JPH0773083A - 情報検索装置および仮想データベース管理システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 複数の標準的なデータベース管理システムに
対して問題指向の概念スキーマを提供するために知識ベ
ース管理システムを使用する仮想データベース管理シス
テムとして情報検索システムを実現する。 【構成】 概念スキーマにおいて、概念の階層を使用し
て個体オブジェクトを編成する。クラシファイアは、個
体オブジェクトが表現する概念を決定し、新しい概念と
既存の概念の関係を決定する。知識ベースをクラシファ
イアとともに使用して、問合せが概念に変換され、個体
オブジェクトと概念の間の関係における変化が検出され
る。ウィンドウベースのユーザインタフェースによっ
て、情報への柔軟で実験的なアクセスが可能となる。ユ
ーザインタフェースの特殊機能によって、ユーザは、問
合せから概念への変換を指定し、変化を検出するモニタ
を設定し、グラフの一部を指定することによって問合せ
を定義することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、一般的に、データ分析
に関し、特に、知識ベースシステムを使用して実行され
るデータ分析に関する。

【０００２】

【従来の技術】コンピュータの時代においては、情報は
主にデータベース管理システムに格納される。図１は、
データベース管理システム（ＤＢＭＳ）１０１の概略ブ
ロック図である。システム１０１は、情報を格納するた
めのディスクドライブのような記憶装置、および、その
データにアクセスするためにディスクドライブに結合さ
れたプロセッサを使用して実現される。システム１０１
では、検索すべき情報を記述する問合せ１０３がＤＢＭ
Ｓ１０１に提示され、ＤＢＭＳ１０１はその問合せを問
合せマネージャ１０７で処理し、データベース１１７内
でその情報を検索し、データ１０５を返す。問合せ１０
３は、名前を使用することによって検索すべき情報を記
述する。例えば、ＳＱＬ問合せ言語における問合せは以
下の一般形を有する。 ｓｅｌｅｃｔ ＜フィールド名＞ ｆｒｏｍ ＜テーブル名＞ ｗｈｅｒｅ ＜行が満たすべき制約＞ もちろん、データベース１１７内の情報は名前によって
検索されるのではなく、データベース１１７が実現され
ている記憶装置内のアドレスによって検索される。問合
せ１０３で使用される名前と、データベース１１７で使
用されるアドレスの間の関係は、スキーマ１１３によっ
て確立される。スキーマ１１３は、問合せで使用される
名前を、その名前によって参照されるデータを含むデー
タベース１１７内の位置によって定義する。

【０００３】データベース管理システム１０１の動作は
以下のとおりである。問合せ１０３が問合せマネージャ
１０７によって受け取られ、問合せマネージャ１０７は
それを解析する。問合せマネージャ１０７は問合せ１０
３内の名前１０９をスキーマ１１３に提示し、スキーマ
１１３は、データベース１１７内でその名前によって表
現されるデータを記述する記述子１１１を返す。続い
て、問合せマネージャ１０７は、その記述子および問合
せ１０３を使用して作用１１２の列を生成し、これによ
ってデータベース１１７は、問合せ１０３によって指定
されたデータ１０５を返す。続いて問合せマネージャ１
０７はデータ１０５を、その問合せを生成したユーザに
返す。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】データベース管理シス
テム１０１は、データの格納および検索に効果的である
が、いくつかの問題点を有する。その問題点のうちの１
つは、複雑さである。ＳＱＬのような問合せ言語は単純
ではない。さらに、大規模なデータベース管理システム
１０１のスキーマ１１３もまた複雑である。問合せ１０
３の効果的な作成は、システム１０１で使用される問合
せ言語の詳細な理解のみならず、スキーマ１１３で使用
される名前の意味の詳細な理解をも必要とする。この理
由のため、システム１０１の問合せの作成は専門家に任
されることが多い。ここでのオーバヘッドはどんな場合
でも大きく、異なるデータベース管理システム１０１が
異なる問合せ言語とともにかかわる場合には増大する。
問合せ作成の複雑さを克服する試みは以下のような技術
を含んでいる。 ・ユーザが対話的に記入する書式。問合せはこの書式か
ら作成される。 ・システムのユーザに親しみやすい概念によるスキーマ
１１３で使用される名前の再定義。 ・データベース管理システム１０１への自然言語インタ
フェース。 このような技術の最近の例はビジネスオブジェクツ(Bus
inessObjects)である。この技術では、ＳＱＬの専門家
が、ユーザが親しみやすい用語を使用した書式を、ＳＱ
Ｌ問合せ言語の問合せに関係づける。書式に記入するこ
とによって、ユーザは、ＳＱＬ問合せ言語を知らずにＳ
ＱＬ問合せを生成することができる。上記の技術は有意
義であるが、いずれも、興味のある情報が複数種類のデ
ータベース管理システム１０１に含まれているという状
況に対処することができない。

【０００５】データベース管理システム１０１のもう１
つの問題点は、その構成が比較的柔軟でないことであ
る。スキーマ１１３への変更は、スキーマ１１３および
そのデータベース１１７との関係に通暁した専門家によ
ってのみなされる。実際、多くのシステム１０１では、
スキーマ１１３はコンパイルによって生成され、その結
果、スキーマ１１３への変更はデータベース管理システ
ム１０１全体の再コンパイルを必要とする。構成が柔軟
でないことは、データベース管理システム１０１の設計
およびその後の使用の両方に問題を引き起こす。構成が
柔軟でないことのため、データベース管理システム１０
１のスキーマ１１３の設計は困難で高価となる。特に、
最終的なシステムの最善形を決定するために、プロトタ
イプを生成してそれによって実験するという技術の使用
が困難となる。また、構成が柔軟でないことのため、ス
キーマ１１３の最初の設計では想像しなかったような方
法でデータベース１１７にアクセスすることも困難であ
る。この問題は、大規模なデータベース管理システム１
０１が最初に意図した目的のみならず、種々の調査の資
源として使用されるようになるにつれてさらに重要にな
っている。データベース管理システムのスキーマは最初
の目的のために設定されているため、調査に必要な様式
で情報を見る問合せを作成することが困難である。

【０００６】

【課題を解決するための手段】データベース管理システ
ム１０１の上記およびその他の問題点は、データベース
管理システムとともに知識ベース管理システムを使用す
ることによって解決される可能性がある。ここで、知識
ベース管理システムとデータベース管理システムの主要
な相違点は次のとおりである。データベース管理システ
ムでは、スキーマ１１３の設計者は、データベース１１
７内のデータの概念的知識を使用してスキーマ１１３を
設計するが、スキーマ１１３と問合せ言語はその概念的
知識を反映しない。例えば、ＳＱＬを使用したシステム
では、問合せは、テーブルならびにそのテーブルの行お
よび列を指定することによってデータを指定する。一
方、知識ベース管理システムでは、スキーマの対応物お
よびデータを記述するために使用される言語は、その概
念的知識を反映する。米国特許出願第０７／７８１，４
６４号（発明者：ボルギダ他、発明の名称：情報アクセ
ス装置および方法、出願日：１９９１年１０月２３日、
本出願の出願人に譲渡）は、一般的に、知識ベース管理
システムがデータベース管理システムとともに使用され
る方法を開示している。本出願は、知識ベース管理シス
テムをデータベース管理システムと統合する使用法およ
び利点についてさらに詳細に開示するものである。

【０００７】従来技術のデータベース管理システムの上
記の問題点は、仮想データベース管理システムおよび仮
想知識ベース管理システムによって解決される。このデ
ータベース管理システムは次のものを含む。 ・第１の問合せを受け取リ、それに応答してデータを返
す１以上のデータベース管理システム。 ・概念のセットに従って知識ベース内のデータを編成
し、その概念を使用する記述言語に提示された式に応答
してそのデータに作用する知識ベース管理システム。 ・式を受け取り、式を第１問合せに翻訳し、データを受
け取り、知識ベースに組み込むために知識ベース管理シ
ステムへの式とともにそのデータを返す手段。 ・データのうちのあるものを指定する第２の問合せを受
け取り、それに応答して、第２問合せをそのデータを指
定する式に翻訳し、その式を知識ベース管理システムに
送り、そのデータを知識ベース管理システムから受け取
り、そのデータを提供する手段。

【０００８】仮想データベース管理システムが知識ベー
ス管理システムを含むということは、仮想データベース
管理システムに、問合せを知識ベース管理システムで使
用される概念に変換すること、および、知識ベース管理
システムにおけるあるカテゴリーから他のカテゴリーへ
の個体の移動を追跡することを含む新しい作用を実行す
る能力を与える。問合せ変換に関しては、本発明のその
目的は以下のように要約される。

【０００９】・情報の本体が個体およびその個体を編成
する概念によって表現される知識ベースと、 ・知識ベースに結合し、個体のコレクションを指定する
問合せに応答して、その個体のコレクションを指定し概
念と両立する書式を有するコレクション指定を作成する
手段と、 ・知識ベースに結合し、コレクション指定を受け取り、
コレクション指定を概念に統合する手段とを有する、情
報の本体を編成する装置。

【００１０】あるカテゴリーから他のカテゴリーへの個
体の移動を追跡することに関しては、本発明のその目的
は以下のように要約される。

【００１１】・情報の本体が個体およびその個体を編成
する概念によって表現される知識ベースと、 ・１以上の個体に関して変更を行う手段と、 ・その変更に応答して、その変更および概念によって要
求されるように個体の再編成を行う手段と、 ・その再編成に応答して、１以上の個体に関してその再
編成の効果を表示する手段とを有する、情報の本体の変
化を検出する装置。

【００１２】最後に、仮想データベース管理システム
は、任意の種類のデータベース管理システムで使用可能
な、グラフから問合せを生成する技術を使用する。

【００１３】

【実施例】以下の好ましい実施例の詳細な説明は、好ま
しい実施例およびその作用の概観から始め、その後、特
定の領域についてさらに詳細に説明する。その後、好ま
しい実施例のユーザインタフェースについて詳細に説明
する。

【００１４】［１．好ましい実施例の概観：図２］図２
は、１以上のデータベース管理システム１０１とともに
知識ベース管理システムを使用する情報検索システム２
０１のブロック図である。本質的には、知識ベース管理
システム（ＫＢＭＳ）２１７は、仮想データベース管理
システム（ＶＤＢＭＳ）２１５を作成するために使用さ
れる。「仮想」という用語は、ここでは、「仮想メモリ
システム」という概念で使用されるのと同様の意味で使
用される。仮想メモリシステムは、プログラマが、論理
アドレスによってデータをアドレス指定することを可能
にする。論理アドレスは、システムが自動的に実際のデ
ータの物理アドレスに翻訳する。こうして、プログラマ
は、プログラムが実行されているコンピュータシステム
がどのようにして実際にデータを格納しているかについ
て注意する必要がない。仮想データベース管理システム
もまた、そのデータを、１以上のデータベース管理シス
テム（図２のデータベース管理システム１０１（０．．
ｎ））から取得するが、仮想データベース管理システム
で使用されるスキーマおよび問合せ言語は、それらのデ
ータベース管理システムで使用されるスキーマおよび問
合せ言語とは独立である。さらに、仮想データベース管
理システムにおけるスキーマは、そのデータを含むデー
タベース管理システムのスキーマとは独立であるため、
仮想データベース管理システムのスキーマは、その仮想
データベース管理システムが使用されている調査分野に
合わせて特別に作成することが可能である。

