３４に示す通りとなった。
　以上で、具体例の説明を終了する。
　次に、本発明の第３の実施の形態の効果について述べる。
　本実施の形態としての情報処理装置３０は、情報間の距離を評価する評価関数の評価結果に基づき情報群が表された複数の木構造を、より効率的にさらに精度よく１つの木構造に融合することができる。
　その理由について説明する。本実施の形態は、本発明の第２の実施の形態と同様の構成に加えて、次のように構成される。
　すなわち、調整部３０６が、融合部分木における第１の情報と、第１の情報の孫ノード以下に含まれる各情報との距離が、第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より近くなるよう融合部分木を調整する。
　例えば、調整部３０６は、融合部分木における第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報のうち、第１の情報との距離が、第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より遠い情報を融合部分木から削除する。そして、調整部３０６は、削除した情報を、繰り返し処理の完了後の融合後の木構造データに挿入する。
　このように、本実施の形態は、本発明の第２の実施の形態と同様に、融合部分木において子ノードを持たない第２の情報以下の間については、木構造の再編処理を不要にして効率化を図っている。
　また、本実施の形態は、本発明の第２の実施の形態と同様に、融合部分木において子ノードを持つ第１の情報以下とその子ノードに含まれる情報以下とについては、融合部分木を生成する処理を再帰的に行うことにより、精度よく木構造データを融合している。
　融合部分木において、第１の情報とその子ノードに含まれる情報との間は、再編時に評価が高いことが確かめられている。しかしながら、第１の情報と、再編後に復元された孫ノード以下に含まれる情報との間は、評価が高いか否かが確かめられていない。
　そこで、本実施の形態は、融合部分木において、第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報から、第１の情報との間の評価が、第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準を満たさないものを除外する。これにより、融合後の木構造データにおいて、再編された部分において、ある情報の子ノード以下に、基準を満たさない情報が含まれることが無くなる。
　そして、本実施の形態は、除外した情報を、融合後の木構造データを生成するための再帰処理が完了した後に、適切な位置に挿入する。その結果、本実施の形態は、処理を効率化しながらも、融合後の木構造データの構成の精度を向上させている。
　例えば、上述の具体例では、顔画像ＡＡは、融合部分木ｆ１に復元された時点では、顔画像１の孫ノードに配置されていた。しかしながら、本実施の形態は、顔画像ＡＡが顔画像１の子ノード以下に含まれる基準を満たしていないことを検出し、融合後の木構造データから一旦削除している。
　これにより、顔画像ＡＡは、顔画像０の子ノードの顔画像０１の子ノードに最終的に挿入されることになり、融合後の木構造データの構成の精度が向上している。
　また、上述の具体例では、顔画像ＣＢは、融合部分木ｆ１に復元された時点では、顔画像Ｂの孫ノードに配置されていた。しかしながら、本実施の形態は、顔画像ＣＢが顔画像Ｂの子ノード以下に含まれる基準を満たしていないことを検出し、融合後の木構造データから一旦削除している。
　これにより、顔画像ＣＢは、顔画像２の子ノードの顔画像２２の子ノードに最終的に挿入されることになり、融合後の木構造データの構成の精度が向上している。
　このように、本実施の形態は、処理を効率化しながら、融合後の木構造データの構成の精度を向上させている。
　（第４の実施の形態）
　次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第２の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
　まず、本発明の第４の実施の形態としての情報処理装置４０の機能ブロック構成を図３５に示す。図３５において、情報処理装置４０は、本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置２０に対して、取得部１０１に替えて取得部４０１と、融合部２０２に替えて融合部４０２とを備え、さらに、記憶部４０７を備える点が異なる。
　なお、情報処理装置４０およびその各機能ブロックは、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態と同様のハードウェア要素によって構成可能である。ただし、情報処理装置４０およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
　記憶部４０７は、対象となる情報が得られる時間または空間の範囲毎に構築された木構造データを記憶している。
　例えば、記憶部４０７には、１日単位で得られる情報について、本発明の第２の実施の形態で説明した法則１～４に従って構築された木構造データが記憶されていてもよい。また、例えば、記憶部４０７には、拠点単位で得られる情報について、上述の法則１～４に従って構築された木構造データが記憶されていてもよい。
　取得部４０１は、指定された時間または空間の範囲を表す情報を入力として取得する。そして、取得部４０１は、指定された時間または空間の範囲と重なる部分を有する範囲について構築された複数の木構造データを、記憶部４０７から取得する。
　例えば、取得部４０１が、直近の７日間という時間の範囲を表す情報を入力として取得したとする。この場合、取得部４０１は、直近の７日間について、日単位で構築された７つの木構造データを取得すればよい。
