JPH10312388A - データベースシステム及び記録媒体 - Google Patents
データベースシステム及び記録媒体Info
- Publication number
- JPH10312388A JPH10312388A JP9121126A JP12112697A JPH10312388A JP H10312388 A JPH10312388 A JP H10312388A JP 9121126 A JP9121126 A JP 9121126A JP 12112697 A JP12112697 A JP 12112697A JP H10312388 A JPH10312388 A JP H10312388A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- expected value
- value
- records
- coefficient
- database
- Prior art date
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- Pending
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 複数のキーワードを含む検索条件に基づくレ
コード件数の期待値の精度を高めて複数のデータベース
の中から最適なものを精度良く選択することができる改
良されたデータベースシステムを提供する。 【解決手段】 キーワード間の相関度を表す期待値係数
を考慮して期待値を算出する期待値算出部１１を備えて
データベースシステム１を構成する。期待値算出部１１
は、獲得レコード件数の上限値及び下限値を決定すると
ともに、この上限値及び下限値と期待値係数とから期待
値を演算し、演算により得られた期待値と当該期待値に
基づいて獲得したレコード件数とを比較し、両者に誤差
が生じる場合、当該誤差が小さくなる方向に期待値係数
を動的に修正するようにする。
コード件数の期待値の精度を高めて複数のデータベース
の中から最適なものを精度良く選択することができる改
良されたデータベースシステムを提供する。 【解決手段】 キーワード間の相関度を表す期待値係数
を考慮して期待値を算出する期待値算出部１１を備えて
データベースシステム１を構成する。期待値算出部１１
は、獲得レコード件数の上限値及び下限値を決定すると
ともに、この上限値及び下限値と期待値係数とから期待
値を演算し、演算により得られた期待値と当該期待値に
基づいて獲得したレコード件数とを比較し、両者に誤差
が生じる場合、当該誤差が小さくなる方向に期待値係数
を動的に修正するようにする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、検索対象となるレ
コードを格納した複数のデータベースを効率良く検索す
るためのデータベースシステムに関する。
コードを格納した複数のデータベースを効率良く検索す
るためのデータベースシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】情報化社会においては、必要な情報をす
ぐに手に入れることが重要な意味を持つ。このような社
会状勢に合わせて、例えばサーチャー等のように、必要
な情報を検索・提供する業務も新たに生まれてきてい
る。最も一般的な情報の検索方法としては、例えば、ネ
ットワークに接続されている複数のデータベースにアク
セスし、データベース毎に蓄積された情報を検索するこ
とが挙げられる。そして、通常、ネットワークの利用に
は利用時間に応じた課金制度が採られているため、必要
な情報を効率良く検索することが重要なポイントとなっ
てくる。つまり、必要な情報が存在しないデータベース
に対してアクセスしても、時間及び通信コストの無駄と
なる。このため、どのデータベースに対してアクセスす
ると最も高確率に必要な情報を得ることができるかを予
め算出しておき、確率の高いデータベースを選択して利
用することで情報検索の効率化を高めている。
ぐに手に入れることが重要な意味を持つ。このような社
会状勢に合わせて、例えばサーチャー等のように、必要
な情報を検索・提供する業務も新たに生まれてきてい
る。最も一般的な情報の検索方法としては、例えば、ネ
ットワークに接続されている複数のデータベースにアク
セスし、データベース毎に蓄積された情報を検索するこ
とが挙げられる。そして、通常、ネットワークの利用に
は利用時間に応じた課金制度が採られているため、必要
な情報を効率良く検索することが重要なポイントとなっ
てくる。つまり、必要な情報が存在しないデータベース
に対してアクセスしても、時間及び通信コストの無駄と
なる。このため、どのデータベースに対してアクセスす
ると最も高確率に必要な情報を得ることができるかを予
め算出しておき、確率の高いデータベースを選択して利
用することで情報検索の効率化を高めている。
【０００３】従来、データベースを効率良く選択するシ
ステムとして、所望のレコードを含むデータベースを複
数のキーワードの組み合わせによって探索し、探索した
データベースの内容を、キーワードを含むレコード件数
として表現するデータベースシステムが知られている。
ステムとして、所望のレコードを含むデータベースを複
数のキーワードの組み合わせによって探索し、探索した
データベースの内容を、キーワードを含むレコード件数
として表現するデータベースシステムが知られている。
【０００４】図６は、この種の従来のデータベースシス
テムの機能ブロック図である。このデータベースシステ
ム２は、データベース選択装置２０、データベース固有
情報ファイル３０、及び検索対象となるレコードを格納
した複数のデータベースを備えて構成される。データベ
ース固有情報ファイル３０は、個々のデータベースの内
容を表現するための固有情報を格納したデータファイル
である。
テムの機能ブロック図である。このデータベースシステ
ム２は、データベース選択装置２０、データベース固有
情報ファイル３０、及び検索対象となるレコードを格納
した複数のデータベースを備えて構成される。データベ
