研究課題
基盤研究(C)
収集したデータの分析は、データを分類することを基本とする。本研究では、分類したデータを蓄え、データ分析に供するためのデータベース機能について研究を行った。一般にデータの分類は木構造で行われ、データは終端クラス(最も細かく分類したもの)のいずれか1つに属すること(排他性、充足性)が仮定される。分析対象のデータが多様であれば、排他性や充足性を満たさない分類階層が必要であり、そのようなデータを蓄えるためのデータ構造と分析に供するために必要なデータを得るためのクラス間の集合演算による利用法を開発した。また、データの分析では、クラスを分類の範囲を表しているものとする利用と分類の概念を表しているものとする利用がある。これら両方の意味で利用できる分類階層の構成法を提案した。データの分類はあらかじめ決められた分類階層に対して行うものでなく、データの蓄積やデータ分析の進捗に伴って、クラスの分割などにより新たなクラスを生成し、分類階層を成長させる。そのような分類による分析作業を支援するための機能を開発し、階層の再構成や作業途中のデータの利用が行えるようにした。データによっては複数のクラスに属することが適切なものがあるが、それを許すと、クラスの下位概念でないデータがクラスに属する、データの重複が生じるという問題を解決しなければならない。重複したデータの1つをその親クラスのデータとして代表させることや代表となるデータに代表とはならなかったデータの情報を持たせることでこれらの問題を解決し、より現実に即したデータの分析が可能となるようなデータの構成を開発した。本研究で開発したデータベース機能は、一様でない様々な種類が混在するデータを分析する上でのデータの構成と利用を実現する方法として有効なものとなる。
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すべて 雑誌論文 (18件)
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