JPH03246765A - Data retrieving system - Google Patents

Data retrieving system

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Publication number
JPH03246765A
JPH03246765A JP2044730A JP4473090A JPH03246765A JP H03246765 A JPH03246765 A JP H03246765A JP 2044730 A JP2044730 A JP 2044730A JP 4473090 A JP4473090 A JP 4473090A JP H03246765 A JPH03246765 A JP H03246765A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
unit information
similarity
data
user
storage table
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2044730A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoshihisa Udagawa
佳久 宇田川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP2044730A priority Critical patent/JPH03246765A/en
Publication of JPH03246765A publication Critical patent/JPH03246765A/en
Pending legal-status Critical Current

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  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

PURPOSE:To reduce a load to input a retrieval condition on a user by calculating and sorting similarity between unit information and that in a data base, and guiding the retrieval of the unit information designated by the user and that of similar unit information. CONSTITUTION:An editing means 10 edits the unit information by the designation of the user, and a similarity calculation means 6 calculates the similarity between the unit information designated by the user and that in the data base based on the degree of coincidence between a node and an arc, and a similarity storage table 8 stores a unit information name and the similarity. The similarity storage table 8 sorts the similarity based on the unit information name, and guides the retrieval of the unit information based on sorted similarity. Thereby, the load to input the retrieval condition on the user can be reduced.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、データ検索方式に関し、特にノードとノード
間を接続するアークによって表現されたデータ群からデ
ータ検索を行なうデータベースに対して、利用者からデ
ータの検索の依鎖を受けて類似するデータを検索する際
に、好適な類似データの検索を可能にするデータ検索方
式に関する。
[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] The present invention relates to a data retrieval method, and in particular to a database that performs data retrieval from a data group expressed by nodes and arcs connecting the nodes. The present invention relates to a data retrieval method that enables suitable retrieval of similar data when retrieving similar data based on data retrieval from .

(従来の技術〕 従来から、データ検索方式としてデータの値の一致に基
づく方式が提案されている(特開昭58103039:
データベースシステム、特開昭58−1370687デ
一タ処理方式、C,J、Date著: An 1ntr
oduction to database syst
ems、 Addison−ewesley Publ
ishing Company+ 1986) aこの
方式は、データの値によって識別される単純なデータの
検索に適するものであり、事務処理の応用分野(例えば
、人事情報管理、在庫情報管理)に適用されているデー
タ検索方式である。
(Prior Art) Conventionally, a method based on matching of data values has been proposed as a data search method (Japanese Patent Laid-Open No. 58103039:
Database system, JP-A-58-1370687 Data processing method, C, J, Date author: An 1ntr
production to database system
ems, Addison-ewesley Publ.
ishing Company + 1986) aThis method is suitable for retrieving simple data identified by data values, and is used for data retrieval applied in the application fields of office processing (e.g., personnel information management, inventory information management). It is a method.

従来のデータ検索方式は、第9図に示すような構成を有
する処理装置によって実現されていた。
The conventional data retrieval method was realized by a processing device having a configuration as shown in FIG.

すなわち、この処理装置は、データの検索要求を入力し
、かつ検索結果を表示する入出力装W1と、データの一
致を判別するCPU2と、CPU2からの指示に従って
二次記憶装置5に対してデータの読み書きをする二次記
憶制御装置4と、二次記憶装置5からのデータを記憶す
るメモリ3とから構成されている。上記CPU2はデー
タ一致判別手段20を備え、メモリ3はデーター時記憶
テーブル21を備えている。
That is, this processing device includes an input/output device W1 that inputs a data search request and displays search results, a CPU 2 that determines whether data matches, and a data storage device 5 that stores data in accordance with instructions from the CPU 2. It consists of a secondary storage control device 4 that reads and writes data, and a memory 3 that stores data from the secondary storage device 5. The CPU 2 is equipped with a data coincidence determination means 20, and the memory 3 is equipped with a data storage table 21.

