JPH0675998A

JPH0675998A - データ検索装置

Info

Publication number: JPH0675998A
Application number: JP5148806A
Authority: JP
Inventors: Takeshi Imanaka; 武今中
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1992-06-24
Filing date: 1993-06-21
Publication date: 1994-03-18
Anticipated expiration: 2018-03-24
Also published as: JP3389636B2

Abstract

(57)【要約】【目的】「便利な」、「適切な」などユーザの主観的
評価基準を用いてデータ検索を行う。【構成】データを蓄積するデータ蓄積部１と、少なく
とも１つ以上のデータを提示して、そのデータに対する
ユーザの評価値を入力させる対話部２と、前記提示した
データを入力データと見なし前記評価値を出力データと
見なして、その入出力関係を近似する推論ルールを生成
する推論ルール生成部３と、この推論ルールが計算する
入出力関係において所定の条件を満足する値を出力する
入力範囲を算出する入力範囲算出部４と、この入力範囲
のデータを検索するためのデータ検索命令を生成する検
索命令生成部５と、このデータ検索命令にしたがい前記
データ蓄積部１からデータを検索する検索命令実行部６
と、この検索結果を表示するデータ表示部７とを備え
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はデータ検索技術に関し、
ユーザの主観的評価基準に基づくデータ検索を効率よく
行うデータ検索装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年では、「適切な」、「便利な」など
個人の主観的評価によって決定される基準を用いてデー
タを検索するデータ検索技術がある。このデータ検索技
術では、検索装置がユーザの主観に合わせた評価基準を
獲得し、その基準にしたがってデータを検索する。たと
えば、ファジィ結合演算子の学習を用いた技術「学習型
ファジィ結合演算子を用いたあいまい検索システムの構
築（電気・情報関連学会連合大会講演論文集(1991)S4-
1）」がある。このファジィ結合演算子は、（数１）に
示す式により定義されている。また、（数１）の S, T
は（数２）に示すように定義されている。

【０００３】

【数１】

【０００４】

【数２】

【０００５】（数１）のファジィ結合演算子は、主観的
評価基準に適合するための学習を目的とするパラメータ
p₁,p₂,...,p_n+3を可変することにより、演算の内容を調
整できる。ここで、(x₁, ..., x_n)は入力データを表し
ている。

【０００６】上記のファジィ結合演算子の学習を用いた
データ検索技術の構成図を図１１に示す。１０１は、ユ
ーザからの主観的評価基準の一部を構成するメンバーシ
ップ関数の入力を受け付けるメンバーシップ関数入力
部、１０２はこのメンバーシップ関数を記憶する記憶
部、１０３は「従業員数」、「給料」など定量的属性の
みからなるデータを蓄積するデータ蓄積部、１０４はこ
のデータの各属性値に対して前期メンバーシップ関数と
の適合度合を算出する適合度演算部、１０５はこの適合
度合をファジィ結合演算子により結合する結合部、１０
６は結合により得られた出力値が所定の条件を満足する
データを検索して出力値と合わせて表示する検索結果表
示部、１０７は表示された出力値がユーザの主観的評価
と不整合であった場合に、ユーザが主観的評価基準の一
部となる評価値を入力するユーザ評価入力部、１０８は
この評価値により前期ファジィ結合演算子のパラメータ
を調整する調整部である。

【０００７】次に、図１１のように構成されたデータ検
索装置の動作について説明する。まず、ユーザが主観的
評価基準をメンバーシップ関数で記述し、メンバーシッ
プ関数入力部１０１からデータ検索装置に入力する。入
力されたメンバーシップ関数は記憶部１０２に記憶され
る。たとえば、ホテルに関するデータが蓄積されてお
り、このデータから「出張に便利なホテル」を検索する
場合、ユーザは「出張先からの近さ」、「宿泊費の適切
さ」などホテルの便利さを判断する上で必要となる主観
的評価基準の一部をメンバーシップ関数の形式でメンバ
ーシップ関数入力部１０１からデータ検索装置に入力す
る。

【０００８】次に、データ検索装置は適合度演算部１０
４において、記憶部１０２に記憶されているメンバーシ
ップ関数を用いてデータ蓄積部１０３の各データの属性
値ごとに適合度合を求める。前記の例では、入力された
メンバーシップ関数と蓄積されている各データの属性値
ごと、すなわち「出張先からの近さ」、「宿泊費の適切
さ」などに対する適合度合が算出される。適合度合が算
出されると、結合部１０５において各属性値の適合度合
を、（数１）で示すファジィ結合演算子で結合する。こ
の結合により得られた出力値に対し、所定の条件（例え
ば所定の値以上のもの）を満足するか否かを調べて所定
の条件を満足するデータのみを取り出し、検索結果表示
部１０６において表示する。検索結果表示部１０６で
は、ファジィ結合演算子による結合で得られた出力値も
ユーザに示す。ユーザは表示されたデータと出力値を確
認し、ユーザの主観的評価に合致していれば、表示され
たデータを検索結果として得る。

【０００９】一方、この表示された出力データがユーザ
の主観的評価に合致していない場合には、ユーザ評価入
力部１０７に主観的評価による評価値を入力する。評価
値が入力されると、データ検索装置は調整部１０８にお
いてユーザの主観的評価基準に従った評価値を出力する
ように（数１）のファジィ結合演算子のパラメータp₁,p
₂,...,p_n+3を変更する。以上のように、このデータ検索
技術では、表示した検索結果に対してユーザが入力した
評価値を用いてファジィ結合演算子のパラメータを可変
している。このため、ファジィ結合演算子を用いてデー
タ検索を行うことにより、ユーザの主観的評価基準に基
づいたデータ検索が可能となっている。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記デ
ータ検索技術においては、ユーザの入力したメンバーシ
ップ関数と蓄積されているデータとの適合度合の算出、
およびファジィ結合演算子による適合度合の結合といっ
た２つの処理を蓄積されているデータすべてに対して行
わなければならなかった。このため、蓄積されているデ
ータの数が多くなった場合には、膨大な検索時間が必要
になるという課題があった。

【００１１】また、上記データ検索技術では検索時に用
いた基準をユーザに分かりやすい明確な形式でユーザに
示せないという問題があった。これは、上記データ検索
技術では検索条件が大小関係などの明確な基準として表
現されないためである。したがって、上記データ検索技
術を用いた場合、ユーザは主観的評価基準がデータ検索
装置に正確に伝達されているのかどうかを確認すること
が困難であった。さらに、あらかじめ検索条件の一部分
を等式、不等式を用いて明確に表せる場合でも、この条
件を直接入力することができないために、メンバーシッ
プ関数の形状と評価値の入力のみにより検索条件を入力
しなければならなかった。

