(57)【要約】  空間写像生成手段８１は、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成する。観点写像生成手段８２は、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成する。空間属性情報生成手段８３は、空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、そのデータに対応する空間属性情報を生成する。部分集合生成手段８４は、許容近傍範囲基準に従って空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成する。写像手段８５は、観点属性写像を用いて、各部分集合を全順序集合の元に写像する。
2013153725.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリの入力に応じ、前記近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成する空間写像生成手段と、
前記クエリの入力に応じ、前記観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成する観点写像生成手段と、
前記空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する空間属性情報生成手段と、
前記許容近傍範囲基準に従って前記空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成する部分集合生成手段と、
前記観点属性写像を用いて、前記各部分集合を全順序集合の元に写像する写像手段と、
写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、当該元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定する検索結果特定手段とを備えた
ことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項２】
検索対象のデータを記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段に記憶されたデータから、指定された条件を満たすデータを抽出するデータ抽出手段とを備え、
空間属性情報生成手段は、抽出されたデータを空間属性写像を用いて変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する
請求項１記載のデータ検索装置。
【請求項３】
空間写像生成手段は、新たな近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、検索結果として特定されたデータを写像する空間属性写像を生成し、
観点写像生成手段は、新たな観点基準に基づいて観点属性写像を生成し、
空間属性情報生成手段は、検索結果として特定されたデータを前記空間属性写像を用いて変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する
請求項１または請求項２記載のデータ検索装置。
【請求項４】
検索結果出力手段は、特定された検索結果が指定された条件を満たさない場合、空間属性写像、観点属性写像もしくは許容近傍範囲基準のいずれか、または空間属性写像、観点属性写像および許容近傍範囲基準の全てを更新する
請求項３記載のデータ検索装置。
【請求項５】
部分集合生成手段は、許容近傍範囲基準に従って空間属性情報をランダム分割することにより、検索対象データの部分集合を作成する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のデータ検索装置。
【請求項６】
データ記憶手段は、各データの属性をテーブル形式、キーバリュー形式またはグラフ形式で管理する
請求項２記載のデータ検索装置。
【請求項７】
検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリの入力に応じ、前記近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成し、
前記クエリの入力に応じ、前記観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成し、
前記空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成し、
前記許容近傍範囲基準に従って前記空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成し、
前記観点属性写像を用いて、前記各部分集合を全順序集合の元に写像し、
写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、当該元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定する
ことを特徴とするデータ検索方法。
【請求項８】
検索対象のデータを記憶するデータ記憶手段に記憶された当該データから、指定された条件を満たすデータを抽出し、
抽出されたデータを空間属性写像を用いて変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する
請求項７記載のデータ検索方法。
【請求項９】
コンピュータに、
検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリの入力に応じ、前記近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成する空間写像生成処理、
前記クエリの入力に応じ、前記観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成する観点写像生成処理、
前記空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する空間属性情報生成処理、
前記許容近傍範囲基準に従って前記空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成する部分集合生成処理、
前記観点属性写像を用いて、前記各部分集合を全順序集合の元に写像する写像処理、および、
写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、当該元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定する検索結果特定処理
を実行させるためのデータ検索用プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
検索対象のデータを記憶するデータ記憶手段に記憶された当該データから、指定された条件を満たすデータを抽出するデータ抽出処理を実行させ、
空間属性情報生成処理で、抽出されたデータを空間属性写像を用いて変換させることにより、当該データに対応する空間属性情報を生成させる
請求項９記載のデータ検索用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索対象とするデータ群から関心の高いデータの部分集合を抽出するデータ抽出装置、データ検索方法およびデータ検索用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
関心のあるデータの特徴に近いデータを検索する方法として、最近傍検索が知られている。これは、画像データなどが特徴ベクトルで表現され、検索（クエリ）キーとして用いられるこの特徴ベクトルに類似した特徴ベクトルを有するデータを複数抽出する方法である。【０００３】
特に、複数（Ｋ個）の類似ベクトルを検索する方法として、ＫＮＮ（Ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）探索などが知られている。また、検索方法として、木構造を用いたＲ−ｔｒｅｅや、ＡＮＮ（Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）なども使用される。【０００４】
Ｒ−ｔｒｅｅなどの方法では、特徴ベクトル空間における空間インデックスを予め木構造で作成しておき、特徴ベクトル間の距離などが、所定の指定範囲に収まるデータを検索する。なお、この木構造は、検索速度を向上する目的で作成される。【０００５】
ＡＮＮは、近似的に検索を行うことで、検索処理をさらに高速化させる方法である。また、高次元の特徴ベクトルに対しても検索処理が有効に作用することを目的として、ＬＳＨ（Ｌｏｃａｌｉｔｙ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  Ｈａｓｈｉｎｇ）なども提案されている（非特許文献１参照。）【０００６】