【００１５】仮想データベース管理システムを作成する
ために知識ベース管理システムを使用することはさらに
次のような利点を提供する。 ・スキーマは、調査分野に関係する概念を使用して作成
され、その概念は問合せで直接使用可能である。 ・知識ベース管理システムは新しい概念をスキーマに組
み込むことができ、それによって動的に拡張可能とな
る。 ・スキーマで使用される概念とそれに含まれるデータと
の関係の変化が検出可能である。 以下でさらに詳細に説明するように、これらの利点によ
って、情報検索システム２０１は、従来技術の情報検索
システムよりも非常に容易に使用することができ、非常
に柔軟になる。

【００１６】情報検索システム２０１の説明を続ける
と、好ましい実施例では、情報検索システム２０１を実
現する第１のステップは、なされる調査に関連する概念
を使用して仮想スキーマ２１９を設計することである。
これがなされると、前掲のボルギダ他の特許出願に記載
された技術を使用して、データ１０５を１以上のデータ
ベース管理システム１０１から知識ベース管理システム
２１７の仮想データベース２２１にロードする。ロード
は、知識ベース管理システム２１７で使用される記述言
語（ＤＬ２２３）によるスキーマの概念の記述をトラン
スレータ２２６に与えることによってなされる。トラン
スレータ２２６は、この記述を、関係するデータベース
管理システム１０１に要求されるように問合せ１０３に
翻訳する。データがトランスレータ２２６に返される
と、トランスレータ２２６は、そのデータを、記述言語
２２３によるその記述とともに（矢印２２４）、仮想デ
ータベース管理システム２１５に送る。続いて、知識ベ
ース管理システム２１７は、そのデータを、その記述に
よって要求されるように仮想データベース２２１に追加
する。情報検索システム２０１の好ましい実施例は、仮
想データベース２２１内のデータの月ごとの更新のみが
要求されるような環境で使用される。その結果、ロード
は「バッチ」技術を使用してなされる。更新がさらに頻
繁になされなければならないようなその他の環境では、
ロードは、トランスレータ２２６が記述言語２２３記述
を保持し、問合せ１０３をその記述から必要な間隔で生
成し、その結果のデータおよび記述を仮想データベース
管理システム２１５に送ることによってなされる。また
は、データベース管理システム１０１における関連する
変更を知ったユーザが、変更されたデータを仮想データ
ベース２２１にロードするよう要求することも可能であ
る。

【００１７】仮想データベース管理システム２１５がロ
ードされると、ユーザは、グラフィカルユーザインタフ
ェース（ＧＵＩ）２０３を使用して、仮想データベース
管理システム２１５に問合せを行い、その問合せの結果
を見ることが可能である。グラフィカルユーザインタフ
ェース２０３は、ユーザによって要求された情報が１以
上のウィンドウに表示されるディスプレイ２０５を含
む。ユーザは、キーボード２０７およびポインティング
デバイス２０９によってグラフィカルユーザインタフェ
ース２０３を制御し、それによって、情報検索システム
２０１を制御する。キーボードおよびポインティングデ
バイスからの入力（矢印２３３）は、グラフィカルユー
ザインタフェースマネージャ２２９に送られ、グラフィ
カルユーザインタフェースマネージャ２２９は、その入
力に基づいて仮想データベースコマンド（ＶＤＢＣ）２
１１を生成する。仮想データベースコマンド２１１は、
仮想問合せマネージャ２２７に送られる。仮想データベ
ースコマンド２１１には、「概念問合せ」が含まれる。
概念問合せは、知識ベース管理システム２１７に特に適
合し、仮想スキーマ２１９で使用される概念によって問
合せを表現する問合せ言語で書かれる。こうして、概念
問合せは、データベース管理システム１０１で使用され
るどの問合せ言語やスキーマとも独立となり、さらに、
なされる調査に直接関連する概念を使用する。

【００１８】仮想問合せマネージャ２２７は、問合せ
を、知識ベース管理システム２１７によって実行可能な
作用２２２に変換する。作用に応答して、知識ベース管
理システム２１７は仮想データベース２２１から情報の
コレクション２２５を返す。ここで、コレクションと
は、セットと同様のものであるが、コレクションは同一
の要素も含むことがあるという点が異なる。例えば、
｛ａ，ｂ，ｃ｝はセットであり、｛ａ，ａ，ｂ，ｃ｝は
コレクションである。続いて、コレクション２２５に基
づく情報２１３はグラフィカルユーザインタフェースマ
ネージャ２２９に返され、グラフィカルユーザインタフ
ェースマネージャ２２９は、ディスプレイ２０５のウィ
ンドウ内でその情報を使用する（矢印２３１）。例え
ば、グラフィカルユーザインタフェースマネージャ２２
９は、コレクション２２５からのデータを使用して、デ
ィスプレイ２０５のウィンドウに表示されるグラフを作
成する。

【００１９】［２．仮想データベース管理システム２１
５の詳細：図３］図３は、好ましい実施例の仮想データ
ベース管理システム２１５の詳細なブロック図である。
知識ベース管理システム２１７から始めると、知識ベー
ス管理システム２１７は、ＣＬＡＳＳＩＣ記述言語ベー
スの知識ベース管理システムを使用して実現される。記
述言語ベースの知識ベース管理システムは、記述言語で
書かれた概念または個体オブジェクトの記述をとり、そ
の概念または個体オブジェクトを分類する。すなわち、
すでにデータベース内にあるすべての概念または個体オ
ブジェクトとの関係を見つける。分類は、記述言語で表
現された任意の２つの項の間の一般化（包含）関係を発
見する知識ベース管理システムの能力に基づく。分類
は、新しい記述より一般的な（すなわち、新しい記述を
包含する）すべての以前に指定された記述、および、新
しい記述より特殊な（すなわち、新しい記述によって包
含される）すべての以前に指定された記述を発見する。
このような知識ベース管理システムは、一般的なほうの
記述のうち最も特殊なもの、および、特殊なほうの記述
のうち最も一般的なものを発見し、新しい記述をそれら
の間に入れることができる。これによって、記述間の一
般化順序（包含関係に基づく半順序）が得られる。ほと
んどの記述言語は、任意の記述が、より一般的な記述を
複数有することが可能であり、従って厳密に階層的な順
序を生成しないが、この半順序は、階層として考えるこ
とができる。記述言語ベースの知識ベース管理システム
は、アール．ジェー．ブラックマン(R. J. Brachman)、
ジェー．ジー．シュモルゼ(J. G. Schmolze)「ＫＬ−Ｏ
ｎｅ知識表現システムの概観」コグニティヴ・サイエン
ス(Cognitive Science)、第９巻第２号（１９８５年４
月−６月）第１７１〜２１６ページに記載されている。
ＣＬＡＳＳＩＣシステムで使用される記述言語は、アー
ル．ジェー．ブラックマン他「ＣＬＡＳＳＩＣユーザー
ズマニュアル」エイ・ティ・アンド・ティ・ベル・ラボ
ラトリーズ・テクニカル・レポート(AT&T Bell Laborat
ories Technical Report)（１９９１年）に記載されて
いる。

【００２０】ＣＬＡＳＳＩＣ知識ベース３１９は、３つ
の主要部を有する（図３）。 （１）概念定義のセット（ＣＯＮＣＳ）３１１。これら
の概念定義は、ＣＬＡＳＳＩＣ ＫＢＭＳによって格納
され編成された、命名された記述である。上記のよう
に、これらは基本的でも合成的でもよい。 （２）二項関係定義のセット（ＲＥＬＳ）３１４。ＣＬ
ＡＳＳＩＣでは、これらは、複数の値を有することが可
能な「役割」（例えば、子）でも、単一のフィラのみを
有することが可能な「属性」（例えば、年齢、母親）で
もよい。 （３）個体オブジェクト記述のセット（ＩＮＤＳ）３１
３。これらは、概念定義３１１によって世界の個体オブ
ジェクトを特徴づけ、役割定義３１４によって関係づけ
られる。 図３と図２の関係に関しては、個体３１３は、仮想デー
タベース２２１を実現し、概念３１１および関係３１４
はともに仮想スキーマ２１９を実現するものである。

【００２１】記述言語２２３で表現される概念および個
体オブジェクト（以下単に個体という）の例を図４に示
す。概念定義４０１において、ＰＥＲＳＯＮ基本概念定
義４０３によれば、ＰＥＲＳＯＮ（人間）とは、とりわ
け（この限定はＰＲＩＭＩＴＩＶＥ構文の意味であ
る）、高々２人の親を有し、正確に１つの性別を有し、
正確に１つの年齢を有する何かである。ＭＯＴＨＥＲ合
成概念定義４０５は、項ＭＯＴＨＥＲを、「その性別が
正確に「女性」であり、少なくとも１人の子を有する人
間」という句と等置している。知識ベースの個体部分に
は、個体４０７は命名された概念４０１を満たす（すな
わち、ＬＩＺは以前に定義された概念ＭＯＴＨＥＲを満
たす）という宣言がある。また、年齢のような役割３１
４（この実施例では構造を有しないため図示せず）によ
る個体４０９間の関係の宣言（例えば、ＬＩＺは年齢
（ＡＧＥ）＝６５を有する）もある。知識ベース３１９
は、クラシファイア（ＣＬＡＳＳ）３１５によって保守
される。クラシファイア３１５は、上記のように記述を
分類する。例えば、母である新しい個体４０９が個体３
１３に追加された場合、それはＭＯＴＨＥＲおよびＰＥ
ＲＳＯＮ概念の下に分類される。ここで注意すべきこと
であるが、ここで使用される個体および概念という用語
は、オブジェクト指向システムで使用されるオブジェク
トおよびクラスという用語に対応する。

【００２２】仮想データベース管理システム２１５がＣ
ＬＡＳＳＩＣのような記述言語ベースの知識ベース管理
システムを使用するということは、標準的なデータベー
ス管理システムに比べて２つの重要な利点を有する。第
１の重要な利点は、仮想スキーマ２１９が概念３１１お
よび関係３１４を使用して実現されるため、動的に拡張
可能であることである。仮想スキーマを拡張するために
必要なことは、それに新しい概念を追加することだけで
ある。その場合、クラシファイア３１５がその新しい概
念を概念３１１の階層に統合することができる。第２の
重要な利点は、個体３１３と概念３１１の間の関係の変
化が検出可能であることである。例えば、仮想データベ
ース２２１が更新されると、知識ベース管理システム２
１７はクラシファイア３１５においてデータおよび記述
言語の記述を受け取る。すると、クラシファイア３１５
は概念３１１によって要求されるようにそのデータを分
類する。以前より多いまたは少ない個体がある概念下に
包含されたかどうかはその分類動作から決定することが
できる。

【００２３】好ましい実施例では、新しい概念が概念３
１１に追加可能であることは、問合せを概念にするため
に使用される。すなわち、情報検索システム２０１のユ
ーザが特定の興味のある概念問合せを定義した場合、概
念問合せによって返されるコレクションは、概念４０３
に変換され、概念３１１に追加されることが可能である
（新概念（ＮＣＯＮＣ）（矢印３１７））。これが行わ
れる方法を以下で詳細に説明する。