　また、例えば、取得部４０１は、ある地域という空間の範囲を表す情報を入力として取得したとする。この場合、取得部４０１は、ある地域に含まれる拠点についてそれぞれ構築された木構造データを取得すればよい。
　融合部４０２は、指定された時間または空間の範囲の情報群について、融合された木構造データを生成する。
　ここで、指定された時間または空間の範囲に対して過不足のない範囲を構成する複数の木構造データが、記憶部４０７に記憶されているとは限らない。例えば、記憶部４０７に、１日単位で得られる情報群について構築された木構造データが記憶されているとする。
　取得部４０１により、「昨日の正午から本日の正午まで」という時間の範囲を指定する情報が得られたとする。この場合、取得部４０１は、指定された範囲である「昨日の正午から本日の正午まで」と重なる部分を有する範囲について構築された、昨日の木構造データと本日の木構造データとを取得することになる。
　このようなケースを考慮して、融合部４０２は、取得された複数の木構造データに含まれる情報のうち、指定された時間または空間の範囲に含まれない情報を除外した上で、本発明の第２の実施の形態と同様に動作するよう構成される。
　なお、融合部４０２は、このような指定された時間または空間の範囲外の情報を除外する処理を、融合の動作を開始する前に行ってもよいし、再編部２０３や復元部２０４を動作させる際に行ってもよい。あるいは、融合部４０２は、このような指定された時間または空間の範囲外の情報を除外する処理を、融合の動作を終了後に行ってもよい。
　以上のように構成された情報処理装置４０の動作を図３６に示す。ここでは、指定された時間または空間の範囲外の情報を除外する処理を、融合の動作を開始する前に行うものとする。
　図３６では、まず、取得部４０１は、指定された時間または空間の範囲を表す情報を入力として取得する（ステップＳ４１）。
　次に、取得部４０１は、指定された時間または空間の範囲と重なる部分を有する範囲について構築された複数の木構造データを、記憶部４０７から取得する（ステップＳ４２）。
　次に、融合部４０２は、取得された複数の木構造データに含まれる情報のうち、指定された時間または空間の範囲外の情報があれば、除外する（ステップＳ４３）。
　以降、情報処理装置４０は、本発明の第２の実施の形態と同様に、ステップＳ２１～Ｓ２８を実行する。
　そして、融合部４０２は、指定された時間または空間の範囲の木構造データとして、融合後の木構造データを出力する（ステップＳ４４）。
　以上で、情報処理装置４０は動作を終了する。
　次に、本発明の第４の実施の形態の効果について述べる。
　本発明の第４の実施の形態としての情報処理装置４０は、指定された時間または空間の範囲についての木構造データを、効率的に精度よく生成することができる。
　その理由について以下で説明する。
　本実施の形態では、本発明の第２の実施の形態と同様の構成に加えて、次のように構成される。すなわち、記憶部４０７が、対象となる情報が得られる時間または空間の範囲毎に構築された木構造データを記憶する。そして、取得部４０１が、指定された時間または空間の範囲と重なる部分を有する範囲について構築された複数の木構造データを、記憶部４０７から取得する。そして、融合部４０２が、取得された複数の木構造データを融合することにより、指定された時間または空間の範囲について融合後の木構造データを生成する。
　本実施の形態は、得られる情報群の全体量と比較して、必要となる情報群の時間や空間の範囲が小さいときに、特に処理効率を向上させる。
　なお、上述した本発明の各実施の形態において、木構造データに含まれる情報が、顔画像や文章である例について説明したが、木構造データに含まれる情報の種類は、これらに限定されない。
　また、上述した本発明の各実施の形態において、情報間の距離を評価する評価関数の出力が、類似度を表す数値である例について説明した。ただし、情報間の距離を評価する評価関数の出力は、類似度に限定されない。
　また、上述した本発明の各実施の形態において、融合の対象となる木構造データが２つである例を中心に説明した。ただし、各実施の形態は、３つ以上の木構造データを融合する場合にも、同様に動作することにより同様の効果を奏する。
　また、上述した本発明の各実施の形態において、情報処理装置１０～４０の各機能ブロックが、メモリに記憶されたコンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵによって実現される例を中心に説明した。これに限らず、各機能ブロックの一部、全部、または、それらの組み合わせが専用のハードウェアにより実現されていてもよい。
　また、上述した本発明の各実施の形態において、情報処理装置１０～４０の機能ブロックは、複数の装置に分散されて実現されてもよい。
　また、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明した情報処理装置１０～４０の動作を、本発明のコンピュータ・プログラムとしてコンピュータ装置の記憶装置（記憶媒体）に格納しておく。そして、係るコンピュータ・プログラムを当該ＣＰＵが読み出して実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコードあるいは記憶媒体によって構成される。
　また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。
　また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。
　〔本発明の様態の例〕
　本発明の実施形態の一部または全部は、以下の付記のように記載しうる。しかしながら、本発明は、以下の付記に限定されない。
　（付記１）