ース固有情報ファイル３０は、個々のデータベースの内
容を表現するための固有情報を格納したデータファイル
である。
【０００５】データベース選択装置２０は、例えばコン
ピュータ装置が内部記憶装置等に記録された所定のプロ
グラムを読み込んで実行することにより形成される、検
索条件受付部２１、期待値算出部２２、データベース選
択部２３、及び選択結果提示部２４の各機能を備えて構
成される。検索条件受付部２１は、利用者が検索したい
情報を表現するためにキーボード等から入力された検索
条件を受け付ける。検索条件としては、例えば複数のキ
ーワードを論理式（ＡＮＤ条件／ＯＲ条件）で結合した
ものが用いられる。期待値算出部２２は、検索条件受付
部２４で受け付けた検索条件に対して、その検索条件を
満たすレコード件数の期待値を、ＧＬＯＳＳ方式と呼ば
れる期待値算出方式を用いて算出する。
ピュータ装置が内部記憶装置等に記録された所定のプロ
グラムを読み込んで実行することにより形成される、検
索条件受付部２１、期待値算出部２２、データベース選
択部２３、及び選択結果提示部２４の各機能を備えて構
成される。検索条件受付部２１は、利用者が検索したい
情報を表現するためにキーボード等から入力された検索
条件を受け付ける。検索条件としては、例えば複数のキ
ーワードを論理式（ＡＮＤ条件／ＯＲ条件）で結合した
ものが用いられる。期待値算出部２２は、検索条件受付
部２４で受け付けた検索条件に対して、その検索条件を
満たすレコード件数の期待値を、ＧＬＯＳＳ方式と呼ば
れる期待値算出方式を用いて算出する。
【０００６】ＧＬＯＳＳ方式では、下記（１）式に基づ
いて、データベース内容を表現するデータであるキーワ
ード毎に、そのキーワードを含むレコードの件数をもと
にして、２つ以上のキーワードを同時に含んでいるレコ
ード件数の期待値ＧＤＫ１DB nをデータベース毎に計算
する。（１）式において、ＴDBnはあるデータベース
（ＤＢn）に格納されているレコードの総件数、Ｋuは利
用者が与えたキーワードセット、ｋはキーワード、Ｄ
(k,DBn)はデータベース（ＤＢn）においてキーワードｋ
を含むレコード件数である。
いて、データベース内容を表現するデータであるキーワ
ード毎に、そのキーワードを含むレコードの件数をもと
にして、２つ以上のキーワードを同時に含んでいるレコ
ード件数の期待値ＧＤＫ１DB nをデータベース毎に計算
する。（１）式において、ＴDBnはあるデータベース
（ＤＢn）に格納されているレコードの総件数、Ｋuは利
用者が与えたキーワードセット、ｋはキーワード、Ｄ
(k,DBn)はデータベース（ＤＢn）においてキーワードｋ
を含むレコード件数である。
【０００７】
【数１】
【０００８】データベース選択部２３は、期待値算出部
２２によって算出された期待値ＧＤＫ１DBnに基づいて
レコード件数の期待値の大きなデータベースを選択す
る。選択結果提示部２４は、データベース選択部２３に
よって選択されたデータベースを、例えば、表示装置や
印刷装置により視認できる状態で出力することにより、
利用者に対して提示するものである。
２２によって算出された期待値ＧＤＫ１DBnに基づいて
レコード件数の期待値の大きなデータベースを選択す
る。選択結果提示部２４は、データベース選択部２３に
よって選択されたデータベースを、例えば、表示装置や
印刷装置により視認できる状態で出力することにより、
利用者に対して提示するものである。
【０００９】上記のように構成される従来のデータベー
スシステム２の動作を図７に基づいて説明する。まず、
利用者は、検索したいレコードを表現する１つ以上の検
索キーワードを含む検索条件をキーボード等よりデータ
ベースシステム２に入力する。検索条件受付部２１は、
この検索条件を受け付けて期待値算出部２２に渡す（ス
テップＳ１１）。ここでいうレコードとは、各データベ
ースに格納されている１つのデータ単位を表す。期待値
算出部２２は、検索条件に適合するレコードの件数の期
待値ＧＤＫ１DBnを、データベース固有情報ファイル３
０内のレコード件数データに基づいてレコード件数の期
待値ＧＤＫ１DBnをデータベース毎に計算する（ステッ
プＳ１２）。データベース選択部２３は、計算された期
待値ＧＤＫ１DBnに基づいてレコー ド件数の期待値が最
大となるデータベースを選択する（ステップＳ１３）。
そして、この選択されたデータベース名を選択結果提示
部２４を通じて利用者に提示する（ステップＳ１４）。
上記ステップＳ１１〜Ｓ１４の処理を必要に応じて繰り
返し実行する。
スシステム２の動作を図７に基づいて説明する。まず、
利用者は、検索したいレコードを表現する１つ以上の検
索キーワードを含む検索条件をキーボード等よりデータ
ベースシステム２に入力する。検索条件受付部２１は、
この検索条件を受け付けて期待値算出部２２に渡す（ス
テップＳ１１）。ここでいうレコードとは、各データベ
ースに格納されている１つのデータ単位を表す。期待値
算出部２２は、検索条件に適合するレコードの件数の期
待値ＧＤＫ１DBnを、データベース固有情報ファイル３
０内のレコード件数データに基づいてレコード件数の期
待値ＧＤＫ１DBnをデータベース毎に計算する（ステッ
プＳ１２）。データベース選択部２３は、計算された期
待値ＧＤＫ１DBnに基づいてレコー ド件数の期待値が最
大となるデータベースを選択する（ステップＳ１３）。
そして、この選択されたデータベース名を選択結果提示
部２４を通じて利用者に提示する（ステップＳ１４）。
上記ステップＳ１１〜Ｓ１４の処理を必要に応じて繰り
返し実行する。
【００１０】以下、従来のＧＬＯＳＳ方式により求めら
れる期待値算出の手順を具体的に説明する。複数のキー
ワードを組み合わせた検索条件に適合する２つのデータ
ベースＡ，Ｂ中のレコード件数の例を図７に示す。図７
のデータに基づいて、「輸入」と「ワイン」との両方の
検索キーワードが同時に含まれているレコード件数の期
待値ＧＤＫ１DBnを、ＧＬＯＳＳ方式を用い、２種類の
データベースＡ，Ｂについてそれぞれ計算した例を以下
に示す。 ＜データベースＡ＞： レコード件数＝186,709×(458/186,709)×(7,448/186,7