【００２４】好ましい実施例では、概念３１１と個体３
１３の間の関係の変化が検出可能であることは、標準的
なデータベースシステムで使用されるトリガの概念バー
ジョンを提供するために使用される。トリガは、一般的
に、フィールド内で許容される値によって定義される。
フィールドに、定義された制限外の値がセットされた場
合、トリガに対応するコードが実行される。例えば、当
座預金のデータベースは、預金残高フィールドに関する
トリガを有し、これは、当座預金残高フィールドが０を
下回った場合にコードを実行する。このような概念トリ
ガをここではモニタという。これは、図３ではモニタ３
０５として示されている。各モニタ３０５は、個体３１
３の再分類の結果、個体３１３の概念３１１に対する関
係に変化があった場合になされるアクションを定義す
る。モニタ３０５は、クラシファイア３１５によって実
行される再分類を監視し（矢印３０７）、再分類がモニ
タを満たした場合、モニタに定義されたアクションが実
行される。例えば、概念３１１が、ＭＯＴＨＥＲと同様
であるが（ＡＴ−ＬＥＡＳＴ １ ｃｈｉｌｄｒｅｎ）
（少なくとも１人の子を有する）によって制限されない
概念ＷＯＭＡＮを含む場合、モニタは、概念ＷＯＭＡＮ
から、より狭い概念ＭＯＴＨＥＲへの個体の移動を検出
し、このような移動に基づいてアクションを定義する。

【００２５】上記から明らかなように、グラフィカルユ
ーザインタフェース２０３のユーザは、仮想データベー
スコマンド２１１を使用して、直接に、または、概念に
変換されるコレクションを指定することによって、概念
を定義することができ（いずれの可能性も図３では概念
定義（ＣＤ）３２１として図示）、概念問合せ３１８を
定義することができ、モニタ３０５を定義することがで
きる。直接に定義された概念の場合、クラシファイア３
１５は、単に、概念３１１に新しい概念を追加するのに
必要な再分類を行う。コレクションによって定義された
概念の場合、問合せプロセッサ３０１がそのコレクショ
ンから新しい概念３１７を作成し、それをクラシファイ
ア３１５に送る。

【００２６】概念問合せ３１８を定義する入力の場合、
問合せプロセッサ３０１は、その概念問合せ３１８をコ
レクション指定３１６に変換する。知識ベース管理シス
テム２１７は、コレクション指定３１６に応答して、仮
想問合せマネージャ２２７にコレクション２２５を返す
作用を実行する。仮想問合せマネージャ２２７は、コレ
クション２２５を保存コレクション３０３に保持し、そ
れを使用してグラフィカルユーザインタフェース２０３
への出力２１３を生成する。最後に、グラフィカルユー
ザインタフェース２０３のユーザは、モニタ３０５を定
義することが可能である。この定義は、とるべきアクシ
ョンおよびそのアクションがとられる条件の両方を含
む。以下で、コレクションを概念にすること、および、
モニタを定義することのために使用される技術について
さらに詳細に説明する。さらに、問合せを定義するグラ
フィカルな技術について説明する。

【００２７】［３．問合せ処理の詳細：図５］図５に、
好ましい実施例で問合せが処理され概念がコレクション
から作成される方法をさらに詳細に示す。問合せプロセ
ッサ３０１は、２つの主要要素を有する。１つは、概念
問合せ３０９を解釈する問合せインタプリタ（ＱＩ）５
０１であり、もう１つは、コレクション指定５１１を知
識ベース管理システム２１７に与えるコレクション指定
プロセッサ（ＣＰ）５０７である。このようなコレクシ
ョン指定５１１は、２つの目的で与えられる。知識ベー
ス管理システム２１７が概念に対応するコレクション２
２５を返すため、および、コレクション指定が命名さ
れ、新しい概念３１７として概念３１１に追加されるた
めである。コレクション２２５は、保存コレクション３
０３において、コレクションオブジェクト（ＣＯ）５０
９として表現される。コレクションオブジェクト５０９
は、クラシファイア３１５によって解釈されるようにコ
レクション２２５を記述するコレクション指定５１１を
常に含み、さらに、コレクションオブジェクト５０９に
よって表現されるコレクション２２５を構成する個体３
１３からの実際の個体であるコレクション個体５１３も
含むことがある。

【００２８】問合せ処理は以下のように実行される。概
念問合せ３１８がグラフィカルユーザインタフェース２
０３のユーザによって定義される。問合せインタプリタ
５０１がその概念問合せを受け取り、概念問合せ３１８
によって指定されるコレクション２２５に対して空のコ
レクションオブジェクト５１５を作成する。空コレクシ
ョンオブジェクト５１５は、そのコレクションに対する
コレクション指定子５１１のみを含む。好ましい実施例
のコレクション指定し５１１は、概念問合せ３１８で指
定された個体を含む複数の概念３１１の、記述言語２２
３による記述からなる。コレクションが概念に含まれる
すべての個体より少ない個体からなる場合、コレクショ
ン指定子のテスト関数が、概念問合せ３１８に指定され
たコレクション内の個体のみを返すように概念をさらに
限定する。好ましい実施例では、テスト関数はＬＩＳＰ
で書かれる。テスト関数は、ＣＬＡＳＳＩＣ知識ベース
管理システムの一部であり、概念問合せ３１８に使用さ
れる言語が問合せにおいて使用が容易なように設計され
るため、そして、その結果、分類作用における計算上の
追跡可能性のために設計されている記述言語２２３より
も表現力があるため、必要とされる。概念問合せ３１８
をコレクション指定子５１１に翻訳するために使用され
るアルゴリズムは、以下で詳細に説明する。

【００２９】空コレクションオブジェクト５１５は保存
コレクション３０３に格納される。問合せ処理におい
て、コレクション指定子５１１によって指定されるコレ
クション内の個体が実際に要求されている場合、コレク
ションプロセッサ５０７は空コレクションオブジェクト
５１５からコレクション指定子５１１を検索し、それを
クラシファイア３１５に送る。クラシファイア３１５
は、コレクション記述の記述言語２２３部分に指定され
た概念に従ってコレクション指定子５１１を分類し、そ
の概念によってどの個体が指定されているかを決定し、
最後に、テスト関数を使用して、概念によって指定され
ている中から所望の個体を選択する。これらの個体はコ
レクション２２５を構成し、このコレクション２２５
は、空コレクションオブジェクト５１５に追加されてコ
レクションオブジェクト５０９を形成する。コレクショ
ンオブジェクト５０９は、コレクション指定子５１１の
みならず、コレクション個体５１３をも含む。続いて、
コレクション個体５１３からの情報が使用されて、ＧＵ
Ｉ２０３にディスプレイを生成することが可能である
（矢印２１３）。コレクション指定子５１１は命名され
ていないため、概念３１１の永久部分とはならない。

【００３０】情報検索システム２０１のユーザは、ある
コレクション２２５が、分析のために特に有用であると
考えた場合、そのユーザは、そのコレクションのコレク
ション指定子５１１を概念３１１の永久部分にすること
ができる。これを行うため、ユーザは、グラフィカルイ
ンタフェース２０３で概念定義３２１を与える。概念定
義は、その概念の名前、および、コレクションの指定子
を含む。コレクションが既に問合せによって指定されて
おり、保存コレクション３０３内にコレクションオブジ
ェクト５０９を有する場合、概念定義は、そのコレクシ
ョンオブジェクトを指定するだけでよい。そうでない場
合、概念定義は、概念問合せ３１８を指定しなければな
らない。前者の場合、コレクションプロセッサ５０７は
単に、指定されたコレクションオブジェクト５０９から
コレクション指定子５１１を検索し、指定５１１を名前
に関係づけ、その名前および指定を新しい概念３１７と
してクラシファイア３１５に与える。クラシファイア３
１５は、その概念を分類し、概念３１１に永久に追加す
る。概念定義３２１が概念問合せ３１８によって概念を
指定する場合、コレクションプロセッサ５０７はその問
合せを問合せインタプリタ５０１に送る。問合せインタ
プリタ５０１は、その問合せに対応するコレクション指
定５１１を含む空コレクションオブジェクト５１５を生
成する。続いて、その概念の名前がコレクション指定５
１１に関係づけられ、コレクション指定は上記のように
概念３１１に追加される。

【００３１】［４．問合せインタプリタ５０１の詳細］
問合せインタプリタ５０１は、概念問合せをＣＬＡＳＳ
ＩＣ記述言語式に翻訳する。この翻訳を、いくつかの簡
単な場合について以下で説明する。

【００３２】以下の例では、概念ＰＥＲＳＯＮならびに
属性ＮＡＭＥおよびＡＧＥを定義した単純定義域モデル
を仮定する。最も一般的な概念問合せは、コレクション
のサブセットを選択する形式のものであり、その結果と
してもう１つのコレクションを生成する。この種の問合
せの慣用句は、 ＜ｖａｒ＞ ＩＮ ＜ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ＞ ＷＨＥＲＥ ＜ｂｏｏｌｅａｎ−ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ＞ である。ただし、ＩＮおよびＷＨＥＲＥはキーワードで
あり、＜ｖａｒ＞は変数を指定し、＜ｃｏｌｌｅｃｔｉ
ｏｎ＞はコレクションであり、＜ｂｏｏｌｅａｎ−ｅｘ
ｐｒｅｓｓｉｏｎ＞は、変数に結びつけられるコレクシ
ョンから個体を選択するために使用される式である。概
念的には、この問合せは、＜ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ＞の
要素にわたって反復され、＜ｖａｒ＞を各要素に次々と
結合させ、その結合によって＜ｂｏｏｌｅａｎ−ｅｘｐ
ｒｅｓｓｉｏｎ＞を評価する（すなわち、＜ｂｏｏｌｅ
ａｎ−ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ＞は通常＜ｖａｒ＞に関す
るものである）。例えば、Ｂｏｂという名前の人間のコ
レクションを選択する問合せを発することができる。 この問合せは、ＣＬＡＳＳＩＣ記述言語内で完全に表現
することが可能であるため、この問合せの結果として生
成されるコレクションは、以下のＣＬＡＳＳＩＣ式を有
する命名されていない概念として表現される。

【００３３】このコレクションの要素が要求された場
合、概念式が解析され、正規化されて、知識ベース内に
命名されていない一時概念が作成される。コレクション
の要素は、この未分類の概念の外延である。このコレク
ションに名前（例えば、ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ−１）を
与えることによって、後の問合せにおいてこのコレクシ
ョンを参照することができる。例えば、先のＢｏｂのう
ち年齢２０才以上の者を発見したいとする。 は、次の未分類の概念となる。

【００３４】コレクションの命名を一歩進めて、そのコ
レクションを、分類された概念として概念階層内に明示
的に入れることができる。次の問合せ言語文は、ｃｏｌ
ｌｅｃｔｉｏｎ−１によって記述される概念を作成す
る。 ＤＥＦＩＮＥ＿ＣＯＮＣＥＰＴ ｐｅｒｓｏｎｓ−ｎａ
ｍｅｄ−ｂｏｂ ＷＩＴＨ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ−１ これは、分類された概念ｐｅｒｓｏｎｓ−ｎａｍｅｄ−
ｂｏｂを作成する。この概念は、他の命名された概念と
同様に、ＣＬＡＳＳＩＣ概念階層内に格納される。