【００１２】本発明は、かかる従来の主観的評価基準に
よるデータ検索技術の課題を踏まえ、蓄積されているデ
ータの数が多くなった場合にでも高速にデータ検索を行
うデータ検索装置の提供を目的とする。また、データ検
索の実行前に検索条件をユーザに表示し、編集操作を行
わせることによりユーザの要求と異なるデータ検索を事
前に回避するデータ検索装置の提供を目的とする。さら
に、一度生成したデータ検索命令を蓄積、利用し、同一
の主観的評価基準に対して推論ルールとデータ検索命令
を生成し直すといった非効率的な処理を回避するデータ
検索装置の提供を目的とする。最後に、一度生成したデ
ータ検索命令を再利用する際にデータ検索命令に対する
修正操作を可能にし、時間の経過によりユーザの主観的
評価基準が変化した場合にでも対処することのできるデ
ータ検索装置の提供を目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、データを
蓄積するデータ蓄積部と、少なくとも１つ以上のデータ
を提示して、そのデータに対するユーザの評価値を入力
させる対話部と、前記提示したデータを入力データと見
なし前記評価値を出力データと見なして、その入出力関
係を近似する推論ルールを生成する推論ルール生成部
と、この推論ルール生成部により生成された推論ルール
の入出力において、所定の条件を満足する出力に対する
入力の範囲を算出する入力範囲算出部と、この入力範囲
算出部により生成された入力の範囲に基づいてデータ検
索命令を生成する検索命令生成部と、データ検索命令を
入力としてデータ蓄積部からデータを検索する検索命令
実行部と、この検索命令実行部により実行された検索の
結果を表示するデータ表示部とを備えたことを特徴とす
るものである。

【００１４】第２の発明は、データ検索時に生成したデ
ータ検索命令をユーザに表示する説明部と、このデータ
検索命令に対してユーザが修正のための命令を入力する
編集命令入力部と、この命令にしたがいデータ検索命令
を修正する修正部とを備えたことを特徴とするものであ
る。

【００１５】第３の発明は、データ検索命令を識別する
命令識別名とユーザを識別するユーザ名をユーザに入力
させる命令検索用入力部と、データ検索命令と命令識別
名とユーザ名とを組み合わせて蓄積する命令蓄積部と、
命令検索用入力部において入力された命令識別名とユー
ザ名に基づき命令蓄積部からデータ検索命令を検索する
命令検索部と、前記データ検索命令が検索されなかった
場合にはデータ検索命令を生成する処理を起動し、前記
データ検索命令が検索された場合には前記データ検索命
令を利用する命令再利用部とを備えたことを特徴とする
ものである。

【００１６】第４の発明は、データ検索命令を蓄積する
命令蓄積部と、命令蓄積部からデータ検索命令を検索す
る命令検索部と、命令検索部でデータ検索命令が検索さ
れた場合にデータ検索命令を表示する再利用命令表示部
と、このデータ検索命令に対する修正を行う命令をユー
ザから受け付ける再利用編集命令入力部と、この命令に
従って前記データ検索命令を修正し、このデータ検索命
令を検索命令実行部に入力する再利用修正部と、命令検
索部においてデータ検索命令が検索されなかった場合に
はデータ検索命令を生成する処理を起動し、データ検索
命令が検索された場合には再利用編集命令入力部を起動
する修正可能再利用部を備えたことを特徴とするもので
ある。

【００１７】

【作用】第１の発明によれば、まずユーザの主観的評価
基準を近似する推論ルールを生成し、次に生成した推論
ルールからデータ検索命令を生成し、最後に生成したデ
ータ検索命令を実行する。入力範囲算出部においては、
推論ルールの入出力に対して所定値以上の出力が得られ
る入力を求める際に、入力をその存在する範囲として算
出する。これにより、検索命令生成部において大小関係
などを表す関係式、複数の関係式を結合する論理積、論
理和などの論理演算子を用いた検索条件を生成すること
が可能となる。このため、蓄積されているデータを大小
関係に基づいてインデックシングしておくなど、高速検
索のための手法を適用することができる。したがって、
主観的評価基準に基づくデータ検索を効率よく実行する
ことが可能となる。

【００１８】第２の発明によれば、データ検索の実行前
にデータ検索命令がユーザに表示される。ユーザは表示
されたデータ検索命令に対して編集のための命令を入力
することによりデータ検索命令を修正することができ
る。データ検索命令で用いられる検索条件は、大小関係
などを表す関係式、複数の関係式を結合する論理積、論
理和などの論理演算子を用いて、ユーザの主観的評価基
準を分かりやすい明確な形式で記述されるため、ユーザ
は容易に理解することができる。このため、ユーザは意
図に反した条件が含まれていれば、その条件を発見する
ことができる。意図に反する条件が発見されれば、ユー
ザは編集命令を入力して検索を実行する前にデータ検索
命令を修正することができ、意図に反するデータ検索の
実行を事前に防ぐことができる。

【００１９】第３の発明によれば、ユーザの主観的評価
基準に基づいて生成されたデータ検索命令が蓄積され
る。このため、同一の主観的評価基準を用いて再びデー
タ検索を行う場合に蓄積されているデータ検索命令を再
利用することができ、改めてデータ検索命令を生成する
必要がなくなる。

【００２０】第４の発明によれば、蓄積されているデー
タ検索命令を再利用する際に、データ検索命令に修正を
施すことができる。このため、時間の経過などが原因で
主観的評価基準が変化した場合にでもデータ検索命令に
修正を施すことにより、蓄積されているデータ検索命令
を再利用することが可能である。

【００２１】

【実施例】以下、第１の発明の一実施例を図面を参照し
ながら説明する。

【００２２】図１は第１の発明の一実施例を示す構成図
である。図１において、１はデータを蓄積するデータ蓄
積部、２は少なくとも１つ以上のデータを提示して、そ
のデータに対するユーザの評価値を入力させる対話部、
３は前記提示したデータを入力データと見なし前記評価
値を出力データと見なして、その入出力関係を近似する
推論ルールを生成する推論ルール生成部、４はこの推論
ルールから所定の条件を満足する出力を得るための入力
範囲を算出する入力範囲算出部、５はこの入力範囲のデ
ータを検索するためのデータ検索命令を生成する検索命
令生成部、６はこのデータ検索命令に基づいて前記デー
タ蓄積部からデータを検索する検索命令実行部、７はこ
の検索結果を表示するデータ表示部である。