次にこの従来方式の動作について第10図に示すフロー
チャートを参照して説明する。利用者は入力出力装置l
を操作して検索の対象となるファイル名を指定する(ス
テップ511)。これによりCPU2は、指定されたフ
ァイル(二次記憶装置5)に記憶されているデータを二
次記憶制御装置4の制御により読み出し、メモリ3に転
送する(ステップ512)。次に利用者は検索条件とし
てフィールド名とデータ値とを指定する(ステ・7プ5
13)。これによりCPU2はメモリ3内のデーター時
記憶テーブル21を参照して検索の対象となるレコード
をメモリ3に転送されたファイルから1つ取り出しくス
テップ514)、そのレコードが検索条件を満足するか
どうかをデータの値の一致に基づいて判定する(ステッ
プ515)。
Next, the operation of this conventional method will be explained with reference to the flowchart shown in FIG. The user is an input/output device
is operated to specify the file name to be searched (step 511). Thereby, the CPU 2 reads the data stored in the designated file (secondary storage device 5) under the control of the secondary storage control device 4, and transfers it to the memory 3 (step 512). Next, the user specifies the field name and data value as search conditions (Step 7).
13). As a result, the CPU 2 refers to the data storage table 21 in the memory 3 and extracts one record to be searched from the file transferred to the memory 3 (step 514), and determines whether the record satisfies the search conditions. is determined based on the match of the data values (step 515).

そして検索条件を満足するとき、そのレコードを入出力
装置lに出力しくステップ516)、すべてのレコード
に対する検索処理の終了を判別する(ステ・ノブ517
)。検索処理が終了するまでステップS14〜S17の
処理を繰り返す。
When the search conditions are satisfied, the record is output to the input/output device 1 (step 516), and the end of the search process for all records is determined (step 517).
). The processes of steps S14 to S17 are repeated until the search process is completed.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problem to be solved by the invention]

上述したように従来のデータ検索方式は利用者が検索条
件としてファイルを構成するフィールド名とデータ値と
を指定する必要があるので、利用者はそのフィールド名
と、そのフィールドに格納されるデータの型を知らなけ
ればならず、利用者の負担が大きくなるという問題点が
あり、また、データ検索の応用分野としてはデータの値
が直接的に意味を持つ事務処理分野に限られている。
As mentioned above, conventional data search methods require the user to specify the field names and data values that make up a file as search conditions. There is a problem that the user must know the type, which increases the burden on the user, and the field of application of data retrieval is limited to the field of office processing where data values have direct meaning.

この発明は上記のような問題点を解決するためになされ
たもので、利用者が検索条件を入力する負担を少なくし
、また利用者がファイルの構造やフィールドに格納され
るデータの型を知らなくてもデータ検索を可能にし、更
にデータの値とそれらの関連性が意味を持つ応用分野(
例えばエンジニアリング分野)におけるデータ検索も効
率的に行なうことができるデータ検索方式を得ることを
目的とする。
This invention was made to solve the above-mentioned problems, and it reduces the burden on the user of entering search conditions and also allows the user to know the structure of the file and the type of data stored in the field. Application fields where data values and their relationships have meaning (
The purpose of this invention is to obtain a data retrieval method that can efficiently perform data retrieval in the field of engineering, for example.

〔課題を解決するための手段〕[Means to solve the problem]

この発明に係るデータ検索方式は、利用者の指定により
単位情報を編集する編集手段10と、利用者が指定した
単位情報とデータベース内の単位情報との類似性をノー
ドとアークとの一致の度合いに基づいて計算する類f身
性計算手段6と、上記単位情報名と上記類似性とを記憶
する類似性格納テーブル8とを有し、上記類似性を上記
単位情報名に基づいて上記類似性格納テーブル8からソ
ートし、このソートされた類似性に基づいて単位情報の
検索をガイドするものである。
The data search method according to the present invention includes an editing means 10 for editing unit information according to a user's specification, and a degree of similarity between a node and an arc to determine the similarity between the unit information specified by the user and the unit information in the database. and a similarity storage table 8 that stores the unit information name and the similarity, and calculates the similarity based on the unit information name. The information is sorted from the storage table 8, and the search for unit information is guided based on the sorted similarity.

〔作用〕[Effect]

編集手段IOは利用者の指定により単位情報を編集する
。類似性計算手段6は、利用者が指定した単位情報とデ
ータベース内の単位情報との類似性を、ノードとアーク
との一致の度合いに基づいて計算する。類似性格納テー
ブル8は上記単位情報名と上記類似性とを記憶する。即
ち、利用者が指定したノードとアークとによって表現さ
れる単位情報を検索条件とし、この単位情報とデータベ
ース内の単位情報との類似性を計算し、ソートすること
により、利用者が指定した単位情報と類似した単位情報
を検索することがガイドされる。
The editing means IO edits the unit information according to the user's specifications. The similarity calculating means 6 calculates the similarity between the unit information specified by the user and the unit information in the database based on the degree of coincidence between nodes and arcs. The similarity storage table 8 stores the unit information name and the similarity. In other words, the unit information expressed by the node and arc specified by the user is used as a search condition, and the similarity between this unit information and the unit information in the database is calculated and sorted to find the unit specified by the user. Searching for information and similar unit information is guided.