【００３５】問合せ言語はＣＬＡＳＳＩＣ記述言語より
も表現力があるため、問合せ言語式をＣＬＡＳＳＩＣ式
に完全に翻訳することは不可能である。この場合、ＣＬ
ＡＳＳＩＣ記述言語で表現できない問合せの部分は、実
行可能なＣｏｍｍｏｎ Ｌｉｓｐのコードに翻訳され、
ＣＬＡＳＳＩＣテスト関数に組み込まれる。翻訳が、テ
スト関数の使用に頼らなければならない場合にも、コレ
クションは、概念階層内の最も特殊な親に制限されるこ
とが可能であり、テスト関数が実行されなければならな
い知識ベースの個体の数を制限する。例えば、一生の半
分より多くの間働いているすべての人間を尋ねたとす
る。 ｘ ＩＮ ｐｅｒｓｏｎ ＷＨＥＲＥ ｘ．ｙｅａｒｓ−ｏｎ−ｊｏｂ ／ ｘ．ａｇｅ ＞ ０ ．５ この場合、このコレクションを表現する概念は、ＣＬＡ
ＳＳＩＣテスト関数の助けによって定義される。 （ａｎｄ ｐｅｒｓｏｎ （ｔｅｓｔ−ｃ ’（ｌａｍｂｄａ （ｘ） （＞ （／ （ｆｉｌｌｅｒ ｘ ’ｙｅａｒｓ−ｏｎ−ｊｏｂ） （ｆｉｌｌｅｒ ｘ ’ａｇｅ）） ０．５））））

【００３６】以上の翻訳は、コンパイラおよびインタプ
リタ分野で周知の技術を使用して実現される。概念問合
せのトークンは辞書式に整列され、概念、役割、および
属性の意味は、概念３１１および関係３１４から取得さ
れる。続いて、概念問合せによって指定されるコレクシ
ョンを生成する記述言語文およびテスト関数が生成され
る。

【００３７】［５．モニタ３０５の詳細：図９］上記の
ように、モニタ３０５は、知識ベース３１９に生じる変
化を監視し、その変化に基づいてアクションを実行す
る。例えば、顧客（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ）という概念が、
高消費者（Ｈｉｇｈ−Ｓｐｅｎｄｅｒｓ）、中消費者
（Ｍｅｄｉｕｍ−Ｓｐｅｎｄｅｒｓ）、および低消費者
（Ｌｏｗ−Ｓｐｅｎｄｅｒｓ）というサブ概念に分割さ
れているとする。また、高消費者、中消費者、および低
消費者の定義は以下のとおりと仮定する（これらは非公
式の定義である）。 ・高消費者：毎月の消費が平均で１００ドル以上の顧
客。 ・中消費者：毎月の消費が平均で２０ドル以上１００ド
ル未満の顧客。 ・低消費者：毎月の消費が平均で２０ドル未満の顧客。 １年の前半の６か月間に、顧客ジョー・スミスが総額で
３００ドル消費したと仮定する。その結果、６か月後、
ジョー・スミスは中消費者に分類されることになる。し
かし、ジョー・スミスが７月に４７０ドルの買物をした
場合、彼の毎月の平均は１１０ドルに上がり、自動的に
高消費者に再分類されることになる。

【００３８】データ分析アプリケーションでは、個体が
再分類されるだけではなく、分析者が、ある時間にわた
って個体の分類の変化を追跡することができることが特
に有用である。すなわち、分析者は、おそらく郵便リス
トに追加するために、どの顧客が高消費者になったかを
知ることを望む。好ましい実施例では、毎月１回、知識
ベース３１９に更新が行われる。情報管理システム２０
１では、分析者が、毎月の更新中にシステムが監視すべ
き変化を指定することが可能である。このような変化が
起こった場合、分析者に通知される。分析者が監視を要
求する可能性がある変化の例には次のものがある。 ・顧客が高消費者になった場合に通知を要求する。 ・低消費者の数が１０％増加した場合に通知を要求す
る。 ・高消費者、中消費者、および低消費者の概念間のすべ
ての顧客の移動を監視する。 次に、知識ベース３１９が更新され、個体３１３が再分
類されると、これらの監視条件のいずれかが満たされて
いるかどうかチェックする。満たされている場合、分析
者に通知される。モニタ９０１を定義し、通知を受け取
るグラフィカルユーザインタフェースについては、以下
でユーザインタフェースを説明する際に説明する。

【００３９】図９に、モニタ９０１の詳細な構造を示
す。モニタ９０１は、３つの主要部分からなる。 ・監視するする条件のコード（トリガ条件９０３）。 ・監視条件を満足する個体（ＩＮＤ）９０９（０．．
ｎ）のコレクション（コレクション個体９０５）。 ・分析者に通知する条件のコード（通知条件９０７）。 モニタのトリガ条件９０３は任意の関数が可能である。
しかし、特に有用な条件の限定セットがあるので、例示
のためにそれらを列挙する。 ・ある概念から他の概念への変化（移動） 例：高消費者から低消費者へ ・ある概念からの変化（移出） 例：高消費者から ・ある概念への変化（移入） 例：低消費者へ コレクション個体９０５は単に、トリガ条件９０３を
（知識ベース３１９への毎月の更新中に）満たす個体９
０９のコレクションである。情報検索システム内の他の
コレクションと同様に、コレクション個体９０５は第１
階のオブジェクトである。

【００４０】知識ベースへの更新が完了した後、すべて
のモニタ９０１は検査され、通知条件９０７が満たされ
ているかどうか判定される。満たされている場合、分析
者に通知される（矢印９１５）。有用であることが分か
っている２種類の条件を次に示す。 ・指定された数の個体が変化した。 例：１０個体が高消費者から低消費者に変化し、５個体
が低消費者に変化した。 ・指定された割合の個体が変化した。 例：高消費者全体の１０％が低消費者になった。低消費
者の数が２０％増加した。

【００４１】ここで、監視アルゴリズムについて非常に
簡単に説明する。 １．知識ベース３１９への更新中に、以下のことを実行
する。 （ａ）更新されている各個体Ｉに対して、以下のことを
実行する。 ｉ．Ｉが現在属している概念ＯＬＤＰを記録する（再分
類前（ＢＲ）９１１の矢印）。 ｉｉ．個体Ｉを再分類する。 ｉｉｉ．Ｉが新たに属する概念ＮＥＷＰを記録する（再
分類後（ＡＲ）９１３の矢印）。 ｉｖ．Ｍｏｎｉｔｏｒ−Ｃｈａｎｇｅ（Ｉ，ＯＬＤＰ，
ＮＥＷＰ）を実行する（詳細は後述）。 ２．知識ベース３１９に対するすべての更新後、以下の
ことを実行する。 （ａ）各モニタ９０１に対して、以下のことを実行す
る。 ｉ．通知条件９０７が満たされている場合、コレクショ
ン個体９０５が、トリガ条件９０３によって指定されて
いるように変化したことを分析者に通知する。Ｍｏｎｉ
ｔｏｒ−Ｃｈａｎｇｅ（Ｉ，ＯＬＤＰ，ＮＥＷＰ）のア
ルゴリズムは以下のとおりである。 １．すべてのモニタ９０１に対して、以下のことを実行
する。 ２．ＯＬＤＰからＮＥＷＰへの移動がトリガ条件９０３
を満たす場合、個体Ｉを、そのモニタのコレクション個
体９０５に追加する。

【００４２】［６．情報検索システム２０１とユーザの
対話］上記のように、情報検索システム２０１のユーザ
は、グラフィカルユーザインタフェース２０３によって
システム２０１と対話する。以下で、この対話について
詳細に説明する。この説明では、情報検索システム２０
１が、デパートの顧客のふるまいの調査をするために使
用されるという例を使用する。この例の仮想スキーマ２
１９は、デパート定義域モデルの概念、役割、および属
性からなる。図６に、この定義域モデル６０１を示す。
この定義域モデルによって形成される階層のトップには
ＤＥＰＡＲＴＭＥＮＴ−ＳＴＯＲＥ−ＴＨＩＮＧがあ
る。この概念は、単にこの階層のルートとして機能す
る。ＰＵＲＣＨＡＳＥ、ＩＴＥＭ、ＤＥＰＡＲＴＭＥＮ
Ｔ、およびＳＡＬＥという概念４０３はすべて直接ＤＥ
ＰＡＲＴＭＥＮＴ−ＳＴＯＲＥ−ＴＨＩＮＧの下に包含
され、ＳＡＬＥ−ＰＵＲＣＨＡＳＥはＰＵＲＣＨＡＳＥ
の下に包含される（太線矢印）。概念のうちのいくつか
は、その概念を他の概念に関係づける「役割」を有す
る。役割は、その役割を他の概念に関係づける細線矢印
によって示される。例えば、ＣＵＳＴＯＭＥＲを考え
る。ＣＬＡＳＳＩＣは、役割６０６ｐｕｒｃｈａｓｅｓ
にはＰＵＲＣＨＡＳＥ概念に属する個体が入らなければ
ならないと指定する。ＣＵＳＴＯＭＥＲに付随するリス
トの残りは「属性」を指定する。属性は、他の概念に関
係づけられていない概念に属する個体に関する情報を示
す。上記のように、ＣＬＡＳＳＩＣ記述言語２２３で表
現できない概念の性質を定義するために、概念にテスト
関数を対応させることが可能である。この定義域モデル
では、ＳＡＬＥ−ＰＵＲＣＨＡＳＥの定義がテスト関数
６０９を使用する。このテスト関数６０９は、そのＰＵ
ＲＣＨＡＳＥ（購入）がＳＡＬＥ（特売）中に起きたか
どうかを知るために購入日を検査する。

【００４３】内部的には、概念は、ＩＴＥＭに対して６
１１に示されるようなデータ構造によって定義される。
概念の名前は、ｎａｍｅフィールドの文字列によって定
義され、デパートの役割はｄｅｐａｒｔｍｅｎｔフィー
ルドに定義され、残りのフィールドは属性を定義し、そ
れらの属性が有する値の限界を指定する。

【００４４】情報検索システムのユーザがシステムで利
用可能なデータを分析する際に、その分析は以下の４つ
の作業を含む。 ・概念定義、概念のさまざまな性質、個体のテーブル、
およびグラフを含むデータをさまざまな方法による閲
覧。 ・分析のためにデータをサブセットにセグメント化する
こと。 ・セグメント化から新しいＣＬＡＳＳＩＣ概念を定義す
ること。 ・データベースからの増分更新の結果起きる概念のサイ
ズおよび構成の変化の監視。 この節の残りの部分では、デパート定義域からの使用法
シナリオとともにこれらの各作業をインタフェースがど
のようにサポートするかを説明し、インタフェースが能
力および使用の容易さを組み合わせ、ユーザの作業の実
用的対話をサポートし、ある時間にわたって作業を管理
する際にユーザをサポートする方法を示す。

【００４５】［６．１ データの閲覧］分析者は、「デ
ータの感じをつかむ」ため、例えば、顧客を特徴づける
属性、顧客の消費の平均額、または特定の顧客によって
消費される額を決定するために、まずデータを閲覧し、
次に、調査すべき質問、例えば、「特売中の顧客の購入
割合と、全消費額との間になんらかの相関があるか」を
作成するために、データを閲覧する。

【００４６】閲覧するデータの特性を選択することは、
データの分析に必要な部分である。例えば、分析者は、
全消費額、購入数、および特売中の購入割合を示す顧客
のテーブルを見たい場合がある。このようなテーブルを
データのビューという。データベース管理システムが有
用であるためには、そのシステムは多くの基礎テーブル
からのデータを組み合わせたビューを提供することがで
きなければならない。ビューは、テーブルであることも
あり、他の表示技術を使用することもある。例えば、顧
客の特売中の購入割合を決定することは、顧客の購入役
割の値にアクセスし、どの購入がＳＡＬＥ−ＰＵＲＣＨ
ＡＳＥ（特売購入）であるかを判定し、特売購入数を全
購入数で除算することを含む。