【００２３】以上のように構成されたデータ検索装置の
動作を図２のフローチャートを参照しながら説明する。

【００２４】［ステップa0］データ蓄積部１に蓄積され
ているデータの各属性に対してインデックスを生成す
る。ただし、データ検索装置を繰り返し利用する場合
は、このステップを初回のみ実行すればよい。本実施例
では、各属性値のとり得る範囲を大小関係に基づいた小
範囲に区切り、インデックスを生成する。記号列で表さ
れる定性的属性に対しては、アルファベット順の大小関
係に基づいてインデックスを生成する。たとえば、（表
１）に示すようにアルバイトに関するデータが蓄積され
ている場合を考える。このデータの属性は、月給（万
円）、年間の休暇日数（日）、仕事内容からなる。属性
idはデータを識別するためにデータ検索装置により自動
的につけられるものであり、データとして与えられるも
のではない。

【００２５】

【表１】

【００２６】ここで、このデータに対して識別子idを除
く各属性における属性値を例えば５個の小範囲に区切っ
てインデックスを生成すれば、図３に示すようなインデ
ックスが構成される。図３のインデックスは、月給に対
してI(1,1)、休暇日数に対してI(2,1)〜I(2,5)、仕事内
容に対してI(3,1)〜I(3,25)のように階層的に構成され
ている。また、インデックスの項目[X,Y)は属性値が定
量値の場合は数値の大小関係において、属性値が定性値
の場合はアルファベット順において、X以上でY未満の時
に属性値が項目[X,Y)に属することを表す。同様に属性
値がX以上でY以下のときに、この属性値は項目[X,Y]に
属する。

【００２７】図３のインデックスの利用法は、各属性値
が与えられた場合に、月給、休暇日数、仕事内容の順に
インデックスを参照する。インデックス参照時には、属
性値が属する項目をリンク（図中の矢印）にしたがって
データid集合に到着するまで進む。データid集合id(1)
〜id(125)には、データ識別子idが格納されている。最
後に、このデータ識別子idで識別されるデータのみを対
象として検索条件を満たすか否かを調べ、検索条件を満
たしたデータを検索結果として取り出す。

【００２８】図３のインデックスを用いて検索を行う例
として、月給４５万円以上、休暇日数１８日以上、仕事
内容がsecretaryであるデータを検索する場合を考え
る。まず、月給のインデックスI(1,1)に対して、４５万
円以上は５番目の項目[40,50]に属する。次に、項目[4
0,50]に接続されているリンクを進み休暇日数のインデ
ックスI(2,5)を参照する。インデックスI(2,5)に対し
て、１８日以上は４番目の項目[15,20)と５番目の項目
[20,25]に属する。これらの項目からリンクをそれぞれ
進み、仕事内容のインデックスI(3,24),I(3,25)のそれ
ぞれに対し、属性値secretaryが属する項目を探す。属
性値secretaryは、項目[p,t)に属し、さらにリンクを進
みデータid集合id(119),id(124)に到着する。データid
集合に到着すると、集合に含まれる識別子を取り出し、
この識別子で識別されるデータのみを対象として各属性
値と検索条件を比較する。比較の結果、属性値が検索条
件を満足するデータを検索する。以上のように、インデ
ックスを用いれば、データid集合に含まれる識別子を持
つデータのみを対象として属性値と検索条件の比較を行
えばよく、単純にすべてのデータに対してその属性値を
検索条件と照合する検索方式と比較して高速に検索でき
る。

【００２９】なお、本実施例では階層的なインデックス
を用いているが、インデックスの作成法は他の方法でも
構わない。また、従来よりデータベース管理システム(D
atabase Management System)で用いられているB-tree、
ハッシングなどデータ検索を高速化する他の手法を用い
ても構わない。これらの手法を用いれば、検索時の効率
をより良くできるといった効果が得られる。

【００３０】［ステップa1］対話部２において、あらか
じめ準備した複数のデータをサンプルとしてユーザに表
示し、そのサンプルデータに対する評価値を入力させ
る。この評価値は、「適切な」、「便利な」などユーザ
の主観的評価によるものであり、本実施例では範囲
［０，１］の値で入力するものとしている。入力される
評価値は、ユーザがどのような基準でデータ検索を行う
かによって決定され、たとえば（表１）のデータから
「適切な仕事」を検索したい場合には、サンプルデータ
（月給、休暇日数、仕事内容）に対して、ユーザが仕事
の適切さを［０，１］の範囲で入力する。また、このス
テップではユーザが範囲［０，１］に属さない評価値を
入力した場合に、範囲外の評価値入力を行ったことを指
摘し、再入力を求める。

【００３１】［ステップa2］ステップa1でユーザが入力
した評価値を出力データ、サンプルとして表示したデー
タを入力データと見なして、推論ルール生成部３に転送
する。その際に、定量的入力属性の属性値を正規化す
る。本実施例では、区間［０，１］に正規化する。たと
えば、（表２）に示すサンプルデータ（月給、休暇日
数、仕事内容）に対して、ユーザが（評価値）に示す評
価値を入力した場合を考える。

【００３２】

【表２】

【００３３】この場合、定量的属性は月給、休暇日数で
あり、月給は月給の最大値が５０とすれば、５０で割る
ことにより正規化される。休暇日数は休暇日数の最大値
が２５とすれば、２５で割ることにより正規化される。
その結果（表３）のような評価値を出力データとし、サ
ンプルデータ（月給、休暇日数、仕事内容）を入力デー
タとした入出力データが得られる。

【００３４】

【表３】

【００３５】［ステップa3］推論ルール生成部３におい
て、ステップa2により転送されてきた（表３）のような
入出力データから、その入出力関係を近似する推論ルー
ルを生成する。推論ルールの生成は、「入出力例からの
ファジィ推論ルール自動生成における定性的属性の処理
（第８回ファジィシステムシンポジウム講演論文集(199
2)FD-7-3）」に示される自動生成法を用いている。この
自動生成法によれば、名詞などの記号列で記述される定
性的属性と、数値で表される定量的属性が混在する入出
力データを与えれば、自動的にその入出力関係を精度よ
く近似する推論ルールが生成される。生成される推論ル
ールは前件部がメンバーシップ関数と論理式からなり、
後件部は実数値からなる。推論ルール自動生成のステッ
プを図４に示す。以下、各ステップについて説明する。