　情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データであって、それぞれの前記木構造データにおいて、親ノードに含まれる情報に接続される子ノードに含まれる情報間の距離は、前記親ノードに含まれる情報間の距離より近く、かつ、前記木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される複数の前記木構造データを取得する取得手段と、
　複数の前記木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の前記木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま前記融合後の木構造データに含め、前記情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含める融合手段と、
　を備えた情報処理装置。
　（付記２）
　前記融合手段は、
　複数の注目するノードにそれぞれ含まれる情報を融合して前記木構造で表すよう再編した融合部分木を生成し、生成した融合部分木を、前記融合後の木構造データにおいて前記注目するノードに基づく位置に挿入する再編手段と、
　前記融合部分木において子ノードを持つ情報を第１の情報とし、子ノードを持たない情報を第２の情報とするとき、前記第２の情報に、前記第２の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続して復元する復元手段と、
　複数の前記木構造データのルートノードを前記注目するノードとして選択して前記再編手段および前記復元手段を機能させた後、前記融合部分木における前記第１の情報に接続された子ノードと、前記第１の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第１の情報に接続されていた子ノードとを新たな注目するノードとして選択して前記再編手段および前記復元手段を機能させることを繰り返す選択手段と、
　を有することを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
　（付記３）
　前記融合手段は、
　前記融合部分木における前記第１の情報と、前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる各情報との距離が、前記第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より近くなるよう前記融合部分木を調整する調整手段をさらに備えたことを特徴とする付記１または付記２に記載の情報処理装置。
　（付記４）
　前記調整手段は、前記融合部分木における前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報のうち、前記第１の情報との距離が前記基準より遠い情報を前記融合部分木から削除し、削除した情報を、前記選択手段による前記繰り返し処理が完了した前記融合後の木構造データに挿入することを特徴とする付記３に記載の情報処理装置。
　（付記５）
　対象となる情報が得られる時間または空間の範囲毎に構築された前記木構造データを記憶する記憶手段をさらに備え、
　前記取得手段は、指定された時間または空間の範囲と重なる部分を有する範囲についてそれぞれ構築された複数の前記木構造データを、前記記憶手段から取得し、
　前記融合手段は、複数の前記木構造データを融合することにより、指定された時間または空間の範囲について前記融合後の木構造データを生成することを特徴とする付記１から付記４のいずれかに記載の情報処理装置。
　（付記６）
　コンピュータ装置が、
　情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データであって、それぞれの前記木構造データにおいて、親ノードに含まれる情報に接続される子ノードに含まれる情報間の距離は、前記親ノードに含まれる情報間の距離より近く、かつ、前記木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される複数の前記木構造データを取得し、
　複数の前記木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の前記木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま前記融合後の木構造データに含め、
　前記情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含める方法。
　（付記７）
　前記コンピュータ装置が前記融合を行う際に、
　複数の前記木構造データのルートノードを注目するノードとして選択し、
　前記注目するノードにそれぞれ含まれる情報からなる複数の情報を、前記木構造で表すよう再編した融合部分木を生成し、生成した融合部分木を、前記融合後の木構造データにおいて前記注目するノードに基づく位置に挿入し、
　前記融合部分木において子ノードを持つ情報を第１の情報とし、子ノードを持たない情報を第２の情報とするとき、
　前記第２の情報に、前記第２の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続して復元し、
　前記融合部分木における前記第１の情報に接続された子ノードと、前記第１の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第１の情報に接続されていた子ノードとを新たな注目するノードとして選択して新たな前記融合部分木の前記再編、前記挿入および前記子ノードの復元を繰り返すことを特徴とする付記６に記載の方法。
　（付記８）
　前記コンピュータ装置が前記融合を行う際に、
　前記融合部分木における前記第１の情報と、前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる各情報との距離が、前記第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より近くなるよう前記融合部分木を調整することを特徴とする付記６または付記７に記載の方法。