【００４７】これらの考察から判断されることとして、
すべてのビューはテンプレートから駆動されなければな
らないことが分かる。テンプレートとは、表示すべきデ
ータの宣言的指定であって、すべてのテンプレートはユ
ーザ編集可能でなければならない。図７に、テンプレー
ト７０３およびテンプレート７０３に対応するテーブル
ビュー７０１を示す。（テンプレートの使用がテーブル
ビューについて示されているが、テンプレートは他の種
類のビューにも同様に使用可能である。）テーブルビュ
ーに対する各テンプレート７０３は、テーブルビュー７
０１に表示される列を定義する列見出し７０７のセット
と、７１０に指定された列に表示すべきものを定義する
概念問合せ言語式７１３からなる。最後に、フィールド
７１１は、概念問合せ言語式７１３で使用される変数を
定義する。テンプレート７０３の制御はボタン７０５に
よる。

【００４８】テンプレート７０３の使用法は以下のとお
りである。定義域モデル６０１が作成されると、定義域
モデル６０１の定義域内のデータの基本ビューを提供す
るテンプレートのセットが作成される。続いて、分析者
は、これらのテンプレートを使用して、作業に必要な他
のテンプレートを構成する。特に有用なテンプレート７
０３は、他での使用のために保存することも可能であ
る。例えば、テンプレート７０３は、最初は、各顧客に
対する消費額および購入数を示すビューを指定してい
た。分析者が最初のテンプレートを選択すると、最初の
テンプレートに対応するテーブルが表示された。しか
し、最初のテンプレートを使用している分析者は、各顧
客の特売での購入の割合を見たいと考えた。それを見る
ために、分析者は、最初のテンプレートを編集した。分
析者は、テーブル７０１の「ＥｄｉｔＴｅｍｐｌａｔ
ｅ」ボタンを押すことによって編集操作を開始した。編
集操作において、分析者は、％ ｓａｌｅｓ ｐｕｒｃ
ｈａｓｅｓという列を追加し、その列に概念問合せ式７
１３を指定した。 ＣＯＵＮＴ （ｚ ｉｎ ＜ｘ＞．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ ｗｈｅｒｅ ｚ ｉｎ ＳＡＬＥ−ＰＵＲＣＨＡＳＥ） ／ ＣＯＵＮＴ （＜ｘ＞．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ） ＊ １００ 問合せ式７１３は、各顧客の購入数および特売購入数を
発見し、特売購入数を購入数で除算し、１００を乗算し
て所望の割合を得る。

【００４９】分析者は、テンプレート７０３の編集を終
了すると、そのことを示すために「Ｄｏｎｅ」７０５ボ
タンを選択し、編集したテンプレート７０３に対応する
ビュー７０１を生成するために「Ｕｓｅ Ｔｅｍｐｌａ
ｔｅ Ｆｏｒ Ｔｈｉｓ Ｗｉｎｄｏｗ」ボタンを選択
した。分析者は、編集したテンプレートが有用であると
判断すると、「Ｓａｖｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｔｏ ｔｅ
ｍｐｌａｔｅ」ボタンを選択してその変更を保存し、他
の使用および後の編集に利用可能な新しいテンプレート
７０３を生成することができる。編集したテンプレート
が有用でない場合、「Ｒｅｓｅｔ Ｅｘａｍｐｌｅ」ボ
タンによって、分析者は、最初のテンプレートに戻るこ
とができる。上記の例では、テンプレートは単一レベル
の概念階層のみに関係している。複数のレベルが関係す
る場合、テンプレートは概念階層を継承し、特定のテー
ブルの完全なビューを決定するように構成される。分析
者が、ＣＵＳＴＯＭＥＲのインスタンスのテーブルを見
ることを要求し、ＣＵＳＴＯＭＥＲはＰＥＲＳＯＮの特
殊化である場合、ＰＥＲＳＯＮおよびＣＵＳＴＯＭＥＲ
の両方のテンプレートが使用されてテーブルが構成され
る。

【００５０】テンプレートベースの方式は、分析者の余
分の作業を要求しないことに注意すべきである。最も単
純なビュー以外の場合、分析者は閲覧するデータの特性
を選択しなければならない。テンプレートを作成する作
業は、作成者および他の分析者の両方にとって、将来有
益である。上記のように、データ分析の現在のツールの
欠点の１つは、ある時間にわたる作業の管理をサポート
しないことである。換言すれば、１つの分析の一部とし
て行われる閲覧およびデータのセグメント化の作業は、
他の分析に使用可能でない。また、テンプレートベース
の閲覧方式は、労力の分割および他の分析者との協力の
ための重要な機会を提供する。第１に、特定の定義域で
作業する少なくとも１人の分析者はテンプレート編集ツ
ールおよび適当なテンプレートを作成するための概念問
合せ言語に通じていなければならないが、他の分析者は
いったん構成されたこれらのテンプレートを使用するこ
とができる。第２に、他の分析者が、現在のテンプレー
トが提供するよりもやや困難なデータを閲覧する必要が
ある場合、その仕事は、それを初めから作成するのでは
なく、存在するテンプレートを編集することである。完
全な概念問合せ言語式の小部分のみを編集すればよいた
め、概念問合せ言語式の構成には非常に少ない技術レベ
ルしか要求されない。こうして、テンプレートは、自然
な労力の分割および仕事中心の必要に応じた学習を支援
するユーザ間の認知的接点として役に立つ。

【００５１】ビューをテーブルとして見るほかに、分析
者はビューを種々のグラフおよびプロットとして見るこ
とができる。例えば、テーブルの特定の列の値に基づく
テーブルの個体のプロットである。図８に、特売購入の
割合に基づく顧客のプロット８０１を示す。すべての顧
客は、特売購入の割合の減少順にｘ軸上に列挙され、ｙ
軸は各顧客の特売購入の割合を示す。

【００５２】［６．２ データのセグメント化］データ
のセグメント化の目的は、分析対象のサブセット（例え
ば、ほとんど特売中に買物をする顧客、高消費顧客、高
いクレジット限度の顧客）の作成である。有用な一般化
は、このようなサブセットについてなされる。例えば、
ある特売には良好に応答し、支払が滞りやすい。閲覧と
セグメント化は交互の作業である。最初にデータを閲覧
することによって、仮説および質問が提示され、データ
をセグメント化することによって、これらの仮説が（こ
の仮説が成り立つかどうかのカテゴリーを形成すること
によって）テスト可能な形になり、さらにセグメントの
閲覧によって、その仮説がテストされる。すべてのコレ
クションが第１階のオブジェクトであることは、情報検
索システム２０１の柔軟性にとって基本的である。すな
わち、あるコレクションに対して実行可能な操作と同一
の操作が、そのコレクションをさらにセグメント化する
ことによって生成されたコレクションに対しても実行可
能である。例えば、第１のセグメント化によってさらに
興味のある性質が明らかになった場合、第１のセグメン
ト化に加えてさらに第２のセグメント化をすることが可
能である。

【００５３】情報検索システム２０１は、データをセグ
メント化する３通りの方法を提供する。それらの方法
は、概念問合せによるもの、（問合せから抽出された）
書式によるもの、およびグラフからのものである。各方
法はその利点を有する。分析者がデータをセグメント化
するあらゆる方法を予想することは不可能であるため、
汎用問合せ言語の能力が必要である。一方、１つの定義
域では、ルーチンセグメント化法を認識することが可能
であり、そこで書式が利用される。

【００５４】［６．３ グラフを使用したセグメント
化：図８および図１３］グラフは、データをセグメント
化する自然な機会を与え、グラフ内の切断がセグメント
境界を示す。このような２つの切断がグラフ８０１に現
れている。分析者は、マウスクリックによってグラフ内
のセグメント化ポイントを指示することができる。垂直
線８１１および８１３はセグメント化ポイントを示し、
水平点線はデータベクトルからの境界要素を示す。こう
して、グラフ８０１はＣＵＳＴＯＭＥＲを、特売購入の
割合が４０％以上、１５〜４０％、および１５％未満に
セグメント化することを含んでいる。「ＳＥＧＭＥＮＴ
ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＩＮＴＥＲＶＡＬＳ」ボタン８１
５を選択することによって、情報検索システム２０１
は、所望のセグメント化を生じる問合せを生成し、メニ
ュー８０５を表示する。メニュー８０５は、データをセ
グメント化するために生成される問合せの英語パラフレ
ーズ８０７を表示し、分析者がそのセグメントを命名す
るために使用可能なフィールド８０９を有する。セグメ
ント化を実際に実行するためには、分析者はセグメント
ボタン８１７を選択する。

【００５５】個体のテーブルからの列は概念問合せ言語
式によって定義されているため、その列のグラフからセ
グメント化を行うことが可能である。これまで考えて来
た例では、列「％ ｓａｌｅ ｐｕｒｃｈａｓｅｓ」は
次の式によって定義されている。 ＣＯＵＮＴ （ｚ ｉｎ ＜ｘ＞．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ ｗｈｅｒｅ ｚ ｉｎ ＳＡＬＥ−ＰＵＲＣＨＡＳＥ） ／ ＣＯＵＮＴ （＜ｘ＞．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ） ＊ １００ この概念問合せ言語式から、および、分析者によって指
示されたセグメント化ポイントから、ＣＵＳＴＯＭＥＲ
を特売購入割合が４０％以上、１５〜４０％、および１
５％未満にセグメント化するための問合せが自動的に生
成される。例えば、第２セグメントを定義する問合せは
次のとおりである。 ｘ ｉｎ ＣＵＳＴＯＭＥＲ ｗｈｅｒｅ （ＣＯＵＮＴ （ｚ ｉｎ ＜ｘ＞．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ ｗｈｅｒｅ ｚ ｉｎ ＳＡＬＥ−ＰＵＲＣＨＡＳＥ） ／ ＣＯＵＮＴ （＜ｘ＞．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ） ＊ １００） ３ １５ ＡＮＤ （ＣＯＵＮＴ （ｚ ｉｎ ＜ｘ＞．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ ｗｈｅｒｅ ｚ ｉｎ ＳＡＬＥ−ＰＵＲＣＨＡＳＥ） ／ ＣＯＵＮＴ （＜ｘ＞．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ） ＊ １００） ＜ ４０ セグメント化が終了すると、テーブル８０３が現れ、グ
ラフに現れた順序でセグメントが列挙され、各セグメン
ト内の顧客数が表示される。

【００５６】上記の技術は、ユーザインタフェースの機
能に依存する。グラフィカルユーザインタフェースマネ
ージャ２２９がディスプレイ２０５に表示する各グラ
フ、テーブルなどに対して、マネージャ２２９は対応す
るデータ構造体を保持する。こうして、図１３に示すよ
うに、マネージャ２２９は、ディスプレイ２０５内のテ
ーブル７０１に対応してテーブルレコード１３０３を保
持し、グラフ８０１に対応してグラフレコード１３２５
を保持する。この対応は図１３では破線で示す。