【００３６】ステップb0では、少数の推論ルールを初期
設定する。ステップb1では、この推論ルールを用いて、
与えられた各入力データに対する推論を行う。ステップ
b2では、ステップb1で得られる推論結果と各出力データ
との差である推論誤差を入出力データごとに算出する。
また、各入出力データに対する推論誤差がすべて所定の
値よりも小さければ処理を停止する。さらに、ステップ
b2では各入出力データに対する推論誤差を記憶してお
き、再びステップb2が実行された時に、新たに算出した
推論誤差から記憶しておいた推論誤差を減じた値（推論
誤差の変化量）を算出する。ただし、初めてステップb2
を実行した際には、ステップb3においてステップb4に進
むように推論誤差の変化量を設定する。ステップb3で
は、ステップb2で算出した推論誤差の変化量と所定の値
を比較し、推論誤差の変化量の方がより大きければステ
ップb4の処理により推論誤差がさらに減少すると判断
し、ステップb4に進む。一方、推論誤差の変化量の方が
より小さければステップb5に進む。ステップb4では、推
論ルールの数を変えずに後件部の値を可変することによ
り推論誤差を減少させる処理を行う。この処理では、た
とえば最急降下法、準ニュートン法などを用いて推論誤
差を減少させるように後件部の値を変化させる。ステッ
プb5では、まず新たなメンバーシップ関数と新たな論理
式の両方を生成する。次に、生成されたメンバーシップ
関数を前件部に持つ第１の推論ルールと、生成された論
理式を前件部に持つ第２の推論ルールをそれぞれ生成す
る。最後に、生成した第１、第２の推論ルールの少なく
ともいずれか一方を選択し、新たな推論ルールとして追
加することにより推論誤差を減少させる。ステップb5の
処理では、推論誤差の大きい入力データに対して適合度
合が大きくなるようなメンバーシップ関数、論理式をそ
れぞれ生成し、生成したメンバーシップ関数、論理式を
それぞれ前件部に持つ第１、第２の推論ルールを独立に
生成する。この第１、第２の推論ルールのいずれを追加
しても、推論誤差の大きい入力データに対する推論時に
追加した推論ルールの適合度合が大きくなる。したがっ
て、この推論ルールの後件部の値を可変させることによ
り、推論誤差の大きかった入力データに対する推論誤差
を減少させることができる。以上のように、上記推論ル
ール自動生成法では入出力データに基づいて動的にルー
ル生成を行いながら推論ルールの後件部を可変し、入出
力関係を精度よく近似する推論ルールを自動的に決定で
きる。

【００３７】上記推論ルール自動生成法で生成される推
論ルールを（数３）に示す。

【００３８】

【数３】

【００３９】（数３）の複数の推論ルールでは入力属性
が定量的属性X1,X2, ..., Xq、定性的属性Xq+1, Xq+2,
..., Xmからなっている。定性的入力属性に対する推論
ルールの前件部はB₁,B₂, ..., B_kである。本実施例で
は、このように入力属性の前半部分に定量的属性が集め
られているものとする。Rk(k=1,2,...,n)は第k番目の推
論ルールを表している。Xj=A([L_ij,M_ij,H_ij])は、i番目
のルールのj番目の定量的入力属性に対するメンバーシ
ップ関数を表し、wkはk番目のルールの後件部を表す実
数値である。B_kは、定性的入力属性に対する論理式の集
合を表す。以降ではメンバーシップ関数Xj=A([L_ij,M_ij,
H_ij])のM_ijを特に中央値と呼ぶ。また、入力属性はXjの
ように大文字で表し、入力属性値はxjのように小文字で
表す。

【００４０】メンバーシップ関数Xj=A([L_ij,M_ij,H_ij])
(i=1,2,...n;j=1,2,...q)は（数４）のように定義され
る。ただし、他の表現との整合性を考慮して、メンバー
シップ関数をルール中ではXj=A([L_ij,M_ij,H_ij])と記述
し、式中ではA([L_ij,M_ij,H_ij])(Xj)と記述している。

【００４１】

【数４】

【００４２】（数４）は、j番目の定量的属性の値がxj
であるときのメンバーシップ関数の適合度合を表す。ま
た、各定量的属性の入力変域において、M_ij≠0,M_ij≠1
であるメンバーシップ関数Xj=A([L_ij,M_ij,H_ij])に対し
て、L_kj=M_ijなるメンバーシップ関数Xj=A([L_kj,M_kj,
H_kj])と、H_hj=M_ijなるメンバーシップ関数Xj=A([L_hj,M
_hj,H_hj])が存在するように推論ルールを設定する。ま
た、M_sj=0であるs番目のルールのメンバーシップ関数は
L_sj=M_sjとし、M_fj=1であるf番目のルールのメンバーシ
ップ関数はM_fj=H_fjとする。

【００４３】論理式B_kは、定性的属性が特定の定性値に
なっている時に真となる論理式の集合になっている。た
とえば、ある定性的属性Xjが定性値symbolに等しいとき
に真となる論理式は、Xj=symbolと記述される。また、
論理式の集合は、すべての要素が論理積で結ばれている
ものとする。論理式の集合B_kに対する適合度合の計算
は、入力データ(x₁,x₂, ... ,x_m)に対して、Bk(x_q+1,x
_q+2, .... ,x_m)と記述し、（数５）で算出する。ただ
し、Bkが空の場合は推論ルールの前件部に定性的属性に
関する条件がないことを表しており、定性的入力属性に
対する適合度合は１とする。

【００４４】

【数５】

【００４５】以上のように構成される推論ルールに対す
る推論は、前件部の論理式を扱えるようにファジィ推論
を拡張したものであり（数６）に示す式で行う。（数
６）は入力データ(x₁,x₂, ... ,x_m)に対する推論を実行
し出力y^*を算出する。また、μ _kは入力データ(x₁,x₂,
... ,x_m)に対するk番目の推論ルールの適合度合いであ
る。

【００４６】

【数６】

【００４７】（表３）の入出力データに対しては、たと
えば（数７）のような推論ルールが自動生成される。た
だし、他の表現との整合性を考慮し、ルール中では定性
的属性に対する条件を論理式の集合ではなく、論理式の
連言で記述している。