　（付記９）
　前記融合部分木を調整する際に、
　前記融合部分木における前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報のうち、前記第１の情報との距離が前記基準より遠い情報を前記融合部分木から削除し、削除した情報を、前記選択手段による前記繰り返し処理が完了した前記融合後の木構造データに挿入することを特徴とする付記８に記載の方法。
　（付記１０）
　対象となる情報が得られる時間または空間の範囲毎に構築された前記木構造データを記憶手段に記憶しており、
　指定された時間または空間の範囲と重なる部分を有する範囲についてそれぞれ構築された複数の前記木構造データを、前記記憶手段から取得し、
　前記コンピュータ装置が前記融合を行う際に、
　複数の前記木構造データを融合することにより、指定された時間または空間の範囲について前記融合後の木構造データを生成することを特徴とする付記６から付記９のいずれかに記載の方法。
　（付記１１）
　情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データであって、それぞれの前記木構造データにおいて、親ノードに含まれる情報に接続される子ノードに含まれる情報間の距離は、前記親ノードに含まれる情報間の距離より近く、かつ、前記木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される複数の前記木構造データを取得することと、
　複数の前記木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の前記木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま前記融合後の木構造データに含め、前記情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含めることと、
　をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したプログラム記録媒体。
　（付記１２）
　複数の前記木構造データのルートノードを前記注目するノードとして選択することと、
　前記注目するノードにそれぞれ含まれる情報からなる複数の情報を、前記木構造で表すよう再編した融合部分木を生成し、生成した融合部分木を、前記融合後の木構造データにおいて前記注目するノードに基づく位置に挿入することと、
　前記融合部分木において子ノードを持つ情報を第１の情報とし、子ノードを持たない情報を第２の情報とするとき、前記第２の情報に、前記第２の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続して復元することと、
　前記融合部分木における前記第１の情報に接続された子ノードと、前記第１の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第１の情報に接続されていた子ノードとを新たな注目するノードとして選択することを繰り返すことと、
　をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする付記１１に記載のプログラム記録媒体。
　（付記１３）
　前記融合部分木における前記第１の情報と、前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる各情報との距離が、前記第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より近くなるよう前記融合部分木を調整することをコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする付記１１または付記１２に記載のプログラム記録媒体。
　（付記１４）
　前記融合部分木における前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報のうち、前記第１の情報との距離が前記基準より遠い情報を前記融合部分木から削除し、削除した情報を、前記繰り返し処理が完了した前記融合後の木構造データに挿入することをコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする付記１３に記載のプログラム記録媒体。
　（付記１５）
　対象となる情報が得られる時間または空間の範囲毎に構築された前記木構造データを記憶手段に記憶することと、
　指定された時間または空間の範囲と重なる部分を有する範囲についてそれぞれ構築された複数の前記木構造データを、前記記憶手段から取得することと、
　複数の前記木構造データを融合することにより、指定された時間または空間の範囲について前記融合後の木構造データを生成することと、
　をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする付記１１から付記１４のいずれかに記載のプログラム記録媒体。
　以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
　この出願は、２０１６年１０月１２日に出願された日本出願特願２０１６－２０１０２３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１０、２０、３０、４０　　情報処理装置
　１０１、４０１　　取得部
　１０２、２０２、３０２、４０２　　融合部
　２０３　　再編部
　２０４　　復元部
　２０５、３０５　　選択部
　３０６　　調整部
　４０７　　記憶部
　１００１　　ＣＰＵ
　１００２　　メモリ
　１００３　　出力装置
　１００４　　入力装置