【００５７】このレコードの基本的な目的の１つは、グ
ラフィカルディスプレイが「ライブ」であることを可能
にすること、すなわち、ユーザが、数、グラフィクスな
どに関してさらに情報を得ることを可能にすることであ
る。このために、対応する各レコードは、テーブルまた
はグラフが生成されるコレクションを指定するコレクシ
ョンオブジェクト１３０１と、グラフまたはテーブルを
生成するために使用される概念問合せ式１３１１とを含
む。こうして、テーブルレコード１３０３は（とりわ
け）以下のものを記録する。 ・その個体に関する情報が表示されているコレクション
を定義するコレクションオブジェクト１３０１。 ・テーブル内の各列に対して、この列のデータを定義し
た問合せ言語式１３１１。

【００５８】従って、上記のテーブル７０１に対するテ
ーブルレコード１３０３は以下の情報を含むことにな
る。 Ｔａｂｌｅ−Ｒｅｃｏｒｄ １３０３ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ Ｏｂｊｅｃｔ １３０１ − Ｃｕｓｔｏｍｅｒ ＱＬＥ １３１１（０） ｘ．ａｍｏｕｎｔ−ｓｐｅｎｔ ＱＬＥ １３１１（１） ＣＯＵＮＴ （ｘ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ） ＱＬＥ １３１１（２） ＣＯＵＮＴ （ｚ ｉｎ ｘ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ ｗｈｅｒｅ ｚ ｉｎ Ｓａｌｅ−Ｐｕｒｃｈａｓｅ） ／ ＣＯＵＮＴ （ｘ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ） ＊ １００ ユーザは、テーブルに表示されたデータに対して多くの
操作を実行することができる。これには、特定の個体に
対してすべてのデータを検査すること、および、特定の
列に基づいてテーブルをソートすることが含まれる。こ
こで重要なことは、ユーザは、特定の列（例えば「％
ｓａｌｅ ｐｕｒｃｈａｓｅｓ」）のデータのグラフを
要求することもできることである。（注意：列内のデー
タをグラフ化するためには、データは数値でなければな
らず、ソートされていなければならない。）図８に、Ｃ
ｕｓｔｏｍｅｒの列「％ ｓａｌｅ ｐｕｒｃｈａｓｅ
ｓ」に対するグラフ８０１を示す。グラフを作成するに
は、グラフマネージャ１３２１が以下のように動作す
る。ユーザは、テーブル７０１から列を選択する（グラ
フ列要求（ＧＣＲ）矢印１３１９）。グラフマネージャ
１３２１はその選択に応答して、テーブル７０１のテー
ブルレコード１３０３から、関連する列に対する概念問
合せ式１３１１（ｉ）を読み出し、その概念問合せ式１
３１１（ｉ）を使用して、テーブルレコード１３０３内
のコレクションオブジェクト１３０１によって指定され
るコレクション内の個体から関連する情報を取得した
後、グラフ８０１およびグラフレコード１３２５を作成
する。グラフレコード１３２５は（とりわけ）概念問合
せ式１３１１（ｉ）およびテーブルレコード１３０３か
らのコレクションオブジェクト１３０１を含む。

【００５９】例えば、図８のグラフに対するグラフレコ
ードは以下の情報を含む。 − Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｏｂｊｅｃｔ １３０１ − Ｃｕｓｔｏｍｅ ｒ − ＱＬＥ １３１１ − ＣＯＵＮＴ （ｚ ｉｎ ｘ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ ｗｈｅｒｅ ｚ ｉｎ Ｓａｌｅ−Ｐｕｒｃｈａｓｅ） ／ ＣＯＵＮＴ （ｘ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ） ＊ １００ システムはどのようにしてグラフから問合せを生成する
かを説明する。ユーザからのセグメント化要求１３１５
に応答して、グラフマネージャ１３２１はグラフレコー
ド１３２５を読み出す。これは以下のことを示す。１．
セグメント化されるコレクションはＣｕｓｔｏｍｅｒで
ある。２．データ値を生成した問合せ言語式１３１１は
次のとおりである。 ＣＯＵＮＴ （ｚ ｉｎ ｘ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ ｗｈｅｒｅ ｚ ｉｎ Ｓａｌｅ−Ｐｕｒｃｈａｓｅ） ／ ＣＯＵＮＴ （ｘ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ） ＊ １００ このセグメント化要求１３１５は、さらに、セグメント
「ｓａｌｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ」の下限が４０である
ことを示した。

【００６０】コレクションオブジェクト１３０１内のコ
レクションの指定、データ値を生成した問合せ言語式１
３１１（ｉ）、および、セグメント化要求１３１５を使
用して（矢印１３１５および１３１７）、システムは以
下の概念問合せ３１７を生成する。 Ｃ ｉｎ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｗｈｅｒｅ （ＣＯＵＮＴ （ｚ ｉｎ Ｃ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ ｗ ｈｅｒｅ ｚ ｉｎ Ｓａｌｅ−Ｐｕｒｃｈａｓｅ） ／ ＣＯＵＮＴ （Ｃ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ） ＊ １００） ＞＝ ４０ ただし、Ｃはシステム生成の変数名であり、Ｃｕｓｔｏ
ｍｅｒはコレクションオブジェクト１３０１で指定され
たコレクションであると理解される。もちろん、前に指
摘したように、好ましい実施例では、コレクションは記
述言語２２３を使用して指定される。問合せ言語式１３
１１においてすべての自由変数ｘ（テーブル内の個体に
値をとる）の場所が新しい変数名Ｃによって置換されて
いることに注意すべきである。

【００６１】一般に、システムが、セットＳ、問合せ言
語式ＱＬＥ、ならびにユーザ指定下限ＬＢ、および上限
ＵＢに対する問合せを構成する必要があるとする。この
問合せは次の形となる。 ＶＡＲ ｉｎ Ｓ ｗｈｅｒｅ ＱＬＥ（ＶＡＲ） ＞＝ ＬＢ ＡＮＤ ＱＬＥ（ＶＡＲ） ＜ ＵＢ ただし、ＶＡＲはシステム生成変数名であり、Ｓはコレ
クションを指定し、ＱＬＥ（ＶＡＲ）という記法は、Ｑ
ＬＥにおける自由変数がＶＡＲによって置換されている
ことを意味する。

【００６２】これまで、テーブルからの単一の列のグラ
フから（すなわち、単一の問合せ言語式によって定義さ
れる）問合せを構成する方法のみを示したが、この方式
は、複数の列を示すグラフに一般化される。例えば、２
次元のグラフを有し、ｘ座標は（ＱＬＥ−１によって定
義される）テーブルの列Ｃ−１からのデータをプロット
し、ｙ座標は（ＱＬＥ−２によって定義される）テーブ
ルの列Ｃ−２からのデータをプロットすると仮定する。
この場合、ユーザは、グラフ上の長方形を指定すること
によってセグメントを指示することができる。長方形が
ｘ座標Ｘ−ＭＡＸおよびＸ−ＭＩＮならびにｙ座標Ｙ−
ＭＡＸおよびＹ−ＭＩＮによって定義された場合、シス
テムが生成する問合せは次のようになる。 ＶＡＲ ｉｎ Ｓ ｗｈｅｒｅ ＱＬＥ−１（ＶＡＲ） ＞＝ Ｘ−ＭＩＮ ＡＮＤ ＱＬＥ−１（ＶＡＲ） ＜ Ｘ−ＭＡＸ ＡＮＤ ＱＬＥ−２（ＶＡＲ） ＞＝ Ｙ−ＭＩＮ ＡＮＤ ＱＬＥ−２（ＶＡＲ） ＜ Ｙ−ＭＡＸ

【００６３】さらに指摘すべき点であるが、上記の技術
は、仮想データベース管理システムへの適用に制限され
るものではなく、標準的なデータベース管理システムに
も適用可能である。

【００６４】［６．４ 書式を使用したセグメント化：
図１０］書式は、定義域で使用される最も一般的な問合
せを表現する。例えば、各インスタンスの（購入履歴の
ような）ベクトル属性における変化量によって、概念の
インスタンスをセグメント化する。こうした書式の最も
重要な点は、問合せの一部を変数で置き換えることによ
って問合せ言語による問合せからすべて導出されること
である。書式は、２つの方法で定義することができる。
特定のデータ検索アプリケーションを設計する場合、最
も一般的な問合せは書式にされてシステム起動時にロー
ドされるライブラリ内に保存される。しかし、分析者が
一般的に有用であると認識した、問合せ言語による特別
の問合せを構成する必要がある場合、簡単な「抽象化」
ウィンドウによって、分析者は、問合せから書式を作成
するプロセスに導かれる。協力のための再使用可能な資
源および媒体としてビューテンプレートに関してなされ
た観察は、書式にも同様に該当する。

【００６５】図１０に、購入品目の売場によって顧客の
購入をセグメント化する、記入中の書式１００１を示
す。結果のテーブル１０１１によって、分析者は、顧客
が購入した売場間の相関を調べることができる。書式１
００１では、分析者は、フィールド１００４に、すべて
のＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ（売場）およびＣｕｓｔｏｍｅ
ｒ（顧客）にわたる反復を指定する。フィールド１００
３には、分析者は、書式から生成される問合せでＤｅｐ
ａｒｔｍｅｎｔおよびＣｕｓｔｏｍｅｒを表す変数を指
定する。フィールド１００５および１００７に示されて
いるように、独立変数はＣであってＣｕｓｔｏｍｅｒを
表し、従属変数はＤである。ＣｕｓｔｏｍｅｒとＤｅｐ
ａｒｔｍｅｎｔの関係は、フィールド１０１３および１
０１５に指定されている。フィールド１０１３は、これ
ら２つを関係づける役割の連鎖を指定する。Ｃｕｓｔｏ
ｍｅｒ内の役割ｐｕｒｃｈａｓｅｓは概念ＰＵＲＣＨＡ
ＳＥを指し、概念ＰＵＲＣＨＡＳＥは、概念ＩＴＥＭを
指す役割ｉｔｅｍを有する。概念ＩＴＥＭ内では、フィ
ールド１０１５に示すように、概念ＤＥＰＡＲＴＭＥＮ
Ｔが役割ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔによって指される。「Ａ
ｐｐｌｙ」ボタン１００９が指定されると、問合せプロ
セッサ３０１は、ＤＥＰＡＲＴＭＥＮＴおよびＣＵＳＴ
ＯＭＥＲの個体の可能な対それぞれに対して１つの問合
せを生成する。典型的な問合せは次のとおりである。 ｘ ｉｎ Ｊｏｅ−Ｓｍｉｔｈ．ｐｕｒｃｈａｓｅｓ．
ｉｔｅｍ ｗｈｅｒｅ ｘ．ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ＝ Ａｐｐｌｉａｎｃｅｓ

【００６６】［６．５ 概念の定義：Ｆｉｇ．１４］図
１４に、コレクションから概念を定義するために、情報
検索システム２０１の好ましい実施例で使用されるウィ
ンドウを示す。２つの方式が存在する。１つは、セグメ
ント化を概念として定義することであり、もう１つは、
コレクションを概念として定義することである。ウィン
ドウ１４０１は、どのようにセグメント化が概念として
定義されるかを示す。図８に示すように、スクリーン８
０５によって、分析者は、コレクションのセグメントに
名前８０９を与えることができる。分析者は、セグメン
トを命名した後に、図１１の分析作業領域のセクション
１１０７のＤｅｆｉｎｅボタンを選択すると、スクリー
ン１４０１が現れる。フィールド１４０３に名前を入力
することによって、分析者は、セグメントに対応する概
念３１１の名前を指定することができる。名前が入力さ
れると、分析者は、Ｄｅｆｉｎｅボタン１４０５を押す
ことによって、その概念を命名することができる。