【００４８】

【数７】

【００４９】［ステップa4］このステップでは、ステッ
プa3で生成された推論ルールに対し、後件部の合計が所
定の値Ｇ以上の推論ルールで構成される最少部分空間
（以降では入力対象空間と呼ぶ）をすべて取り出す。最
少部分空間は、ある入力に対して発火する（前件部の適
合度合が０より大きくなる）２^q個の推論ルールの前件
部に対し、各メンバーシップ関数の中央値で囲まれる範
囲の定量値と、各論理式を同時に満足する定性値により
構成される空間である。たとえば、（数７）においては
定量的入力属性の数qが２であり、ある入力に対して２²
＝４個の推論ルールが発火する。入力(X1,X2,X3)=(0.2,
0.2,secretary)に対して発火する推論ルールは{R1,R2,R
7,R10}である。これらの推論ルールの前件部において、
X1に対しては[0,0.5]、X2に対しては[0,0.5]がメンバー
シップ関数の中央値で囲まれる範囲であり、X3に対して
はsecretaryが各論理式を同時に満足する定性値であ
る。したがって、入力(X1,X2,X3)=(0.2,0.2,secretary)
から求められる最少部分空間は{(x1,x2,x3)|0≦x1≦0.5
and 0≦x2≦0.5 and x3=secretary}である。また、
（数７）の推論ルールのうち、w7+w10+w14+w16,w8+w11+
w15+w17,w9+w12+w15+w17,w10+w11+w16+w17が所定の値以
上の場合、入力対象空間は{(x1,x2,x3)|0.5≦x1≦1 and
0≦x2≦0.5 and x3＝secretary},{(x1,x2,x3)|0.5≦x1
≦1 and 0.5≦x2≦1 and x3≠secretary and x3≠drive
r},{(x1,x2,x3)|0.5≦x1≦1 and 0.5≦x2≦1 and x3＝d
river},{(x1,x2,x3)|0.5≦x1≦1 and 0.5≦x2≦1 and x
3＝secretary}が入力対象空間になる。

【００５０】［ステップa5］入力範囲算出部４におい
て、ステップa4で取りだした各入力対象空間から所定の
値Ｇ以上の値を出力する入力範囲を求める。入力対象空
間を構成する推論ルールの後件部がいずれも所定の値Ｇ
以上である場合には、（数６）で推論を行うことから入
力対象空間内のいずれの入力からもＧ以上の出力値が得
られる。また、入力対象空間を構成する推論ルールの後
件部のうちＧより小さい値を持つものが存在する場合、
その空間に属する入力データを所定の精度ですべて生成
し、生成した入力データに対して推論を実行する。推論
の結果、Ｇ以上の出力が得られた入力の存在する範囲を
求める。推論ルールで規定される入出力関係は連続関数
になっているために、Ｇ以上の出力が得られる入力が離
散的になることはなく、必ず範囲で与えられる。たとえ
ば、{(x1,x2,x3)|0.5≦x1≦1 and 0≦x2≦0.5 andx3＝s
ecretary}が入力対象空間であり、所定の精度がX1に対
して0.02、X2に対して0.04の場合、x1={0.5,0.52,0.54,
0.56,....,1.0}の２６データとx2={0,0.04,0.08,0.12,
0.16,...,0.5}の１３データとx3={secretary}の組み合
わせである２６×１３＝３３８の入力データを生成し、
出力が所定の値よりも大きくなる入力データの存在する
範囲が求められる。

【００５１】なお、所定の値Ｇ以上の出力が得られる入
力範囲を求める際に、入力対象空間を各入力変数ごとに
２分していくことにより、求める範囲の絞り込みをさら
に効率よく行うことも可能である。

【００５２】［ステップa6］ステップa5で求めた入力範
囲を結合して検索条件とする。この結合処理は、各入力
部分空間を論理和で結合する。たとえば、{(x1,x2,x3)|
0.5≦x1≦1 and 0.5≦x2≦1 and x3＝driver}と{(x1,x
2,x3)|0.5≦x1≦1 and 0.5≦x2≦1 and x3＝secretary}
が所定の出力Ｇを得るための入力空間として得られた場
合、{(x1,x2,x3)|(0.5≦x1≦1 and 0.5≦x2≦1 and x3=
secretary) or (0.5≦x1≦1 and 0.5≦x2≦1 and x3=dr
iver)}のように結合される。

【００５３】なお、この結合処理において単純に論理和
で結合するのみでなく、たとえば{(x1,x2,x3)|0.5≦x1
≦1 and 0≦x2≦0.5 and x3＝secretary}と{(x1,x2,x3)
|0.5≦x1≦1 and 0.5≦x2≦1 and x3＝secretary}は入
力x2に対して連続する空間であり、両空間をつなげて
{(x1,x2,x3)|0.5≦x1≦1 and 0≦x2≦1 and x3=secreta
ry}のようにするなどの処理を施してもよい。このよう
な処理を施すことによって、検索条件が理解容易な条件
になるといった効果が得られる。

【００５４】［ステップa7］検索命令生成部５におい
て、ステップa6で求めた検索条件を用いて検索命令を生
成する。本実施例では（数８）に示す文法にしたがった
検索命令を生成する。

【００５５】

【数８】

【００５６】

【数９】

【００５７】［ステップa8］検索命令実行部６におい
て、ステップa7で生成したデータ検索命令にしたがっ
て、データ蓄積部１のデータを検索する。このデータの
検索は、ステップa0で示したインデックスの利用法に従
って検索する。たとえば、（数９）のデータ検索命令の
うち、(37.5≦月給≦50 and 10≦休暇日数≦12.5 and
仕事内容＝secretary)に対し、図３のインデックスを用
いてデータを検索する場合を考える。まず、I(1,1)のイ
ンデックスに対しては、４番目と５番目の項目に属し、
それぞれの項目からでている矢印にしたがって進む。次
に、それぞれのインデックスI(2,4),I(2,5)に対しては
属性値が３番目の項目に属する。さらに、３番目の項目
からでている矢印を進み、インデックスI(3,18),I(3,2
3)に対しては、属性値が４番目の項目に属する。最後に
４番目の項目からデータid集合id(89),id(114)に到着す
る。その結果、データid集合id(89),id(114)内に蓄積さ
れている識別子のデータに対してのみ検索条件を満たし
ているか否か調査し、検索条件を満たしているデータを
取り出す。

【００５８】［ステップa9］ステップa8で取りだしたデ
ータを検索結果として表示する。

【００５９】以上のように第１の発明によれば、まずユ
ーザの主観的評価基準を精度よく近似する推論ルールを
生成し、次に生成した推論ルールからデータ検索命令を
生成し、最後に生成した検索命令にしたがってデータを
検索する。データ検索命令では、検索条件が等式、不等
式などを用いた明確な形式で記述されているために、蓄
積されているデータに大小関係に基づくインデックシン
グなどの高速検索手法を適用して、効率よく検索するこ
とが可能となっている。