Claims (15)

  1. 　情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データであって、それぞれの前記木構造データにおいて、親ノードに含まれる情報に接続される子ノードに含まれる情報間の距離は、前記親ノードに含まれる情報間の距離より近く、かつ、前記木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される複数の前記木構造データを取得する取得手段と、
    　複数の前記木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の前記木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま前記融合後の木構造データに含め、前記情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含める融合手段と、
    　を備えた情報処理装置。
  2. 　前記融合手段は、
    　複数の注目するノードにそれぞれ含まれる情報を融合して前記木構造で表すよう再編した融合部分木を生成し、生成した融合部分木を、前記融合後の木構造データにおいて前記注目するノードに基づく位置に挿入する再編手段と、
    　前記融合部分木において子ノードを持つ情報を第１の情報とし、子ノードを持たない情報を第２の情報とするとき、前記第２の情報に、前記第２の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続して復元する復元手段と、
    　複数の前記木構造データのルートノードを前記注目するノードとして選択して前記再編手段および前記復元手段を機能させた後、前記融合部分木における前記第１の情報に接続された子ノードと、前記第１の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第１の情報に接続されていた子ノードとを新たな注目するノードとして選択して前記再編手段および前記復元手段を機能させることを繰り返す選択手段と、
    　を有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記融合手段は、
    　前記融合部分木における前記第１の情報と、前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる各情報との距離が、前記第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より近くなるよう前記融合部分木を調整する調整手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記調整手段は、前記融合部分木における前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報のうち、前記第１の情報との距離が前記基準より遠い情報を前記融合部分木から削除し、削除した情報を、前記選択手段による前記繰り返し処理が完了した前記融合後の木構造データに挿入することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　対象となる情報が得られる時間または空間の範囲毎に構築された前記木構造データを記憶する記憶手段をさらに備え、
    　前記取得手段は、指定された時間または空間の範囲と重なる部分を有する範囲についてそれぞれ構築された複数の前記木構造データを、前記記憶手段から取得し、
    　前記融合手段は、複数の前記木構造データを融合することにより、指定された時間または空間の範囲について前記融合後の木構造データを生成することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　コンピュータ装置が、
    　情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データであって、それぞれの前記木構造データにおいて、親ノードに含まれる情報に接続される子ノードに含まれる情報間の距離は、前記親ノードに含まれる情報間の距離より近く、かつ、前記木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される複数の前記木構造データを取得し、
    　複数の前記木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の前記木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま前記融合後の木構造データに含め、
    　前記情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含める方法。
  7. 　前記コンピュータ装置が前記融合を行う際に、
    　複数の前記木構造データのルートノードを注目するノードとして選択し、
    　前記注目するノードにそれぞれ含まれる情報からなる複数の情報を、前記木構造で表すよう再編した融合部分木を生成し、生成した融合部分木を、前記融合後の木構造データにおいて前記注目するノードに基づく位置に挿入し、
    　前記融合部分木において子ノードを持つ情報を第１の情報とし、子ノードを持たない情報を第２の情報とするとき、
    　前記第２の情報に、前記第２の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続して復元し、
    　前記融合部分木における前記第１の情報に接続された子ノードと、前記第１の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第１の情報に接続されていた子ノードとを新たな注目するノードとして選択して新たな前記融合部分木の前記再編、前記挿入および前記子ノードの復元を繰り返すことを特徴とする請求項６に記載の方法。