09) １８．２７件 ＜データベースＢ＞： レコード件数＝185,404×(558/185,404)×(7,057/185,4
04) ２１．２４件
れる期待値算出の手順を具体的に説明する。複数のキー
ワードを組み合わせた検索条件に適合する２つのデータ
ベースＡ，Ｂ中のレコード件数の例を図７に示す。図７
のデータに基づいて、「輸入」と「ワイン」との両方の
検索キーワードが同時に含まれているレコード件数の期
待値ＧＤＫ１DBnを、ＧＬＯＳＳ方式を用い、２種類の
データベースＡ，Ｂについてそれぞれ計算した例を以下
に示す。 ＜データベースＡ＞： レコード件数＝186,709×(458/186,709)×(7,448/186,7
09) １８．２７件 ＜データベースＢ＞： レコード件数＝185,404×(558/185,404)×(7,057/185,4
04) ２１．２４件
【００１１】つまり、キーワード「輸入」及び「ワイ
ン」が同時に含まれているレコード件数の期待値ＧＤＫ
１DBnは、データベースＡでは約１８．２７件、データ
ベースＢでは約２１．２４件となる。また、「輸入」，
「ワイン」，「業者」の３つのキーワードが同時に含ま
れているレコード件数の期待値は、前述の２つのキーワ
ードの場合と同様の計算によって、データベースＡでは
約０．２７件（ 186,709×(458/186,709)×(7,448/18
6,709)×(2,724/186,709)）、データベースＢでは約
０．２８件（ 185,404×(558/185,404)×(7,057/185,4
04)×(2,407/185,404)）となる。４つ以上のキーワード
についても同様にして計算することができる。
ン」が同時に含まれているレコード件数の期待値ＧＤＫ
１DBnは、データベースＡでは約１８．２７件、データ
ベースＢでは約２１．２４件となる。また、「輸入」，
「ワイン」，「業者」の３つのキーワードが同時に含ま
れているレコード件数の期待値は、前述の２つのキーワ
ードの場合と同様の計算によって、データベースＡでは
約０．２７件（ 186,709×(458/186,709)×(7,448/18
6,709)×(2,724/186,709)）、データベースＢでは約
０．２８件（ 185,404×(558/185,404)×(7,057/185,4
04)×(2,407/185,404)）となる。４つ以上のキーワード
についても同様にして計算することができる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
データベースシステム２、特に、期待値算出部２２にお
ける期待値算出方式では、検索条件に含まれるキーワー
ド間の相関度を考慮していないため、以下に述べるよう
な問題点があった。
データベースシステム２、特に、期待値算出部２２にお
ける期待値算出方式では、検索条件に含まれるキーワー
ド間の相関度を考慮していないため、以下に述べるよう
な問題点があった。
【００１３】検索条件受付部２１で受け付けた検索条件
のうち複数のキーワードがそれぞれ相関の強いものであ
った場合、期待値算出部２２により求められる期待値Ｇ
ＤＫ１DBnの精度が悪くなる。これは以下の理由によ
る。すなわち、相関のあるキーワードは、いくつかの同
じレコードに集中して含まれるのが一般的である。その
ため、キーワードがデータベース全体のレコードに散ら
ばっていると仮定し、複数のキーワードのＡＮＤ（論理
積）条件を表す上記（１）式の「ＴDBn」に母数（レコ
ードの総件数）を用いて期待値ＧＤＫ１DBnを計算する
とその値は小さくなり、精度が悪くなる。また、ＯＲ
（論理和）条件においてレコード件数の期待値ＧＤＫ１
DBnを算出する場合、キーワードを含んでいる各レコー
ド件数は、通常、単純に足されるだけである。しかし、
キーワードが同じレコードに集中して含まれている場
合、単純に足したのでは同じレコードを複数回足してし
まうため、期待値ＧＤＫ１DBnの値は大きくなり、精度
が悪くなる。
のうち複数のキーワードがそれぞれ相関の強いものであ
った場合、期待値算出部２２により求められる期待値Ｇ
ＤＫ１DBnの精度が悪くなる。これは以下の理由によ
る。すなわち、相関のあるキーワードは、いくつかの同
じレコードに集中して含まれるのが一般的である。その
ため、キーワードがデータベース全体のレコードに散ら
ばっていると仮定し、複数のキーワードのＡＮＤ（論理
積）条件を表す上記（１）式の「ＴDBn」に母数（レコ
ードの総件数）を用いて期待値ＧＤＫ１DBnを計算する
とその値は小さくなり、精度が悪くなる。また、ＯＲ
（論理和）条件においてレコード件数の期待値ＧＤＫ１
DBnを算出する場合、キーワードを含んでいる各レコー
ド件数は、通常、単純に足されるだけである。しかし、
キーワードが同じレコードに集中して含まれている場
合、単純に足したのでは同じレコードを複数回足してし
まうため、期待値ＧＤＫ１DBnの値は大きくなり、精度
が悪くなる。
【００１４】期待値ＧＤＫ１DBnの精度が悪いと、デー
タベースの選択を行う際に誤ったデータベース、つま
り、必要な情報を格納しているレコード件数が他のデー
タベースよりも少ないデータベースを選択してしまう可
能性が高くなる。このように誤ったデータベースを選択
すると、必要な情報を検索するまでの時間に多大な時間
と労力とがかかり、かつ、通信コストを増大させる要因
となる。
タベースの選択を行う際に誤ったデータベース、つま
り、必要な情報を格納しているレコード件数が他のデー
タベースよりも少ないデータベースを選択してしまう可
能性が高くなる。このように誤ったデータベースを選択
すると、必要な情報を検索するまでの時間に多大な時間
と労力とがかかり、かつ、通信コストを増大させる要因
となる。
【００１５】そこで本発明の課題は、期待値の精度を高
めて複数のデータベースの中から最適なデータベースを
迅速に選択することができる改良されたデータベースシ
ステムを提供することにある。本発明の他の課題は、複
数のデータベースの中から最適なデータベースを精度良
く選択する処理をコンピュータ装置に実行させるための
記録媒体を提供することにある。