〔実施例〕〔Example〕

第1図はこの発明の一実施例に係るデータ検索方式を用
いた処理装置の構成を示すブロック図である。第1図に
おいて、この処理装置は、データの検索要求を入力し、
かつ検索結果等を表示する入出力装置1と、編集手段1
0及び類似性計算手段6等を備えるCPU (中央処理
装置)2と、検索パターン・テーブル9、接続データー
時記憶テーブル7及び類似性格納テーブル8等を格納す
るメモリ3と、単位情報記憶テーブル11等を格納する
二次記憶装置5と、この二次記憶装置5を制御する二次
記憶制御装置4とから構成されている。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a processing device using a data search method according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, the processing device inputs a data search request;
Also, an input/output device 1 for displaying search results etc., and an editing means 1
0, a CPU (Central Processing Unit) 2 comprising similarity calculation means 6, etc., a memory 3 for storing a search pattern table 9, a connection data storage table 7, a similarity storage table 8, etc., and a unit information storage table 11. It is composed of a secondary storage device 5 that stores therein, etc., and a secondary storage control device 4 that controls this secondary storage device 5.

上記編集手段10は利用者の指定により単位情報を編集
する。単位情報とは、ノードとノード間を接続するアー
クによって表現されたデータのことをいう。類似性計算
手段6は利用者が指定した単位情報とデータベース内の
単位情報との類似性をノードとアークとの一致の度合い
に基づいて計算する。二次記憶制御装置4はCPU2か
らの指定に従って二次記憶装置5に対してデータの読み
書きをする。接続データー時記憶テーブル7はノードと
アークとによって表現される単位情報を記憶する。類似
性格納テーブル8は上記単位情報名と上記類似性とを格
納する。検索パターン・テーブル9は、利用者が検索条
件として入力した単位情報を格納する。単位情報記憶テ
ーブル11は単位情報のデータヘースを構成している。
The editing means 10 edits the unit information according to the user's specifications. Unit information refers to data expressed by nodes and arcs connecting nodes. The similarity calculating means 6 calculates the similarity between the unit information specified by the user and the unit information in the database based on the degree of coincidence between nodes and arcs. The secondary storage control device 4 reads and writes data to and from the secondary storage device 5 according to instructions from the CPU 2. The connection data storage table 7 stores unit information expressed by nodes and arcs. The similarity storage table 8 stores the unit information name and the similarity. The search pattern table 9 stores unit information input by the user as search conditions. The unit information storage table 11 constitutes a data base of unit information.

第2図は単位情報記憶テーブル11の一例を示す図で、
第3図に示すノードとアークによって表現される単位情
報を示す。第4図(a)は検索パターン・テーブル9の
一例を示す図で、第5図に示すノードとアークとによっ
て表現される単位情報を示す。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the unit information storage table 11.
The unit information expressed by the nodes and arcs shown in FIG. 3 is shown. FIG. 4(a) is a diagram showing an example of the search pattern table 9, and shows unit information expressed by the nodes and arcs shown in FIG.

次にこの実施例の動作について第6図に示すフローチャ
ートを参照して説明する。まず、ステップS1では利用
者が入出力装置1を操作して入力した検索パターンを、
CPU2がメモリ3内の検索パターン・テーブル9に格
納する。例えば、第5図に示したノードとアークとによ
って表現される単位情報が検索パターンとして入出力装
置1からCPU2へ入力されたとき、第4図(alに示
すような検索パターン・テーブル9がメモリ3に格納さ
れる。ステップS2では二次記憶装置5内の単位情報記
憶テーブル11より単位情報名を取り出しスタックSに
格納する。単位情報記憶テーブル11が第2図に示すよ
うな内容である場合、スタックSには単位情報名A、B
、Cが記憶される。
Next, the operation of this embodiment will be explained with reference to the flowchart shown in FIG. First, in step S1, a search pattern input by the user by operating the input/output device 1 is
The CPU 2 stores the search pattern table 9 in the memory 3. For example, when unit information expressed by nodes and arcs shown in FIG. 5 is input from the input/output device 1 to the CPU 2 as a search pattern, the search pattern table 9 as shown in FIG. 3. In step S2, the unit information name is extracted from the unit information storage table 11 in the secondary storage device 5 and stored in the stack S. When the unit information storage table 11 has contents as shown in FIG. , stack S has unit information names A and B.
, C are stored.