【００６０】なお、本実施例ではステップa1においてユ
ーザに表示するデータをあらかじめ準備しているものと
したが、データ蓄積部１からいくつかのデータを取り出
し、そのデータを用いてもよい。

【００６１】次に、第２の発明の一実施例を図５を参照
しながら説明する。なお、図５に示す第２の発明の一実
施例は、基本的に図１に示した第１の発明の一実施例と
同じ構成であるので同一構成部分には同一番号を付して
詳細な説明は省略する。第１の発明の構成と異なるの
は、データ検索命令をユーザに表示する説明部２１と、
この検索命令に対してユーザが修正のための命令を入力
する編集命令入力部２２と、この命令にしたがいデータ
検索命令を修正する修正部２３を備えたことである。

【００６２】以上のように構成された第２の発明の一実
施例の動作を図６のフローチャートを参照しながら説明
する。

【００６３】ステップc0からステップc7までは図２に示
した第１の発明の一実施例のステップa0からステップa7
と基本的に同じ動作である。ステップc11からステップc
12までは、第１の発明の一実施例のステップa8からステ
ップa9までと基本的に同じ動作である。このため、以上
のステップについての詳細な説明は省略し、異なる動作
のステップのみを以下に説明する。

【００６４】［ステップc8］このステップでは、説明部
２１においてデータ検索命令を表示する。データ検索命
令の検索条件は、不等式、等式を用いて表現されている
ため、ユーザは表示された検索条件を容易に理解するこ
とができる。たとえば、（数９）に示すようなデータ検
索命令が示される。

【００６５】［ステップc9］ステップc8で表示されたデ
ータ検索命令に対し、ユーザが編集命令を入力する。こ
の入力は編集命令入力部２２において行われる。本実施
例では、編集命令をプログラミング言語Prologの文法に
したがって入力するものとし、受理できる入力は検索条
件に対して特定の条件を削除する命令と、ある条件を追
加する命令である。特定の条件を削除する命令は、”de
lete(条件)”と入力する。ある条件を追加する命令
は、”add(条件,論理演算子)”と入力する。本実施例で
は、論理演算子は論理積あるいは論理和としている。た
とえば、検索条件”0≦月給≦50 and 0≦休暇日数≦5 a
nd 仕事内容＝secretary”に対して、条件”仕事内容＝
secretary”を消去したい場合には、”delete(仕事内容
＝secretary)”を編集命令として入力する。

【００６６】［ステップc10］修正部２３において、ス
テップc9の編集命令に基づき検索条件を修正する。たと
えば、検索条件”0≦月給≦50 and 0≦休暇日数≦5 and
仕事内容＝secretary”に対して、編集命令”delete
(仕事内容＝secretary)”,”add((仕事内容＝driver or
仕事内容＝secretary),and)”が入力された場合、検索
条件は”0≦月給≦50 and 0≦休暇日数≦5 and (仕事内
容＝driver or 仕事内容＝secretary)”になる。

【００６７】以上のように、第２の発明によれば、デー
タ検索装置によって生成されたデータ検索命令が表示さ
れる。このため、ユーザはデータ検索命令の検索条件が
意図に反しているか否かをデータ検索を行う前に確認で
きる。また、検索条件が意図に反する場合には、編集命
令を入力することにより容易に修正することができる。

【００６８】次に、第３の発明の一実施例を図７を参照
しながら説明する。なお、図７に示す第３の発明の一実
施例は、基本的に図１に示した第１の発明の一実施例と
同じ構成であるので同一構成部分には同一番号を付して
詳細な説明は省略する。第１の発明の構成と異なるの
は、データ検索に用いるデータ検索命令を識別する命令
識別名とユーザ名をユーザに入力させる命令検索用入力
部３１と、検索命令生成部５で生成されたデータ検索命
令を命令識別名とユーザ名と組み合わせて蓄積する命令
蓄積部３２と、命令検索用入力部３１で入力された命令
識別名とユーザ名に基づき命令蓄積部３２からデータ検
索命令を検索する命令検索部３３と、データ検索命令が
検索された場合には前記データ検索命令を検索命令実行
部６に入力し、データ検索命令が検索されなかった場合
には対話部２を起動する命令再利用部３４を備えたこと
である。

【００６９】以上のように構成された第３の発明の一実
施例の動作を図８のフローチャートを参照しながら説明
する。

【００７０】ステップd0は、図２に示した第１の発明の
一実施例のステップa0と基本的に同じ動作である。ステ
ップd4は第１の発明の一実施例のステップa1からステッ
プa7と同じ動作である。ステップd6からステップd7まで
は、第１の発明の一実施例のステップa8からステップa9
までと基本的に同じ動作である。このため、以上のステ
ップについての詳細な説明は省略し異なる動作のステッ
プのみを以下に説明する。

【００７１】［ステップd1］命令検索用入力部３１にお
いて、ユーザ名とデータ検索命令の識別に用いる命令識
別名をユーザに入力させる。ユーザ名は、ユーザを識別
できるものであれば、記号や番号であっても構わない。
命令識別名は、再びデータ検索を行う際に蓄積されてい
るデータ検索命令を検索しやすいように、たとえば（表
１）のデータに対して「適切な仕事」、「月給が多い仕
事」などが考えられる。

【００７２】［ステップd2］データ検索命令は（表４）
に示すように、命令識別名、ユーザ名と組み合わされて
命令蓄積部３２に蓄積される。

【００７３】

【表４】

【００７４】命令検索部３３において、ステップd1で入
力された命令識別名とユーザ名を検索キーとして、（表
４）に示すようなデータからデータ検索命令を検索す
る。

【００７５】［ステップd3］命令再利用部３４におい
て、ステップd2でデータ検索命令が検索された場合には
ステップd6へ進み、検索されたデータ検索命令を実行す
る。ステップd2でデータ検索命令が検索されなかった場
合にはステップd4へ進む。

【００７６】［ステップd5］ステップd4で生成されたデ
ータ検索命令を、ステップd1で入力されたユーザ名、命
令識別名とともに、検索命令蓄積部３２に蓄積する。

【００７７】以上のように、第３の発明によれば、一度
生成したデータ検索命令を蓄積し、同一の主観的評価基
準により再びデータ検索する際には蓄積したデータ検索
命令を再利用する。このため、同一の主観的評価基準に
より再びデータ検索を行う際にはデータ検索命令を生成
し直す必要がなく効率的である。