めて複数のデータベースの中から最適なデータベースを
迅速に選択することができる改良されたデータベースシ
ステムを提供することにある。本発明の他の課題は、複
数のデータベースの中から最適なデータベースを精度良
く選択する処理をコンピュータ装置に実行させるための
記録媒体を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決する本発
明のデータベースシステムは、複数のキーワードの組み
合わせからなる検索条件を入力する検索条件入力手段
と、入力された検索条件に適合するレコード件数の期待
値をデータベース毎に算出する期待値算出手段とを備
え、複数のデータベースのうち前記算出した期待値が最
大となるデータベースから該当レコードを獲得するデー
タベースシステムにおいて、前記期待値算出手段が、予
め算出した期待値と当該期待値に基づいて獲得したレコ
ード件数との間の誤差を検出し、検出した誤差が小さく
なる方向に前記期待値を動的に更新するように構成され
ることを特徴とする。
明のデータベースシステムは、複数のキーワードの組み
合わせからなる検索条件を入力する検索条件入力手段
と、入力された検索条件に適合するレコード件数の期待
値をデータベース毎に算出する期待値算出手段とを備
え、複数のデータベースのうち前記算出した期待値が最
大となるデータベースから該当レコードを獲得するデー
タベースシステムにおいて、前記期待値算出手段が、予
め算出した期待値と当該期待値に基づいて獲得したレコ
ード件数との間の誤差を検出し、検出した誤差が小さく
なる方向に前記期待値を動的に更新するように構成され
ることを特徴とする。
【００１７】前記期待値算出手段は、具体的には、獲得
レコード件数の上限値及び下限値をデータベース毎に決
定し、決定した上限値及び下限値と前記複数のキーワー
ド間の相関度を表す期待値係数とから前記期待値を演算
するとともに、演算した期待値と当該期待値に基づいて
獲得したレコード件数との間の誤差を検出し、検出した
誤差が小さくなる方向に前記期待値係数を動的に更新す
るように構成される。なお、前記検索条件に含まれるキ
ーワードが３語以上の場合、期待値算出手段は、２語の
キーワードの組み合わせに変換して前記期待値を演算す
る。
レコード件数の上限値及び下限値をデータベース毎に決
定し、決定した上限値及び下限値と前記複数のキーワー
ド間の相関度を表す期待値係数とから前記期待値を演算
するとともに、演算した期待値と当該期待値に基づいて
獲得したレコード件数との間の誤差を検出し、検出した
誤差が小さくなる方向に前記期待値係数を動的に更新す
るように構成される。なお、前記検索条件に含まれるキ
ーワードが３語以上の場合、期待値算出手段は、２語の
キーワードの組み合わせに変換して前記期待値を演算す
る。
【００１８】期待値算出手段は、また、データベース毎
にランダムに抽出したキーワードの組を複数組生成して
各組の検索条件を作成し、作成した複数の検索条件に基
づく獲得レコード件数の上限値と下限値の和で得られる
値と前記複数の検索条件により獲得された実際のレコー
ド件数を比較して両者の差分値を求め、この差分値の平
均誤差が最小となる値を前記期待値係数の初期値とする
ように構成される。
にランダムに抽出したキーワードの組を複数組生成して
各組の検索条件を作成し、作成した複数の検索条件に基
づく獲得レコード件数の上限値と下限値の和で得られる
値と前記複数の検索条件により獲得された実際のレコー
ド件数を比較して両者の差分値を求め、この差分値の平
均誤差が最小となる値を前記期待値係数の初期値とする
ように構成される。
【００１９】上記他の課題を解決する本発明の記録媒体
は、「複数のキーワードの組み合わせからなる検索条件
に基づいて複数のデータベースから獲得するレコード件
数の上限値及び下限値を決定する処理、決定した上限値
及び下限値と前記複数のキーワード間の相関度を表す期
待値係数とから当該検索条件に適合するレコード件数の
期待値を演算する処理、演算により得られた期待値と当
該期待値に基づいて獲得したレコード件数との誤差を算
出する処理、及び前記誤差が小さくなる方向に前記期待
値係数を動的に修正する処理をコンピュータ装置に実行
させるためのプログラム」をコンピュータ読取可能な形
態で記録して成る記録媒体である。
は、「複数のキーワードの組み合わせからなる検索条件
に基づいて複数のデータベースから獲得するレコード件
数の上限値及び下限値を決定する処理、決定した上限値
及び下限値と前記複数のキーワード間の相関度を表す期
待値係数とから当該検索条件に適合するレコード件数の
期待値を演算する処理、演算により得られた期待値と当
該期待値に基づいて獲得したレコード件数との誤差を算
出する処理、及び前記誤差が小さくなる方向に前記期待
値係数を動的に修正する処理をコンピュータ装置に実行
させるためのプログラム」をコンピュータ読取可能な形
態で記録して成る記録媒体である。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、本発明のデータベースシス
テムの実施の形態を説明する。図１は、このデータベー
スシステム１の機能ブロック図である。便宜上、図６に
示した従来システムと同一機能の要素については同一符
号を付してある。
テムの実施の形態を説明する。図１は、このデータベー
スシステム１の機能ブロック図である。便宜上、図６に
示した従来システムと同一機能の要素については同一符
号を付してある。
【００２１】このデータベースシステム１は、データベ
ース選択装置１０、データベース固有情報ファイル３
０、及び複数のデータベースＡ〜Ｅを備えて構成され
る。データベース固有情報ファイル３０には、検索条件
に含まれるキーワードまたは検索分野を含むデータベー
ス毎のレコード件数が格納されている。図２は、データ
ベースＡ〜Ｅについての格納情報の一例を示している。
ース選択装置１０、データベース固有情報ファイル３
０、及び複数のデータベースＡ〜Ｅを備えて構成され
る。データベース固有情報ファイル３０には、検索条件
に含まれるキーワードまたは検索分野を含むデータベー