ステップS3ではスタックSが空であるかどうかが判定
され、空でないときはステップS4で単位情報名をスタ
ックSより取り出す。この場合、スタックSから単位情
報名Aが取り出される。次いでステップS5で当該単位
情報名に対応する始点と終点のノード名を単位情報記憶
テーブル11より取り出し、接続データー時記憶テーブ
ル7とする。例えば第2図に示す単位情報記憶テーブル
11から単位情報名がAである始点と終点のノード名を
取り出すと、第7図に示す接続データー時記憶テーブル
7が得られる。
In step S3, it is determined whether the stack S is empty, and if it is not empty, the unit information name is extracted from the stack S in step S4. In this case, the unit information name A is taken out from the stack S. Next, in step S5, the node names of the start point and end point corresponding to the unit information name are taken out from the unit information storage table 11 and used as the connection data time storage table 7. For example, if the node names of the start point and end point whose unit information name is A are extracted from the unit information storage table 11 shown in FIG. 2, the connection data time storage table 7 shown in FIG. 7 is obtained.

ステップS6では、類似性計算手段6が検索パターン・
テーブル9と接続データー時記憶テーブル7の類似性を
計算する。このステップS6の処理は、例えば第4図(
a)に示す検索パターン・テーブル9と、第7図に示す
接続データー時記憶テーブル7との類似性は次のように
実行される。まず、類似性を記憶する変数、例えばSI
Mをゼロにクリアする。続いて第4図(a)の始点ノー
ドXに第7図のA1を、終点ノードYにA2をそれぞれ
割り当てる。この処理で検索パターン・テーブル9の内
容は第4図(b)に示すようになる。この検索パターン
・テーブル9の終点ノードZに対応するデータが接続デ
ーター時記憶テーブル7中にあれば、類似性をプラス1
する。第7図に示す接続データー時記憶テーブル7の場
合、ノードA4がノードZに対応する。従って類似性を
記憶する変数SIMの値はrlJになる。同様に、ノー
ドXにA2を、ノードYにA3をそれぞれ割り当てる。
In step S6, the similarity calculation means 6 calculates the search pattern
The similarity between table 9 and connection data time storage table 7 is calculated. The process of step S6 is performed, for example, in FIG.
The similarity between the search pattern table 9 shown in a) and the connection data storage table 7 shown in FIG. 7 is carried out as follows. First, a variable that stores similarity, e.g. SI
Clear M to zero. Next, A1 in FIG. 7 is assigned to the starting node X in FIG. 4(a), and A2 is assigned to the ending node Y. Through this process, the contents of the search pattern table 9 become as shown in FIG. 4(b). If the data corresponding to the end node Z of this search pattern table 9 is in the connection data storage table 7, the similarity is increased by 1.
do. In the case of the connection data storage table 7 shown in FIG. 7, node A4 corresponds to node Z. Therefore, the value of the variable SIM that stores similarity becomes rlJ. Similarly, A2 is assigned to node X, and A3 is assigned to node Y.

第7図の場合、ノードA5がZに対応するので、SIM
の値は「2」となる。ノードXにA4.A5□A6を割
り当てた場合、ノードZに対応するデータが無いので、
最終的に第4図(alに示した検索パターン・テーブル
9と第7図に示す接続データー時記憶テーブル7との類
似性は「2」となる。
In the case of FIG. 7, since node A5 corresponds to Z, the SIM
The value of is "2". A4. to node X. When assigning A5□A6, there is no data corresponding to node Z, so
Finally, the similarity between the search pattern table 9 shown in FIG. 4 (al) and the connection data storage table 7 shown in FIG. 7 is "2".

ステップS7では単位情報名と類似性を類似性格納テー
ブル8に格納する。次にステップS3へ戻り、スタック
Sが空であるかどうかを判定する。
In step S7, the unit information name and similarity are stored in the similarity storage table 8. Next, the process returns to step S3, and it is determined whether the stack S is empty.