【００７８】なお、本発明で付加した命令検索用入力部
３１と、命令蓄積部３２と、命令検索部３３と、命令再
利用部３４を第２の発明に付加することも可能である。

【００７９】次に、第４の発明の一実施例を図９を参照
しながら説明する。なお、図９に示す第４の発明の一実
施例は、基本的に図７に示した第３の発明の一実施例と
同じ構成であるので同一構成部分には同一番号を付して
詳細な説明は省略する。第３の発明の構成と異なるの
は、命令検索部３３でデータ検索命令が検索された場合
にデータ検索命令を表示する再利用命令表示部４１と、
このデータ検索命令に対するユーザの修正命令を受け付
ける再利用編集命令入力部４２と、この命令にしたがい
データ検索命令を修正した後に検索命令実行部に入力す
る再利用修正部４３とを備え、命令検索部３３において
データ検索命令が検索されなかった場合には対話部２を
起動し、データ検索命令が検索された場合には再利用編
集命令入力部４２を起動する修正可能再利用部４４で命
令再利用部３４を置き換えたことである。

【００８０】以上のように構成された第４の発明の一実
施例の動作を図１０のフローチャートを参照しながら説
明する。

【００８１】ステップe0からステップe2までは、図８に
示した第３の発明の一実施例のステップd0からd2と同じ
動作である。ステップe4からステップe5までは、第３の
発明の一実施例のステップd4からd5と同じ動作である。
ステップe9からステップe10までは、第３の発明の一実
施例のステップd6からd7と同じ動作である。このため、
以上のステップについての詳細な説明は省略し、異なる
動作のステップのみを以下に説明する。

【００８２】［ステップe3］修正可能再利用部４４にお
いて、ステップe2でデータ検索命令が検索された場合に
はステップe6へ進み、データ検索命令が検索されなかっ
た場合にはステップe4へ進む。

【００８３】［ステップe6］再利用命令表示部４１にお
いて、ステップe2で検索されたデータ検索命令を表示す
る。データ検索命令は第３の発明の一実施例で用いたも
のと同じものであり、ユーザは表示されたデータ検索命
令を理解することができる。

【００８４】［ステップe7］再利用編集命令入力部４２
において、ユーザからの編集命令の入力を受け付ける。
この編集命令は、第２の発明の一実施例のステップc9で
説明したものと同じである。たとえば、検索条件”0≦
月給≦50 and 0≦休暇日数≦5 and 仕事内容＝secretar
y”に対して、条件”仕事内容＝secretary”を消去した
い場合には、”delete(仕事内容＝secretary)”を編集
命令として入力する。

【００８５】［ステップe8］再利用修正部４３におい
て、ステップe7で入力された編集命令にしたがってデー
タ検索命令の検索条件部分を修正する。

【００８６】以上のように、第４の発明によれば再利用
するデータ検索命令に対し、ユーザが修正を施すことが
可能になっている。このため、データ検索命令の再利用
時に主観的評価基準が変わっている場合にでも、データ
検索命令を修正して利用することができる。なお、再利
用時に修正したデータ検索命令をデータ蓄積部に再び蓄
積できるように構成できることは言うまでもない。

【００８７】また、いずれの発明においても、各部はコ
ンピュータを用いてソフトウェア的に実現しても、それ
ら各部の有する各機能を専用のハード回路を用いて実現
してもかまわない。

【００８８】

【発明の効果】第１の発明によれば、まずユーザの主観
的評価を精度よく近似する推論ルールを生成し、次に生
成した推論ルールからデータ検索命令を生成し、最後に
生成した検索命令にしたがってデータを検索する。デー
タ検索命令は、等式、不等式など大小関係を用いて明確
に記述された検索条件を持っている。このため、あらか
じめ蓄積されているデータに対し、属性値の大小関係に
基づいてインデックシングを行うなどの高速検索手法を
適用することができ、効率のよい検索が可能である。

【００８９】第２の発明によれば、データ検索装置によ
って生成されたデータ検索命令が表示される。このた
め、ユーザはデータ検索命令の検索条件が意図に反して
いるか否かをデータ検索命令の実行前に確認できる。ま
た、検索条件が意図に反する場合には、編集命令を入力
することにより容易に修正することができる。

【００９０】第３の発明によれば、一度生成したデータ
検索命令を蓄積し、同一の主観的評価基準により再びデ
ータ検索する際には蓄積したデータ検索命令を再利用す
ることができる。このため、同一の主観的評価基準に対
してデータ検索命令の生成をし直す必要がなく効率的で
ある。

【００９１】第４の発明によれば、再利用するデータ検
索命令に対し、ユーザが修正を施せる。このため、デー
タ検索命令の再利用時にユーザの主観的評価基準が変わ
ってしまっている場合にでも、データ検索命令を修正し
て利用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の発明の一実施例であるデータ検索装置の
構成を示すブロック図