ス毎のレコード件数が格納されている。図２は、データ
ベースＡ〜Ｅについての格納情報の一例を示している。
【００２２】データベース選択装置１０は、例えば汎用
のコンピュータ装置が所定のプログラムを読み込んで実
行することにより形成される、検索条件受付部２１、デ
ータベース選択部２３、選択結果提示部２４、及び改良
された期待値算出部１１の機能ブロックを備えて構成さ
れる。上記プログラムは、コンピュータ装置の内部記憶
装置等に記録され、コンピュータ装置の主制御部（ＣＰ
Ｕ）に随時読み込まれるようになっているのが通常であ
るが、コンピュータ装置、あるいはその内部記憶装置等
と独立して流通するコンピュータ読取可能な可搬性の記
録媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭ等に記録され、使用時にコ
ンピュータ装置に読み込まれてその内部記憶装置等にイ
ンストールされるものであってもよい。
のコンピュータ装置が所定のプログラムを読み込んで実
行することにより形成される、検索条件受付部２１、デ
ータベース選択部２３、選択結果提示部２４、及び改良
された期待値算出部１１の機能ブロックを備えて構成さ
れる。上記プログラムは、コンピュータ装置の内部記憶
装置等に記録され、コンピュータ装置の主制御部（ＣＰ
Ｕ）に随時読み込まれるようになっているのが通常であ
るが、コンピュータ装置、あるいはその内部記憶装置等
と独立して流通するコンピュータ読取可能な可搬性の記
録媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭ等に記録され、使用時にコ
ンピュータ装置に読み込まれてその内部記憶装置等にイ
ンストールされるものであってもよい。
【００２３】本実施形態の期待値算出部１１は、件数範
囲決定部１１１、期待値演算部１１２、係数格納部１１
３、誤差検出部１１４、及び係数更新部１１５を有す
る。
囲決定部１１１、期待値演算部１１２、係数格納部１１
３、誤差検出部１１４、及び係数更新部１１５を有す
る。
【００２４】件数範囲決定部１１１は、１または複数の
キーワードの組み合わせからなる検索条件と、データベ
ース固有情報ファイル３０の格納情報とから、その検索
条件を満たすレコード件数の上限値及び下限値（範囲）
を、各データベースＡ〜Ｅ毎に決定する処理を行う。こ
の上限値または下限値は、それぞれ個々の検索条件に含
まれる複数のキーワードの組み合わせ態様（例えばＡＮ
Ｄ条件／ＯＲ条件等による結合形態）に応じて一意に決
定される値である。下記（２）式はデータベースＤＢn
に含まれる検索条件Ｋを満たすレコード件数の上限値Ma
x（K,DBn）、（３）式はデータベースＤＢnに含まれる
検索条件Ｋを満たすレコード件数の下限値Min（K,DBn）
を決定するための計算式であり、それぞれキーワードが
２語の場合の例を示している。これらの式において、
kA,kB（KA,KB）は検索条件Ｋに含まれるキーワード、Ｄ
（kA,DBn）,Ｄ（kB,DBn）はあるデータベースＤＢnにお
いてキーワードkA,kBを含むレコード件数である。
キーワードの組み合わせからなる検索条件と、データベ
ース固有情報ファイル３０の格納情報とから、その検索
条件を満たすレコード件数の上限値及び下限値（範囲）
を、各データベースＡ〜Ｅ毎に決定する処理を行う。こ
の上限値または下限値は、それぞれ個々の検索条件に含
まれる複数のキーワードの組み合わせ態様（例えばＡＮ
Ｄ条件／ＯＲ条件等による結合形態）に応じて一意に決
定される値である。下記（２）式はデータベースＤＢn
に含まれる検索条件Ｋを満たすレコード件数の上限値Ma
x（K,DBn）、（３）式はデータベースＤＢnに含まれる
検索条件Ｋを満たすレコード件数の下限値Min（K,DBn）
を決定するための計算式であり、それぞれキーワードが
２語の場合の例を示している。これらの式において、
kA,kB（KA,KB）は検索条件Ｋに含まれるキーワード、Ｄ
（kA,DBn）,Ｄ（kB,DBn）はあるデータベースＤＢnにお
いてキーワードkA,kBを含むレコード件数である。
【００２５】
【数２】
【００２６】図２の内容において、データベースＡにお
けるキーワード「雇用」とキーワード「人事」のＡＮＤ
条件及びＯＲ条件について決定した上限値及び下限値の
例を図３に示す。他のデータベースＢ〜Ｅについても同
様にして上限値及び下限値を決定することができる。
けるキーワード「雇用」とキーワード「人事」のＡＮＤ
条件及びＯＲ条件について決定した上限値及び下限値の
例を図３に示す。他のデータベースＢ〜Ｅについても同
様にして上限値及び下限値を決定することができる。
【００２７】期待値演算部１１２は、期待値範囲決定部
１１１で決定した上限値及び下限値と、係数格納部１１
３に格納されている期待値係数とを用いて期待値の演算
処理を行う。下記数（４）式は期待値演算に用いられる
計算式の例であり、Ｅ（Ｋ，ＤＢn）は検索条件Ｋに対
するデータベースＤＢnのレコード件数の期待値、α
（Ｋ，ＤＢn）はデータベースＤＢnにおけるキーワード
間の相関を表す期待値係数である。
１１１で決定した上限値及び下限値と、係数格納部１１
３に格納されている期待値係数とを用いて期待値の演算
処理を行う。下記数（４）式は期待値演算に用いられる
計算式の例であり、Ｅ（Ｋ，ＤＢn）は検索条件Ｋに対
するデータベースＤＢnのレコード件数の期待値、α
（Ｋ，ＤＢn）はデータベースＤＢnにおけるキーワード
間の相関を表す期待値係数である。
【００２８】
【数３】
【００２９】ここで、係数格納部１１３に格納される期
待値係数αについて説明する。本実施形態では、ランダ
ムに抽出したキーワードから２語の検索例を１００組生
成し、上記（４）式で計算された期待値Ｅ（Ｋ，Ｄ
Ｂn）とこの期待値に基づいて実際に検索したレコード
件数とを比較する。そして、その平均誤差が最小になる
ような期待値係数αの値を例えば最小二乗法によって計
算し、その計算結果を初期値として、ＡＮＤ条件、ＯＲ
条件毎に決定する。決定した期待値係数αの値は、同じ
データベースを対象とするすべての検索条件に対して適
用される。この期待値係数αの例を図４に示す。