この場合、スタックSには単位情報名B、Cが格納され
ているので、単位情報名をBとして、前述したステップ
S4.ステップS5.ステップS6゜ステップS7の処
理を行なう。同様に、ステップS7の処理に続いて再び
ステップS3の判定処理を行なう。この場合、スタック
Sには単位情報名Cが格納されているので、単位情報名
をCとして、ステップS4.ステップS5.ステップS
6.スチップS7の処理を行なう。このステップS6の
処理では、検索パターン・テーブル9中のノードXに接
続データー時記憶テーブル7のノードC1が、ノードY
にノードC2が、ノードZにノードC3がそれぞれ対応
するので類似性は「1」となる。ステップS7の処理の
後、ステップS3の判定処理を行なう。この場合、スタ
ックSは空であるのでステップS8の処理を行なう。こ
のステップS8の処理により、類似性格納テーブル8内
のデータは類似性の降順にソートされる。第8図は第2
図に示す単位情報記憶テーブル11と第4図(a)に示
す検索パターン・テーブル9とから作り出される類似性
格納テーブル8を示している。
In this case, since the unit information names B and C are stored in the stack S, the unit information name is set to B and step S4. Step S5. Step S6°: Perform the process of step S7. Similarly, following the process in step S7, the determination process in step S3 is performed again. In this case, since the unit information name C is stored in the stack S, the unit information name is set to C and step S4. Step S5. Step S
6. Step S7 is processed. In the process of step S6, the node C1 of the connection data storage table 7 is connected to the node X in the search pattern table 9, and the node Y
Since the node C2 corresponds to the node C2 and the node C3 corresponds to the node Z, the similarity is "1". After the process in step S7, the determination process in step S3 is performed. In this case, since the stack S is empty, the process of step S8 is performed. Through the process of step S8, the data in the similarity storage table 8 is sorted in descending order of similarity. Figure 8 is the second
4 shows a similarity storage table 8 created from the unit information storage table 11 shown in the figure and the search pattern table 9 shown in FIG. 4(a).

このように、ノードとアークによって表現される単位情
報を編集する編集手段10によって、単位情報の入力が
容易にでき、利用者が検索条件を入力する負担が少なく
なる。また、検索条件として入力された単位情報と二次
記憶装置5内に記憶されているデータベース内の単位情
報との類似性を計算する類似性計算手段6によって、利
用者がファイルの構造やフィールドに格納されるデータ
の型を知らなくてもデータ検索を可能にし、更にデータ
の値とそれらの関連性が意味を持つ応用分野(例えばエ
ンジニアリング分野)おけるデータ検索を可能にする。
In this way, the editing means 10 that edits the unit information expressed by nodes and arcs allows the unit information to be input easily, and the burden on the user to input search conditions is reduced. Furthermore, the similarity calculation means 6 that calculates the similarity between the unit information input as a search condition and the unit information in the database stored in the secondary storage device 5 allows the user to check the file structure and fields. It enables data retrieval without knowing the type of stored data, and further enables data retrieval in application fields (for example, engineering fields) where data values and their relationships are meaningful.

なお、上記実施例では、単位情報は、第2図に示したよ
うに、単位情報名と始点ノード名と終点ノード名とから
構成される単位情報記憶テーブル11によって表現され
ていたが、単位情報の名前と単位情報の構造(ノードと
アークの接続関係)を表現できるものであれば、テーブ
ル形式以外のデーセ構造であってもよい、また、利用者
が入力した検索パターンと単位情報との類似性も上記実
施例の方法に限られるものではなく、類似性を計算する
ための基礎となる情報(ノードとアークとの一致の度合
いに関する情報)から一意的に類似性を計算する方法で
あれば良い。さらに、第6図のステップS8での類似性
格納テーブル中のデータを類似性の降順にソートする処
理は、昇順にソートする処理で代用することもできるし
、ステップS8の処理を省くことも可能である。
In the above embodiment, the unit information is expressed by the unit information storage table 11 composed of the unit information name, the starting node name, and the ending node name, as shown in FIG. A data structure other than a table format is acceptable as long as it can express the name and unit information structure (connection relationship between nodes and arcs), and the similarity between the search pattern entered by the user and the unit information. The method is not limited to the method in the above embodiment, but any method that uniquely calculates the similarity from the information that is the basis for calculating the similarity (information about the degree of coincidence between nodes and arcs) can be used. good. Furthermore, the process of sorting the data in the similarity storage table in descending order of similarity in step S8 of FIG. 6 can be replaced by a process of sorting it in ascending order, or the process of step S8 can be omitted. It is.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上のように本発明によれば、利用者の指定により単位
情報を編集する編集手段と、利用者が指定した単位情報
と上記データベース内の単位情報との類似性をノードと
アークとの一致の度合いに基づいて計算する類似性計算
手段と、単位情報名と類似性とを記憶する類似性格納テ
ーブルとを有し、類似性を単位情報名に基づいて類似性
格納テーブルからソートし、このソートされた類似性に
基づいて単位情報の検索をガイドするようにしたので、
利用者が指定した単位情報に類領した単位情報を効率的
に検索でき、これにより利用者が検索条件を入力する負
担が少なくなり、また利用者がファイルの構造やフィー
ルドに格納されるデータの型を知らなくてもデータ検索
が可能となり、更にデータの値とそれらの関連性が意味
を持つ応用分野(例えばエンジニアリング分野)におけ
るデータ検索も効率的に行なえるという効果が得られる
As described above, according to the present invention, the editing means edits the unit information according to the user's specification, and the similarity between the unit information specified by the user and the unit information in the database is determined by the matching between nodes and arcs. It has a similarity calculation means that calculates based on the degree, and a similarity storage table that stores unit information names and similarities, sorts the similarities from the similarity storage table based on the unit information names, and performs this sorting. to guide the search for unit information based on the similarities identified.
Unit information similar to the unit information specified by the user can be efficiently searched. This reduces the burden on the user to input search conditions, and also allows the user to easily understand the file structure and data stored in fields. It is possible to search for data without knowing the type, and furthermore, it is possible to efficiently search for data in applied fields where data values and their relationships have meaning (for example, the field of engineering).