【００６７】ウィンドウ１４１３は、分析者がどのよう
にコレクションから概念を定義するかを示す。ボタン１
４０７によって示されるように、システム２０１はコレ
クションのメニューを保持している。分析者がボタン１
４０７を選択し、さらに、ボタン１４０７に応答して表
示されるメニューからコレクションを選択すると、コレ
クションの名前がフィールド１４０９に現れる。その
後、分析者は、フィールド１４１１に概念の名前をタイ
プし、Ｄｅｆｉｎｅボタン１４０５を選択することによ
って、コレクションに対応する概念を命名することがで
きる。

【００６８】［６．６ モニタの定義：図１５］図１５
に、モニタ９０１を定義し、モニタによって報告される
変化を観察するために使用されるウィンドウを示す。ウ
ィンドウ１５０１は、モニタを定義するために使用され
る。フィールド１５０３への入力によってモニタに名前
が与えられる。フィールド１５０５および１５０７への
入力によって、モニタの型およびそのモニタが適用され
る概念が定義される。図の場合、モニタは、概念Ｓａｌ
ｅ−Ｃｕｓｔｏｍｅｒｓに入って来た個体に反応してい
る。好ましい実施例では、モニタ９０１は分析者に、変
化が臨界数または臨界割合のいずれかに達した時に通知
する。いずれの場合でも、この数または割合はフィール
ド１５０９および１５１１に定義される。ボタン１５１
３を選択することによって、これらのフィールドに定義
されたモニタ９０１が作成され、他のモニタ３０５に追
加される。

【００６９】個体３１３のデータが更新された後、ウィ
ンドウ１５１５は、通知が必要な変化があったモニタ９
０１のリストを表示する。１５１７に示すように、モニ
タは名前によってリストされる。変化を閲覧するため
に、ユーザはウィンドウ１５１５内の名前のうちの１つ
を選択する。すると、選択されたモニタに対するウィン
ドウ１５１９が現れる。このウィンドウは、そのウィン
ドウに対応し、その変化が重要である理由を示すコメン
ト１５２１を含むモニタ９０１を記述する。分析者は、
さらに調査したい場合、ボタン１５２３を選択して、Ｃ
ＩＳ９０５内の個体を見ることができる。さらに、分析
者は、ＭＡＫＥ ＣＯＮＣＥＰＴボタン１５２５を選択
することによって、コレクションを概念に変換すること
ができる。

【００７０】［７．ユーザインタフェースの動作：図１
１および図１２］顧客の一般的購買パターンの調査に興
味のあるデータ分析者を考える。この分析者は、顧客を
「規則的」、「準規則的」、および「非規則的」のよう
なカテゴリーにグループ化することができるかどうかを
決定したい。これらのカテゴリーは、顧客の行動を予測
し、市場キャンペーンの目標を定めるために有用であ
る。図１１に、このような調査においてグラフィカルユ
ーザインタフェース２０３に表示されるいくつかのウィ
ンドウを示す。

【００７１】分析者は、定義域モデル（ウィンドウ１１
１７）を一覧(browse)し、ＣＵＳＴＯＭＥＲ概念を検索
し、それを概念一覧ウィンドウ１１１９に表示すること
から開始する。このウィンドウは、全顧客のセットに関
する総合的な情報を表示する。この情報は、本実施例で
は、数値的役割であるｔｏｔａｌ−ｓｐｅｎｔ−１９９
１（１９９１年の総消費）の最小、最大、および平均で
ある。次に、分析者は、分析作業領域１１０３でＣｕｓ
ｔｏｍｅｒ（顧客）について作業する。１１０５に問合
せをタイプする代わりに、分析者は、Ｓｅｇｍｅｎｔ
ｂｙ Ｎｕｍｅｒｉｃ Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ（数値属性
によるセグメント化）書式（スクリーン１１０９）を使
用することによって顧客のセットのセグメント化を開始
する。この書式は、ウィンドウ１１１３のＬＩＢＲＡＲ
Ｙ ＯＦ ＡＢＳＴＲＡＣＴ ＱＵＥＲＩＥＳ（抽象問
合せのライブラリ）から選択されたものである。この書
式に記入するために、分析者は、セグメント化すべき概
念（ＣＵＳＴＯＭＥＲ）、セグメント化においてキーを
設定すべき役割（ｔｏｔａｌ−ｓｐｅｎｔ−１９９
１）、およびセグメントを決定する属性値を指定する。
ここで、分析者は、低消費者、中消費者、および高消費
者に大まかに対応する３つのほぼ等しいグループに顧客
を分割したいものと仮定する。すると、分析者は、２つ
の数字（例えば、５００および１５００）を与えなけれ
ばならない。これによって、顧客のセグメント化は３つ
のクラスになる。すなわち、５００ドル以下を消費する
者、５００ドルから１５００ドルまでの消費をする者、
および１５００ドル以上を消費する者である。選択され
る数値境界（ここでは５００および１５００）は単なる
最善の推測であることに注意すべきである。さらに分析
を進める（およびおそらくその境界を変更する）ことに
よってのみ、セグメント化の効用を判断することができ
る。セグメント化の結果は分析テーブルウィンドウ１１
２１に表示される。これが生成する問合せおよびビュー
は、ＩＤ＃（今の場合７２２８）によって関係づけられ
る。テーブル１１２１は、３つのセグメントおよび各セ
グメントに入る顧客の数を示す。

【００７２】ここで、テーブル１１２１は、１９９１年
にこの店で少額しか消費しない多くの顧客がいることを
示していると仮定する。これは、規則的顧客でない顧客
のクラスを示唆する。消費される金額と、購買の規則性
の間の関係を調査するため、分析者は再び、Ｓｅｇｍｅ
ｎｔ ｂｙ Ｎｕｍｅｒｉｃ Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ書式
を使用して、今度は役割ｎｕｍｂｅｒ−ｏｆ−ｐｕｒｃ
ｈａｓｅｓ−ｉｎ−１９９１（１９９１年の購買数）に
基づいて、顧客をセグメント化し、非規則的、準規則
的、および規則的購買者に対するセグメントを作成す
る。次に、分析者は、非規則的購買者のテーブルを表示
し、何人かは非常に多額を消費しているがその他はほと
んど消費していないことを発見したと仮定する。今度
は、分析者は、高消費者は特売中に購買をしやすいとい
う仮説を形成するとする。

【００７３】この仮説を検討するため、分析者は、非規
則的購買者の消費額のみならず、非規則的購買者が特売
中にした購買の割合をも示すように、非規則的購買者の
テーブルを編集する。次に、分析者は、消費額に対する
各非規則的購買者の特売購入の割合の散布プロットを見
るように指定することができる。この散布プロットが、
特売購入の割合と消費額との間の正の相関を示している
場合、分析者は、この店が特売の数または期間を増加さ
せること、または、特売をもっと幅広く広告することを
推薦することができる。

【００７４】最後に、分析者は、これらのセグメントの
うちのいくつかのサイズおよび構成を永続的に追跡する
ことが適当であると判断したと仮定する。分析者は、規
則的購買者および高消費者のセグメントに対してＣＬＡ
ＳＳＩＣ概念を作成することができる。高消費者セグメ
ントを示すテーブルは１１２３である。モニタ変更ウィ
ンドウ１５０１に記入することによって、分析者は、
（新たに作成された）規則的購買者概念の顧客の５％が
その概念外に移動した場合には通知されるように指定す
ることができる。知識ベースへの増分更新が処理される
場合、知識ベース内の個体の分類へのすべての変更は記
録され、分析者によって指定された条件のうちのいずれ
かが満たされた場合、分析者はウィンドウ１１１５によ
って通知される。こうして、この店は適切な行動をとる
ことができる。以上のことの多くを図１２に要約する。
図１２は、分析者とユーザインタフェースの間の対話の
経路１２０１の一部を示す。

【００７５】［結論］以上の詳細な説明で、情報検索装
置２０１を構築し使用する方法について、このような装
置に関係する当業者に開示した。この開示においては、
さらに、問合せを概念に変換する方法、モニタを作成し
使用する方法、および、グラフを使用して問合せを定義
する方法についても、当業者に開示した。ここで開示し
た装置を構築し使用する技術は、発明者には現在最善の
ものであると考えられるが、他の実現も当業者には直ち
に明らかである。

【００７６】例えば、好ましい実施例は、ＣＬＡＳＳＩ
Ｃ知識ベース管理システムを使用するが、仮想スキーマ
および仮想データベースを実現するためには、任意の種
類の知識ベースシステムまたは通常のデータベース管理
システムを使用して、仮想データベース管理システムを
構成することが可能である。同様に、グラフから問合せ
を導出するために使用した技術は、任意の種類のデータ
ベース管理システムで実施することができる。モニタ
は、データを再分類することが可能な任意の知識ベース
管理システムで使用可能である。最後に、問合せを概念
に変換することは、新しい概念を追加することが可能な
任意の知識ベース管理システムで実現可能である。さら
に、ここで開示したものと同じ目的を達成するためには
他のアルゴリズムおよびデータ構造を使用することも可
能であり、ここで開示したグラフィカルユーザインタフ
ェース以外の種類のユーザインタフェースを有するシス
テムにおいてもこの装置は実現可能である。

【００７７】

【発明の効果】以上述べたごとく、本発明によれば、１
以上の標準的なデータベース管理システムに対して問題
指向の概念スキーマを提供するために知識ベース管理シ
ステムを使用する仮想データベース管理システムとして
情報検索システムが実現される。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来技術のデータベース管理システムの概略ブ
ロック図である。

【図２】データベース管理システムとともに知識ベース
管理システムを使用する情報検索システムの概略ブロッ
ク図である。

【図３】図２の知識ベース管理システムの詳細ブロック
図である。

【図４】概念定義および個体定義を示す図である。

【図５】仮想問合せマネージャ２２７の詳細図である。

【図６】変域モデルの例の図である。

【図７】テーブルテンプレートおよびテーブルの図であ
る。

【図８】グラフを使用したセグメント化の図である。

【図９】モニタの図である。

【図１０】書式の図である。

【図１１】図２のシステムで使用されるウィンドウのセ
ットの図である。

【図１２】図２のシステムとのユーザ対話の図である。

【図１３】問合せがグラフから導出される方法を示す図
である。

【図１４】コレクションから概念を定義するために使用
されるウィンドウを示す図である。

【図１５】モニタとともに使用されるウィンドウを示す
図である。

【符号の説明】

１０１ データベース管理システム（ＤＢＭＳ） １０３ 問合せ １０５ データ １０７ 問合せマネージャ １０９ 名前 １１１ 記述子 １１２ 作用 １１３ スキーマ １１７ データベース ２０１ 情報検索システム ２０３ グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ） ２０５ ディスプレイ ２０７ キーボード ２０９ ポインティングデバイス ２１１ 仮想データベースコマンド（ＶＤＢＣ） ２１３ 情報 ２１５ 仮想データベース管理システム（ＶＤＢＭＳ） ２１７ 知識ベース管理システム（ＫＢＭＳ） ２１９ 仮想スキーマ ２２１ 仮想データベース ２２２ 作用 ２２３ 記述言語（ＤＬ） ２２５ コレクション ２２６ トランスレータ ２２７ 仮想問合せマネージャ ２２９ グラフィカルユーザインタフェースマネージャ ３０１ 問合せプロセッサ ３０３ 保存コレクション ３０５ モニタ ３１１ 概念定義のセット（ＣＯＮＣＳ） ３１３ 個体オブジェクト記述のセット（ＩＮＤＳ） ３１４ 二項関係定義のセット（ＲＥＬＳ） ３１５ クラシファイア（ＣＬＡＳＳ） ３１６ コレクション指定 ３１７ 新概念（ＮＣＯＮＣ） ３１８ 概念問合せ ３１９ ＣＬＡＳＳＩＣ知識ベース ３２１ 概念記述（ＣＤ） ４０１ 概念定義 ４０７ 個体 ５０１ 問合せインタプリタ（ＱＩ） ５０７ コレクション指定プロセッサ（ＣＰ） ５０９ コレクションオブジェクト（ＣＯ） ５１１ コレクション指定 ５１３ コレクション個体 ５１５ 空コレクションオブジェクト ６０１ 定義域モデル ７０１ テーブルビュー ７０３ テンプレート ７０５ ボタン ７０７ 列見出し ７１３ 概念問合せ言語式 ８０１ グラフ ８０３ テーブル ８０５ メニュー ９０１ モニタ ９０３ トリガ条件 ９０５ コレクション個体 ９０７ 通知条件 ９０９ 個体 １００１ 書式 １１１９ 概念一覧ウィンドウ １１２１ 分析テーブルウィンドウ １３０１ コレクションオブジェクト １３０３ テーブルレコード １３１１ 概念問合せ式 １３１５ セグメント化要求 １３２１ グラフマネージャ １３２５ グラフレコード