待値係数αについて説明する。本実施形態では、ランダ
ムに抽出したキーワードから２語の検索例を１００組生
成し、上記（４）式で計算された期待値Ｅ（Ｋ，Ｄ
Ｂn）とこの期待値に基づいて実際に検索したレコード
件数とを比較する。そして、その平均誤差が最小になる
ような期待値係数αの値を例えば最小二乗法によって計
算し、その計算結果を初期値として、ＡＮＤ条件、ＯＲ
条件毎に決定する。決定した期待値係数αの値は、同じ
データベースを対象とするすべての検索条件に対して適
用される。この期待値係数αの例を図４に示す。
【００３０】また、図２ないし図４の内容に基づいて演
算される期待値Ｅ（Ｋ、ＤＢn）の計算例を以下に示
す。 ＜ケース１＞ 検索条件Ｋ0［雇用 ＡＮＤ 人事］ データベースＡ（ＤＢA）の期待値Ｅ（Ｋ0，ＤＢA）
は、上記（４）式に図３の上限値（８６２件）及び下限
値（０件）と、図４のＡＮＤ条件の場合の期待値係数α
（０．０９５）とを代入して、（８６２＋０）×０．０
９５＝８１．９［件］となる。他のデータベースＢ〜Ｅ
についての期待値Ｅ（Ｋ0，ＤＢB）〜Ｅ（Ｋ0，ＤＢE）
も同様にして演算することができる。
算される期待値Ｅ（Ｋ、ＤＢn）の計算例を以下に示
す。 ＜ケース１＞ 検索条件Ｋ0［雇用 ＡＮＤ 人事］ データベースＡ（ＤＢA）の期待値Ｅ（Ｋ0，ＤＢA）
は、上記（４）式に図３の上限値（８６２件）及び下限
値（０件）と、図４のＡＮＤ条件の場合の期待値係数α
（０．０９５）とを代入して、（８６２＋０）×０．０
９５＝８１．９［件］となる。他のデータベースＢ〜Ｅ
についての期待値Ｅ（Ｋ0，ＤＢB）〜Ｅ（Ｋ0，ＤＢE）
も同様にして演算することができる。
【００３１】＜ケース２＞ 検索条件Ｋ1［（雇用 ＡＮＤ 人事）ＯＲ就職］ キーワードが３語以上の検索条件の場合、２語のキーワ
ードのＡＮＤ条件とＯＲ条件の組み合わせとみなして期
待値を算出する。すなわち、検索条件Ｋ1の場合、ま
ず、（雇用 ＡＮＤ 人事）を１つのキーワードＷ1と
みなし、このキーワードＷ1についてのレコード件数に
ついてはＷ1の期待値を用いる。例えば、ケース１より
データベースＡのキーワードＷ1のレコード件数（８
１．９［件］）を用いて検索条件［Ｗ1 ＯＲ 就職]の
期待値を求め、これを検索条件Ｋ1の期待値とする。デ
ータベースＡ（ＤＢA）の場合、上限値は上記（２）式
より８１．９＋１５１４＝１５９５．９［件］、下限値
は上記（３）式より１５１４[件］であり、期待値Ｅ
（Ｋ1,ＤＢA）は、上記（４）式より、（１５９５．９
＋１５１４）×０．５６２＝１７４８．８［件］とな
る。他のデータベースＢ〜Ｅについての期待値Ｅ
（Ｋ1，ＤＢB）〜Ｅ（Ｋ1，ＤＢE）も同様にして演算す
ることができる。
ードのＡＮＤ条件とＯＲ条件の組み合わせとみなして期
待値を算出する。すなわち、検索条件Ｋ1の場合、ま
ず、（雇用 ＡＮＤ 人事）を１つのキーワードＷ1と
みなし、このキーワードＷ1についてのレコード件数に
ついてはＷ1の期待値を用いる。例えば、ケース１より
データベースＡのキーワードＷ1のレコード件数（８
１．９［件］）を用いて検索条件［Ｗ1 ＯＲ 就職]の
期待値を求め、これを検索条件Ｋ1の期待値とする。デ
ータベースＡ（ＤＢA）の場合、上限値は上記（２）式
より８１．９＋１５１４＝１５９５．９［件］、下限値
は上記（３）式より１５１４[件］であり、期待値Ｅ
（Ｋ1,ＤＢA）は、上記（４）式より、（１５９５．９
＋１５１４）×０．５６２＝１７４８．８［件］とな
る。他のデータベースＢ〜Ｅについての期待値Ｅ
（Ｋ1，ＤＢB）〜Ｅ（Ｋ1，ＤＢE）も同様にして演算す
ることができる。
【００３２】誤差検出部１１４は、より詳細には、図５
に示すように、期待値記録部１４１、検索結果記録部１
４２、リスト照合部１４３を備えている。
に示すように、期待値記録部１４１、検索結果記録部１
４２、リスト照合部１４３を備えている。
【００３３】期待値記録部１４１は、期待値演算部１１
２により得られた期待値Ｅ（Ｋ，ＤＢn）と検索条件受
付部２１で受け付けた検索条件Ｋとを例えば期待値結果
リストＬ１に関連付けて記録する。検索結果記録部１４
２は、検索結果であるレコード件数と検索条件Ｋとを取
得し、これらを例えば検索結果リストＬ２に関連付けて
記録する。リスト照合部１４３は、期待値結果リストＬ
１または検索結果リストＬ２に新たな情報が記録される
毎に上記２つのリストＬ１，Ｌ２を照合し、期待値と検
索結果の両方が記録されている検索条件Ｋを抽出し、抽
出結果を係数更新部１１５に伝える。
２により得られた期待値Ｅ（Ｋ，ＤＢn）と検索条件受
付部２１で受け付けた検索条件Ｋとを例えば期待値結果
リストＬ１に関連付けて記録する。検索結果記録部１４
２は、検索結果であるレコード件数と検索条件Ｋとを取
得し、これらを例えば検索結果リストＬ２に関連付けて
記録する。リスト照合部１４３は、期待値結果リストＬ
１または検索結果リストＬ２に新たな情報が記録される
毎に上記２つのリストＬ１，Ｌ２を照合し、期待値と検
索結果の両方が記録されている検索条件Ｋを抽出し、抽
出結果を係数更新部１１５に伝える。
【００３４】係数更新部１１５は、期待値Ｅと、当該期
待値Ｅに基づく検索結果、すなわち実際に獲得したレコ
ード件数Ｒとの誤差が小さくなる方向に期待値係数αを
動的に更新（修正）する処理を行う。具体的には、更新
直前の期待値係数αをαold、更新後の期待値係数αを
αnew、検索条件に対してレコード件数Ｒと一致する期
待値を得るための係数補正値をαrealとし、下記
（５），（６）式の演算を行う。
待値Ｅに基づく検索結果、すなわち実際に獲得したレコ
ード件数Ｒとの誤差が小さくなる方向に期待値係数αを
動的に更新（修正）する処理を行う。具体的には、更新
直前の期待値係数αをαold、更新後の期待値係数αを
αnew、検索条件に対してレコード件数Ｒと一致する期
待値を得るための係数補正値をαrealとし、下記
（５），（６）式の演算を行う。
【００３５】
【数４】 αreal ＝αold×Ｒ／Ｅ (5) αnew ＝αold＋（αreal−αold）／ｈ (6)
【００３６】（６）式の第２項は更新幅であり、１つの