  8. 　前記コンピュータ装置が前記融合を行う際に、
    　前記融合部分木における前記第１の情報と、前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる各情報との距離が、前記第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より近くなるよう前記融合部分木を調整することを特徴とする請求項６または請求項７に記載の方法。
  9. 　前記融合部分木を調整する際に、
    　前記融合部分木における前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報のうち、前記第１の情報との距離が前記基準より遠い情報を前記融合部分木から削除し、削除した情報を、前記選択手段による前記繰り返し処理が完了した前記融合後の木構造データに挿入することを特徴とする請求項８に記載の方法。
  10. 　対象となる情報が得られる時間または空間の範囲毎に構築された前記木構造データを記憶手段に記憶しており、
    　指定された時間または空間の範囲と重なる部分を有する範囲についてそれぞれ構築された複数の前記木構造データを、前記記憶手段から取得し、
    　前記コンピュータ装置が前記融合を行う際に、
    　複数の前記木構造データを融合することにより、指定された時間または空間の範囲について前記融合後の木構造データを生成することを特徴とする請求項６から請求項９のいずれか１項に記載の方法。
  11. 　情報群を情報間の距離に基づく木構造で表した複数の木構造データであって、それぞれの前記木構造データにおいて、親ノードに含まれる情報に接続される子ノードに含まれる情報間の距離は、前記親ノードに含まれる情報間の距離より近く、かつ、前記木構造データの末端により近いノードほど、該ノードに含まれる情報間の距離がより近くなるよう構成される複数の前記木構造データを取得することと、
    　複数の前記木構造データを融合した融合後の木構造データを生成するため、複数の前記木構造データにおいてそれぞれ選択されたノードに含まれる情報からなる複数の情報において、他の各情報との距離が離れていることを表す条件を満たす情報のそれぞれについては、該情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木をそのまま前記融合後の木構造データに含め、前記情報間の距離が近いことを表す条件を互いに満たす複数の情報については、各情報が元々含まれていた前記木構造データにおける該情報以下の部分木を融合して前記木構造で表すよう再編した部分木を前記融合後の木構造データに含めることと、
    　をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したプログラム記録媒体。
  12. 　複数の前記木構造データのルートノードを前記注目するノードとして選択することと、
    　前記注目するノードにそれぞれ含まれる情報からなる複数の情報を、前記木構造で表すよう再編した融合部分木を生成し、生成した融合部分木を、前記融合後の木構造データにおいて前記注目するノードに基づく位置に挿入することと、
    　前記融合部分木において子ノードを持つ情報を第１の情報とし、子ノードを持たない情報を第２の情報とするとき、前記第２の情報に、前記第２の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第２の情報に接続されていた子ノード以下を接続して復元することと、
    　前記融合部分木における前記第１の情報に接続された子ノードと、前記第１の情報が元々含まれていた前記木構造データにおいて前記第１の情報に接続されていた子ノードとを新たな注目するノードとして選択することを繰り返すことと、
    　をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする請求項１１に記載のプログラム記録媒体。
  13. 　前記融合部分木における前記第１の情報と、前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる各情報との距離が、前記第１の情報の子ノード以下に含まれるための基準より近くなるよう前記融合部分木を調整することをコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする請求項１１または請求項１２に記載のプログラム記録媒体。
  14. 　前記融合部分木における前記第１の情報の孫ノード以下に含まれる情報のうち、前記第１の情報との距離が前記基準より遠い情報を前記融合部分木から削除し、削除した情報を、前記繰り返し処理が完了した前記融合後の木構造データに挿入することをコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする請求項１３に記載のプログラム記録媒体。
  15. 　対象となる情報が得られる時間または空間の範囲毎に構築された前記木構造データを記憶手段に記憶することと、
    　指定された時間または空間の範囲と重なる部分を有する範囲についてそれぞれ構築された複数の前記木構造データを、前記記憶手段から取得することと、
    　複数の前記木構造データを融合することにより、指定された時間または空間の範囲について前記融合後の木構造データを生成することと、
    　をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする請求項１１から請求項１４のいずれか１項に記載のプログラム記録媒体。
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