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ロナルド ジェイ ブラックマン アメリカ合衆国 07090 ニュージャージ ー、ウェストフィールド、ナンシー ウェ イ 854 (72)発明者 トーマス カーク アメリカ合衆国 07059 ニュージャージ ー、ウォレン、キング ジョージ ロード 22 (72)発明者 ピーター ギルマン セルフリッジ アメリカ合衆国 07016 ニュージャージ ー、クランフォード、ロクスト ドライヴ 221 (72)発明者 ローレン ギルバート ターヴィーン アメリカ合衆国 07920 ニュージャージ ー、バスキング リッジ、ウッドワード レーン 28

Claims (36)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 情報が個体（３１３）およびその個体を
   編成する概念（３１１）によって表現されるような知識
   ベース（３１９）と、 知識ベースに結合し、個体のコレクションを指定する問
   合せに応答して、同じコレクションを指定し、かつその
   概念と両立する書式を有するコレクション指定（３１
   ７）を作成する手段（２２７）と、 知識ベースに結合し、コレクション指定を受け取り、コ
   レクション指定を概念に統合する手段（３１５）とから
   なることを特徴とする、情報を編成するための情報検索
   装置。
2. 【請求項２】 コレクション指定が、問合せによって指
   定される個体のコレクションを含む概念からなることを
   特徴とする請求項１の装置。
3. 【請求項３】 コレクション指定がさらに、コレクショ
   ン指定内の概念を制限するテスト関数からなることを特
   徴とする請求項２の装置。
4. 【請求項４】 コレクション指定を命名する手段（８０
   ５）をさらに有することを特徴とする請求項１の装置。
5. 【請求項５】 問合せを定義するテンプレート（７０
   ３）を指示する手段と、 テンプレートに応答して、問合せを生成し、前記コレク
   ション指定作成手段にその問合せを送る手段（５０１）
   とをさらに有することを特徴とする請求項１の装置。
6. 【請求項６】 テンプレートを編集する手段（７０１、
   ２２９）をさらに有することを特徴とする請求項５の装
   置。
7. 【請求項７】 テンプレートを保存し（７０３）呼び出
   す（１１１３）手段をさらに有することを特徴とする請
   求項５の装置。
8. 【請求項８】 個体のサブコレクションを指定する新し
   い問合せを生成するために問合せによって指定される個
   体のコレクションをセグメント化し、前記コレクション
   指定作成手段にその新しい問合せを送るセグメント化手
   段（１１０１、８０１）をさらに有することを特徴とす
   る請求項１の装置。
9. 【請求項９】 前記セグメント化手段が、指示された書
   式に記入することによってセグメントを指定する対話的
   手段（１００１）からなることを特徴とする請求項８の
   装置。
10. 【請求項１０】 記入された書式を保存し（７０３）復
    元する（１１１３）手段をさらに有することを特徴とす
    る請求項９の装置。
11. 【請求項１１】 前記セグメント化手段が、コレクショ
    ンに関する情報を示すグラフにおける区分を指定するこ
    とによってセグメントを指定する対話的手段（８０１）
    からなることを特徴とする請求項９の装置。
12. 【請求項１２】 前記セグメント化手段が、コレクショ
    ンまたはその任意のサブコレクションに作用することを
    特徴とする請求項８、９、１０、または１１の装置。
13. 【請求項１３】 コレクション指定からさらに概念を定
    義する手段（５０７）をさらに有することを特徴とする
    請求項１の装置。
14. 【請求項１４】 前記概念定義手段が対話的であること
    を特徴とする請求項１３の装置。
15. 【請求項１５】 情報が個体（３１３）およびその個体
    を編成する概念（３１１）によって表現されるような知
    識ベース（３１９）と、 １以上の個体に関する変更を行う手段（２２６、２２
    ４）と、 前記変更に応答して、その変更および概念によって要求
    される個体の再編成を行う手段（３１５）と、 前記再編成に応答して、１以上の個体に関するその再編
    成の効果を指示する手段（３０５）とからなることを特
    徴とする、情報の変化を検出するための情報検索装置。
16. 【請求項１６】 前記指示手段が、 個体に対する再編成の効果が重要であるかどうかを判定
    し、重要である場合には、再編成の効果が重要である個
    体からなるコレクション（９０５）に追加する再編成効
    果判定手段（９０３）と、 コレクションから、本装置のユーザが通知されるべきか
    どうかを判定する通知判定手段（９０７）とからなるこ
    とを特徴とする請求項１５の装置。
17. 【請求項１７】 再編成効果判定手段は、個体が、再編
    成の結果として異なる概念の要素になった場合に、その
    個体に対する再編成の効果が重要であると判定すること
    を特徴とする請求項１６の装置。
18. 【請求項１８】 再編成効果判定手段は、個体が、 第１の概念の要素ではなくなり、第２の概念の要素にな
    った場合か、 第３の概念の要素ではなくなった場合か、 第４の概念の要素になった場合かのいずれかの場合に、
    その個体に対する再編成の効果が重要であると判定する
    ことを特徴とする請求項１７の装置。
19. 【請求項１９】 通知判定手段が、異なる概念の要素に
    なった個体の数に従って、通知すべきと判定することを
    特徴とする請求項１７の装置。
20. 【請求項２０】 通知判定手段は、 異なる概念の要素になった個体の数か、 異なる概念の要素になった個体の数のコレクションにお
    ける割合かのいずれかに従って、通知すべきと判定する
    ことを特徴とする請求項１９の装置。
21. 【請求項２１】 前記指示手段が、効果を指示する時お
    よび方法を指示する対話的手段（１５０１）をさらに有
    することを特徴とする請求項１５ないし２０の装置。
22. 【請求項２２】 前記指示手段に応答して効果を表示す
    る表示手段（１５１５）をさらに有することを特徴とす
    る請求項２１の装置。
23. 【請求項２３】 前記表示手段が、表示された効果が重
    要である理由を指示する手段（１５２１）をさらに有す
    ることを特徴とする請求項２２の装置。
24. 【請求項２４】 第１のコレクション（１３０１）に属
    する個体に関係する情報に基づいてグラフ（８０１）を
    表示する表示手段（２０５）と、 表示手段に対応して、グラフが基づいている情報を取得
    するために、第１コレクションおよび問合せ言語式（１
    ３１１）を指定する第１のコレクション指定（１３０
    １）を格納する手段（１３２５）と、 表示手段に結合し、グラフの一部の指定を行う手段（２
    ０９、２２９）と、 第１コレクション指定、問合せ言語式、および前記指定
    手段に応答して、前記グラフの一部内の情報が関係する
    個体からなる第２のコレクションを指定する新しい問合
    せを作成する手段（１３２１）とからなることを特徴と
    する、新しい問合せを作成するための情報検索装置。
25. 【請求項２５】 第２コレクションが第１コレクション
    として使用され、新しい問合せが第３のコレクションを
    指定することを特徴とする請求項２４の装置。
26. 【請求項２６】 前記指定手段が、 前記表示手段が応答し、グラフ上の位置をマークする対
    話的ポインティング手段（２０９）と、 前記問合せ作成手段が、新しい問合せを作成する際にマ
    ークされた位置に応答することを特徴とする請求項２４
    の装置。
27. 【請求項２７】 新しい問合せに応答して、前記表示手
    段上に新しい問合せのパラフレーズ（８０７）を生成す
    る手段（８０３）をさらに有することを特徴とする請求
    項２４、２５、または２６の装置。
28. 【請求項２８】 新しい問合せに応答して、第２コレク
    ション内の個体の数を指示する手段（８０３）をさらに
    有することを特徴とする請求項２４、２５、または２６
    の装置。
29. 【請求項２９】 第１の問合せ（１０３）を受け取り、
    それに応答してデータ（１０５）を返す１以上のデータ
    ベース管理システム（１０１）と、 概念のセットに従って知識ベース内のデータを編成し、
    その概念を使用する記述言語で表現された式（２２３）
    に応答してそのデータに作用する知識ベース管理システ
    ム（２１７）と、 前記式を受け取り、その式を第１問合せに翻訳し、前記
    データを受け取り、知識ベースに組み込むために前記デ
    ータを前記式とともに知識ベース管理システムに返す第
    １翻訳手段（２２６）と、 前記データのうちの特定のデータを指定する第２の問合
    せ（２１１）を受け取り、それに応答して、第２問合せ
    を前記特定データを指定する第１の式（３１７）に翻訳
    し、第１式を知識ベース管理システムに送り、知識ベー
    ス管理システムから前記特定データ（２２５）を受け取
    り、前記特定データを提供する手段とからなることを特
    徴とする仮想データベース管理システム。
30. 【請求項３０】 第１式は、概念と両立する書式を有
    し、前記特定データであるコレクションを指定するコレ
    クション指定（３１７）に含まれ、 知識ベース管理システムに結合し、そのコレクション指
    定を受け取り、そのコレクション指定を概念に統合する
    手段（３１５）をさらに有することを特徴とする請求項
    ２９の装置。
31. 【請求項３１】 コレクション指定はコレクションを含
    む概念からなることを特徴とする請求項３０の装置。
32. 【請求項３２】 コレクション指定は、コレクション指
    定内の概念を制限するテスト関数をさらに有することを
    特徴とする請求項３１の装置。
33. 【請求項３３】 コレクション指定を命名する手段（８
    ０５）をさらに有することを特徴とする請求項３０の装
    置。
34. 【請求項３４】 コレクション指定からさらに概念を定
    義する手段（５０７）をさらに有することを特徴とする
    請求項３０の装置。
35. 【請求項３５】 前記概念定義手段が対話的であること
    を特徴とする請求項３４の装置。
36. 【請求項３６】 第１翻訳手段内にあって、前記返され
    るデータによって要求されるように知識ベースを再編成
    する手段（３１５）と、 その再編成に応答して、前記返されるデータに関する再
    編成の効果を指示する手段（３０５）とをさらに有する
    ことを特徴とする請求項２９の装置。