検索条件による期待値係数αnewの大幅な変化を防ぐた
め、係数補正値αrealと更新直前の補正値係数αoldと
の差の所定数（ｈ）分の１としている。このｈは任意の
自然数であるが、“２”程度が適当である。なお、レコ
ード件数Ｒと期待値Ｅは前述の誤差検出部１１４（リス
ト照合部１４３）から取得し、更新直前の期待値係数α
oldは係数格納部１１３から取得する。また、更新後の
期待値係数αnewは、係数格納部１１３に記録する。
検索条件による期待値係数αnewの大幅な変化を防ぐた
め、係数補正値αrealと更新直前の補正値係数αoldと
の差の所定数（ｈ）分の１としている。このｈは任意の
自然数であるが、“２”程度が適当である。なお、レコ
ード件数Ｒと期待値Ｅは前述の誤差検出部１１４（リス
ト照合部１４３）から取得し、更新直前の期待値係数α
oldは係数格納部１１３から取得する。また、更新後の
期待値係数αnewは、係数格納部１１３に記録する。
【００３７】上記のように構成される本実施形態のデー
タベースシステム１では、期待値算出部１１が、検索条
件に基づくレコード件数の上限値及び下限値を決定し、
これらの値に基づいて期待値を算出しているので、検索
回数が増えるにつれてレコード件数が収束するようにな
り、複数のキーワードを含む検索条件の場合の期待値の
悪化が抑制されるようになる。また、キーワード間の相
関度を表す期待値係数αを用いて期待値を算出している
ので、キーワード間の相関度を考慮しない場合に比べ
て、算出される期待値の精度が格段に高くなり、目的の
レコードを得るための時間が短縮されるようになる。さ
らに、過去の検索結果を反映させて期待値（期待値算出
に用いられる期待値係数）を動的に更新するようにした
ので、より高精度の期待値算出が可能になる。
タベースシステム１では、期待値算出部１１が、検索条
件に基づくレコード件数の上限値及び下限値を決定し、
これらの値に基づいて期待値を算出しているので、検索
回数が増えるにつれてレコード件数が収束するようにな
り、複数のキーワードを含む検索条件の場合の期待値の
悪化が抑制されるようになる。また、キーワード間の相
関度を表す期待値係数αを用いて期待値を算出している
ので、キーワード間の相関度を考慮しない場合に比べ
て、算出される期待値の精度が格段に高くなり、目的の
レコードを得るための時間が短縮されるようになる。さ
らに、過去の検索結果を反映させて期待値（期待値算出
に用いられる期待値係数）を動的に更新するようにした
ので、より高精度の期待値算出が可能になる。
【００３８】なお、本実施形態では、期待値算出部１１
が、更新後の期待値係数αnewを更新直前の期待値係数
αoldのみから求める場合について説明したが、本発明
のデータベースシステムは、上記手法のみならず、以下
の手法を採用することもできる。 ［１]最近の過去ｍ（ｍは自然数）回の係数補正値α
realを記憶しておき、これらの値の平均（相加平均また
は相乗平均）により求めるようにする。 ［２］過去の期待値と獲得レコード件数の累計値を記憶
しておき、両者の比によって求めるようにする。
が、更新後の期待値係数αnewを更新直前の期待値係数
αoldのみから求める場合について説明したが、本発明
のデータベースシステムは、上記手法のみならず、以下
の手法を採用することもできる。 ［１]最近の過去ｍ（ｍは自然数）回の係数補正値α
realを記憶しておき、これらの値の平均（相加平均また
は相乗平均）により求めるようにする。 ［２］過去の期待値と獲得レコード件数の累計値を記憶
しておき、両者の比によって求めるようにする。
【００３９】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
のデータベースシステムでは、期待値算出の際に検索条
件に含まれる複数のキーワードの相関度が考慮され、し
かも検索条件に対するレコード件数の上限値及び下限値
の範囲で期待値が算出されるので、従来システムに比べ
て期待値の精度が格段に高まる効果がある。また、検索
結果に基づいて期待値が動的に更新されるので、算出さ
れる期待値の精度がより高まる効果がある。これによ
り、必要なレコードを格納したデータベースの選択に要
する時間が短縮され、例えば、ネットワークに接続され
た複数のデータベースから所望のデータベースを選択す
る際の、時間，労力，コストを従来システムの場合より
も低減させることができる。
のデータベースシステムでは、期待値算出の際に検索条
件に含まれる複数のキーワードの相関度が考慮され、し
かも検索条件に対するレコード件数の上限値及び下限値
の範囲で期待値が算出されるので、従来システムに比べ
て期待値の精度が格段に高まる効果がある。また、検索
結果に基づいて期待値が動的に更新されるので、算出さ
れる期待値の精度がより高まる効果がある。これによ
り、必要なレコードを格納したデータベースの選択に要
する時間が短縮され、例えば、ネットワークに接続され
た複数のデータベースから所望のデータベースを選択す
る際の、時間，労力，コストを従来システムの場合より
も低減させることができる。
【図１】本発明のデータベースシステムの一実施形態を
表す機能ブロック図。
表す機能ブロック図。
【図２】本実施形態によるデータベース固有情報ファイ
ルの内容例を示す説明図。
ルの内容例を示す説明図。
【図３】データベースの上限値及び下限値の算出例を示
す説明図。
す説明図。
【図４】本実施形態で用いる期待値係数の例を示す説明
図。
図。
【図５】本実施形態による誤差検出部の詳細ブロック
図。
図。
【図６】従来のデータベースシステムの機能ブロック
図。
図。
【図７】従来のデータベースシステムの動作手順説明
図。
図。
【図８】キーワードを含むレコード件数のデータの一例
を示す説明図。
を示す説明図。
１，２ データベースシステム １０，２０ データベース選択装置 １１，２２ 期待値算出部 １１１ 件数範囲決定部 １１２ 期待値演算部 １１３ 係数格納部 １１４ 誤差検出部 １１５ 係数更新部 １４１ 期待値記録部 １４２ 検索結果記録部 １４３ リスト照合部 ２１ 検索条件受付部 ２３ データベース選択部 ２４ 選択結果提示部