【図２】同実施例の動作手順を示すフローチャート

【図３】同実施例で使用されるインデックスの例を示す
図

【図４】同実施例で使用される推論ルール自動生成の動
作手順を示すフローチャート

【図５】第２の発明の一実施例であるデータ検索装置の
構成を示すブロック図

【図６】同実施例の動作手順を示すフローチャート

【図７】第３の発明の一実施例であるデータ検索装置の
構成を示すブロック図

【図８】同実施例の動作手順を示すフローチャート

【図９】第４の発明の一実施例であるデータ検索装置の
構成を示すブロック図

【図１０】同実施例の動作手順を示すフローチャート

【図１１】従来のデータ検索技術の構成を示すブロック
図

【符号の説明】

１データ蓄積部２対話部３推論ルール生成部４入力範囲算出部５検索命令生成部６検索命令実行部７データ表示部２１説明部２２編集命令入力部２３修正部３１命令検索用入力部３２命令蓄積部３３命令検索部３４命令再利用部４１再利用命令表示部４２再利用編集命令入力部４３再利用修正部４４修正可能再利用部１０１メンバーシップ関数入力部１０２記憶部１０３データ蓄積部１０４適合度演算部１０５結合部１０６検索結果表示部１０７ユーザ評価入力部１０８調整部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】データを蓄積するデータ蓄積手段と、少な
くとも１つ以上のデータを提示して、そのデータに対す
るユーザの評価値を入力させる対話手段と、前記提示し
たデータを入力データと見なし前記評価値を出力データ
と見なして、その入出力関係を近似する推論ルールを生
成する推論ルール生成手段と、前記推論ルール生成手段
により生成された前記推論ルールの入出力において、所
定の条件を満足する出力に対する入力の範囲を算出する
入力範囲算出手段と、前記入力範囲算出手段により生成
された入力の範囲に基づいてデータ検索命令を生成する
検索命令生成手段と、前記データ検索命令を入力として
前記データ蓄積手段からデータを検索する検索命令実行
手段と、前記検索命令実行手段により実行された検索結
果を表示するデータ表示手段とを備えたデータ検索装
置。
【請求項２】データ検索命令の検索条件が大小関係など
を表す関係式、複数の関係式を結合する論理積、論理和
などの論理演算子を用いて表示された請求項１記載のデ
ータ検索装置。
【請求項３】データを、前記データを分類する各属性の
属性値に従って複数に分割し、前記分割した属性値範囲
のそれぞれに該当する複数のデータ集合として蓄積する
データ蓄積手段と、少なくとも１つ以上のデータを提示
して、そのデータに対するユーザの評価値を入力させる
対話手段と、前記提示したデータを入力データと見なし
前記評価値を出力データと見なして、その入出力関係を
近似する推論ルールを生成する推論ルール生成手段と、
前記推論ルール生成手段により生成された前記推論ルー
ルの入出力において所定の条件を満足する出力に対する
入力の範囲を算出する入力範囲算出手段と、前記入力範
囲算出手段により生成された入力の範囲に基づいてデー
タ検索命令を生成する検索命令生成手段と、前記データ
検索命令を入力として前記複数のデータ集合中から該当
するデータ集合を選択し、その選択されたデータ集合に
ついてのみ前記データ蓄積手段からデータを検索する検
索命令実行手段と、前記検索命令実行手段により実行さ
れた検索結果を表示するデータ表示手段とを備えたデー
タ検索装置。
【請求項４】データ検索命令の検索条件が大小関係など
を表す関係式、複数の関係式を結合する論理積、論理和
などの論理演算子を用いて表示された請求項３記載のデ
ータ検索装置。
【請求項５】データを蓄積するデータ蓄積手段と、少な
くとも１つ以上のデータを提示して、そのデータに対す
るユーザの評価値を入力させる対話手段と、前記提示し
たデータを入力データと見なし前記評価値を出力データ
と見なして、その入出力関係を近似する推論ルールを生
成する推論ルール生成手段と、前記推論ルールの入出力
において、後件部の合計が所定値以上の推論ルールによ
り構成される入力の部分空間から、前記所定値以上の出
力が得られる入力の存在する空間を入力の範囲として算
出する入力範囲算出手段と、前記入力範囲算出手段によ
り算出された入力の範囲に基づいてデータ検索命令を生
成する検索命令生成手段と、前記データ検索命令を入力
として前記データ蓄積手段からデータを検索する検索命
令実行手段と、前記検索命令実行手段により実行された
検索結果を表示するデータ表示手段とを備えたデータ検
索装置。
【請求項６】データ検索命令の検索条件が大小関係など
を表す関係式、複数の関係式を結合する論理積、論理和
などの論理演算子を用いて表示された請求項５記載のデ
ータ検索装置。
【請求項７】データを蓄積するデータ蓄積手段と、少な
くとも１つ以上のデータを提示して、そのデータに対す
るユーザの評価値を入力させる対話手段と、前記提示し
たデータを入力データと見なし前記評価値を出力データ
と見なして、その入出力関係を近似する推論ルールを生
成する推論ルール生成手段と、前記推論ルール生成手段
により生成された前記推論ルールの入出力において、所
定の条件を満足する出力に対する入力の範囲を算出する
入力範囲算出手段と、前記入力範囲算出手段により生成
された入力の範囲に基づいてデータ検索命令を生成する
検索命令生成手段と、前記データ検索命令を入力として
前記データ蓄積手段からデータを検索する検索命令実行
手段と、前記検索命令実行手段により実行された検索結
果を表示するデータ表示手段と、前記データ検索命令を
ユーザに表示する説明手段と、このデータ検索命令に対
してユーザが修正のための命令を入力する編集命令入力
手段と、この命令にしたがいデータ検索命令を修正する
修正手段とを備えたデータ検索装置。
【請求項８】データ検索命令の検索条件が大小関係など
を表す関係式、複数の関係式を結合する論理積、論理和
などの論理演算子を用いて表示された請求項７記載のデ
ータ検索装置。
【請求項９】データを蓄積するデータ蓄積手段と、少な
くとも１つ以上のデータを提示して、そのデータに対す
るユーザの評価値を入力させる対話手段と、前記提示し
たデータを入力データと見なし前記評価値を出力データ
と見なして、その入出力関係を近似する推論ルールを生
成する推論ルール生成手段と、前記推論ルール生成手段
により生成された前記推論ルールの入出力において、所
定の条件を満足する出力に対する入力の範囲を算出する
入力範囲算出手段と、前記入力範囲算出手段により生成
された入力の範囲に基づいてデータ検索命令を生成する
検索命令生成手段と、前記データ検索命令を入力として
前記データ蓄積手段からデータを検索する検索命令実行
手段と、前記検索命令実行手段により実行された検索結
果を表示するデータ表示手段と、前記データ検索命令を
識別する命令識別名とユーザを識別するユーザ名をユー
ザに入力させる命令検索用入力手段と、前記検索命令生
成手段において生成されたデータ検索命令と前記命令識
別名とユーザ名とを組み合わせて蓄積する命令蓄積手段
と、前記命令検索用入力手段において入力された命令識
別名とユーザ名に基づき前記命令蓄積手段からデータ検
索命令を検索する命令検索手段と、前記データ検索命令
が検索された場合には前記データ検索命令を前記検索命
令実行手段に入力し、前記データ検索命令が検索されな
かった場合には前記対話手段を起動する命令再利用手段
とを備えたことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項１０】データ検索命令の検索条件が大小関係な
どを表す関係式、複数の関係式を結合する論理積、論理
和などの論理演算子を用いて表示された請求項９記載の
データ検索装置。
【請求項１１】命令検索手段でデータ検索命令が検索さ
れた場合に、前記データ検索命令を表示する再利用命令
表示手段と、このデータ検索命令に対する修正を行う命
令をユーザから受け付ける再利用編集命令入力手段と、
この命令に従って前記データ検索命令を修正し、このデ
ータ検索命令を検索命令実行手段に入力する再利用修正
手段とを備え、命令再利用手段を命令検索手段において
データ検索命令が検索された場合には再利用編集命令入
力手段を起動し、データ検索命令が検索されなかった場
合には対話手段を起動する修正可能再利用手段で置き換
えたことを特徴とする請求項９記載のデータ検索装置。