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

第1図はこの発明の一実施例に係るデータ検索方式を用
いた処理装置の構成を示すブロック図、第2図はこの実
施例における単位情報記憶テーブルの内容を示す一例図
、第3図はこの実施例における単位情報群の一例図、第
4図(a)、 (blはこの実施例において利用者が入
力した検索パターンを格納した検索パターン・テーブル
の内容を示す一例図、第5図はこの実施例において利用
者が入力した検索パターンの一例図、第6図はこの実施
例のデータ検索処理を示すフローチャート、第7図はこ
の実施例において類似性の計算対象となる接続データー
時記憶テーブルの内容を示す一例図、第8図はこの実施
例における類似性格納テーブルの内容を示す一例図、第
9図は従来のデータ検索方式を用いた処理装置の構成を
示すブロック図、第10図はこの従来方式のデータ検索
処理を示すフローチャートである。 2・・・・・・CPU、5・・・・・・二次記憶装置、
6・・・・・・類似性計算手段、8・・・・・・類似性
格納テーブル、10・・・・・・編集手段。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a processing device using a data search method according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an example diagram showing the contents of a unit information storage table in this embodiment, and FIG. An example diagram of the unit information group in this embodiment, FIG. An example of a search pattern input by a user in this embodiment, FIG. 6 is a flowchart showing data search processing in this embodiment, and FIG. 7 is a connection data time storage table to be used for similarity calculation in this embodiment. FIG. 8 is an example diagram showing the contents of the similarity storage table in this embodiment. FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of a processing device using a conventional data search method. FIG. 10 is a flowchart showing this conventional data search process. 2...CPU, 5...Secondary storage device,
6...Similarity calculation means, 8...Similarity storage table, 10...Editing means.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] ノードとノード間を接続するアークによって表現された
データを単位情報とするデータベースにおいて、利用者
の指定により単位情報を編集する編集手段と、利用者が
指定した単位情報と上記データベース内の単位情報との
類似性をノードとアークとの一致の度合いに基づいて計
算する類似性計算手段と、上記単位情報名と上記類似性
とを記憶する類似性格納テーブルとを有し、上記類似性
を上記単位情報名に基づいて上記類似性格納テーブルか
らソートし、このソートされた類似性に基づいて単位情
報の検索をガイドすることを特徴とするデータ検索方式
In a database whose unit information is data expressed by nodes and arcs connecting nodes, an editing means for editing unit information according to a user's specification, and a unit information specified by the user and the unit information in the database. has a similarity calculation means for calculating the similarity of the nodes and the arcs based on the degree of coincidence between the nodes and the arcs, and a similarity storage table that stores the unit information name and the similarity. A data search method characterized in that the similarity storage table is sorted based on the information name, and the search for unit information is guided based on the sorted similarity.
JP2044730A 1990-02-26 1990-02-26 Data retrieving system Pending JPH03246765A (en)

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