Claims (9)
- 【請求項１】 複数のキーワードの組み合わせからなる
検索条件を入力する検索条件入力手段と、入力された検
索条件に適合するレコード件数の期待値をデータベース
毎に算出する期待値算出手段とを備え、複数のデータベ
ースのうち前記算出した期待値が最大となるデータベー
スから該当レコードを獲得するデータベースシステムに
おいて、 前記期待値算出手段は、予め算出した期待値と当該期待
値に基づいて獲得したレコード件数との間の誤差を検出
し、検出した誤差が小さくなる方向に前記期待値を動的
に更新するように構成されることを特徴とするデータベ
ースシステム。 - 【請求項２】 前記期待値算出手段は、獲得するレコー
ド件数の上限値及び下限値をデータベース毎に決定し、
決定した上限値及び下限値と前記複数のキーワード間の
相関度を表す期待値係数とから前記期待値を演算すると
ともに、演算により得られた期待値と当該期待値に基づ
いて獲得したレコード件数との間の誤差を検出し、検出
した誤差が小さくなる方向に前記期待値係数を動的に更
新するように構成されることを特徴とする請求項１記載
のデータベースシステム。 - 【請求項３】 前記期待値算出手段は、前記検索条件に
含まれるキーワードが３語以上の場合に、２語のキーワ
ードの組み合わせに変換して前記期待値を演算するよう
に構成されることを特徴とする請求項１または２記載の
データベースシステム。 - 【請求項４】 前記獲得レコード件数の上限値または下
限値が、それぞれ前記検索条件に含まれる複数のキーワ
ードの組み合わせ態様に応じて一意に決定される値であ
ることを特徴とする請求項１または２記載のデータベー
スシステム。 - 【請求項５】 前記期待値算出手段は、データベース毎
にランダムに抽出したキーワードの組を複数組生成して
各組の検索条件を作成し、作成した複数の検索条件に基
づく獲得レコード件数の上限値と下限値の和で得られる
値と前記複数の検索条件により獲得された実際のレコー
ド件数を比較して両者の差分値を求め、この差分値の平
均誤差が最小となる値を前記期待値係数の初期値とする
ことを特徴とする請求項２記載のデータベースシステ
ム。 - 【請求項６】 前記期待値算出手段は、実際に獲得した
レコード件数を前記期待値に近づけるための係数補正値
を、修正直前の期待値係数と入力された検索条件に基づ
いて獲得されたレコード件数との乗算値を当該検索条件
についてのデータベースの期待値で除算して求め、この
係数補正値と前記修正直前の期待値係数との差を所定数
で除算した値と、前記修正直前の期待値係数とを合算す
ることにより修正後の期待値係数を算出するように構成
されることを特徴とする請求項２記載のデータベースシ
ステム。 - 【請求項７】 前記期待値算出手段は、検索によって獲
得したレコード件数を前記期待値に近づけるための係数
補正値を過去ｍ（ｍは自然数）回分記憶しておき、これ
らの係数補正値の平均値により修正後の期待値係数を算
出するように構成されることを特徴とする請求項２記載
のデータベースシステム。 - 【請求項８】 前記期待値算出手段は、過去の期待値と
獲得レコード件数の累計値との比により修正後の期待値
係数を算出するように構成されることを特徴とする請求
項２記載のデータベースシステム。 - 【請求項９】 複数のキーワードの組み合わせからなる
検索条件に基づいて複数のデータベースから獲得するレ
コード件数の上限値及び下限値を決定する処理、決定さ
れた上限値及び下限値と前記複数のキーワード間の相関
度を表す期待値係数とから当該検索条件に適合するレコ
ード件数の期待値を演算する処理、演算した期待値と当
該期待値に基づいて獲得したレコード件数との誤差を算
出する処理、及び前記誤差が小さくなる方向に前記期待
値係数を動的に修正する処理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コンピュータ可読の
記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9121126A JPH10312388A (ja) | 1997-05-12 | 1997-05-12 | データベースシステム及び記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9121126A JPH10312388A (ja) | 1997-05-12 | 1997-05-12 | データベースシステム及び記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10312388A true JPH10312388A (ja) | 1998-11-24 |
Family
ID=14803533
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9121126A Pending JPH10312388A (ja) | 1997-05-12 | 1997-05-12 | データベースシステム及び記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10312388A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010092401A (ja) * | 2008-10-10 | 2010-04-22 | Panasonic Corp | ネットワーク機器、機器、その情報検索方法、およびそのプログラム |
-
1997
- 1997-05-12 JP JP9121126A patent/JPH10312388A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010092401A (ja) * | 2008-10-10 | 2010-04-22 | Panasonic Corp | ネットワーク機器、機器、その情報検索方法、およびそのプログラム |
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