また、特許文献１には、高次元の特徴ベクトルを検索する検索装置が記載されている。特許文献１に記載された検索装置は、特徴ベクトルそのものをインデックス化するのではなく、特徴ベクトルを量子化することにより得られる量子化コードを用いることで、メモリ使用率を削減する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１１−２５７９７０号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Datar, M., Immorlica, N., Indyk, P., and Mirrokni, V., "Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on p-Stable Distributions", SCG '04 Proceedings of the ACM Symposium on Computational Geometry, ACM Press, p.253-262, 2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述する方法では、検索したいデータ（すなわち、関心の高いデータ）がデータ間の類似性を判断するために考慮される特徴ベクトル空間に表現されることが、暗黙的に仮定されている。つまり、上述する方法では、検索したいデータを特徴ベクトル空間の一点として表現している（すなわち、検索者の関心を特徴ベクトルで表現している）。そのため、上述する方法では、空間上に表現された点の近傍を、いかに効率的に検索するかが課題になる。【００１０】
しかし、例えば、ある特徴ベクトル空間を作成した場合に、その空間の中で「飛び地」的に分散（分布）するデータを検索することを想定する。この場合、上述する方法では、検索のために複雑なクエリを作成する必要がある。【００１１】
例えば、実行しようとするクエリが同じ特徴ベクトル空間内で「特徴Ａまたは特徴Ｂを有するデータ」を検索するクエリであれば、独立に複数のクエリを発行した後でそれぞれの結果をマージすればよい。しかし、そもそも、特徴ベクトルとして、特徴Ａと特徴Ｂとを同じ空間で考えるべきではない場合も存在する。この場合、クエリ自体の作成が大変困難になり、特徴ベクトル空間自体を別途作成し直すことも必要になる。【００１２】
一般に、特徴ベクトル空間のインデックスなどを構造化する作業は計算負荷が大きい。そのため、自由な検索を柔軟かつインタラクティブに行う場合、あまり頻繁に特徴ベクトル空間を再構成することは、好ましくない。【００１３】
上記問題は、類似性を判断する観点が複数ある場合などに生じる。また、上記問題は、データの類似性の視点と、データに対する関心の高さを表す視点とが異なる場合などに生じる。ここで、データの類似性は、データ検索において条件を制限するために用いられ、近辺に存在するデータをおおよそ同じデータとみなしてよいか判断するために用いられる量である。また、データに対する関心の高さは、検索するユーザがどのようなデータに興味があるか判断するために用いられる量である。【００１４】
例えば、位置情報が付与されたテキストデータを対象に、「類似するテキスト情報がなるべく密集している領域」を検索する場合を想定する。この場合、データの類似性を判断する際、テキスト情報の類似性だけでなく、位置的な類似性も同時に考慮する必要がある。【００１５】
一般的な方法を利用して、単一の特徴ベクトル空間でこれを表現するには、テキスト情報と位置情報の両方が含まれる特徴ベクトル空間を作成する必要がある。そして、テキスト情報のみで考えた場合に近距離に存在する（すなわち、類似する）データの中で、位置情報でも類似するデータ群を許容された範囲の条件に応じて検索する必要がある。さらに、この検索を行うための処理を一般的な近傍検索で用いられる書式で作成する場合、その処理を作成するのは、非常に複雑になる。【００１６】
さらに、関心のある特徴が、類似するテキスト情報が密集する領域であれば、類似するテキスト情報として単に密集するデータを用いればよい。しかし、観点が変更され、単にテキスト情報の類似性ではなく、もっと複雑な観点による判断をしてデータの取捨選択を行いたいことも想定される。この場合、特徴ベクトル空間自体も合わせて作り直す必要が生じる可能性がある。【００１７】
このように、データ検索処理では、複数の類似性を示す観点が存在する場合や、各データ検索処理において、考慮すべき複数の類似性を示す観点の使われ方が異なる場合も存在する。特徴ベクトル空間における近傍検索処理を一般的な方法で行う場合、クエリが複雑になったり、データ検索のための再構造化が必要なったりする問題がある。そのため、複数の類似性を示す観点に基づいて複雑な検索を行う場合であっても、高速かつ柔軟にデータ検索を行えることが望ましい。【００１８】
そこで、本発明は、データ間の複数の類似性を示す観点に基づいて検索を行う場合であっても、高速かつ柔軟にデータ検索を行うことができるデータ検索装置、データ検索方法およびデータ検索用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明によるデータ検索装置は、検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリの入力に応じ、前記近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成する空間写像生成手段と、前記クエリの入力に応じ、前記観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成する観点写像生成手段と、前記空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、そのデータに対応する空間属性情報を生成する空間属性情報生成手段と、前記許容近傍範囲基準に従って前記空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成する部分集合生成手段と、前記観点属性写像を用いて、前記各部分集合を全順序集合の元に写像する写像手段と、写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、その元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定する検索結果特定手段とを備えたことを特徴とする。【００２０】
本発明によるデータ検索方法は、検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリの入力に応じ、前記近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成し、前記クエリの入力に応じ、前記観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成し、前記空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、そのデータに対応する空間属性情報を生成し、前記許容近傍範囲基準に従って前記空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成し、前記観点属性写像を用いて、前記各部分集合を全順序集合の元に写像し、写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、その元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定することを特徴とする。【００２１】
本発明によるデータ検索用プログラムは、コンピュータに、検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリの入力に応じ、前記近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成する空間写像生成処理、前記クエリの入力に応じ、前記観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成する観点写像生成処理、前記空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、そのデータに対応する空間属性情報を生成する空間属性情報生成処理、前記許容近傍範囲基準に従って前記空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成する部分集合生成処理、前記観点属性写像を用いて、前記各部分集合を全順序集合の元に写像する写像処理、および、写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、その元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定する検索結果特定処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、データ間の複数の類似性を示す観点に基づいて検索を行う場合であっても、高速かつ柔軟にデータ検索を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明によるデータ検索装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】データ再構成処理の例を示す説明図である。
【図３】第１の実施形態のデータ検索装置の動作例を示すフローチャートである。
【図４】空間属性写像および観点属性写像の例を示す説明図である。
【図５】マッピングの例を示す説明図である。
【図６】本発明によるデータ検索装置の第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図７】本発明によるデータ検索装置の第１の実施例の構成例を示すブロック図である。
【図８】２次元空間を分割した例を示す説明図である。
【図９】通信ネットワークを介してデータ検索を行う例を示す説明図である。
【図１０】発明によるデータ検索装置の第３の実施例の構成例を示すブロック図である。
【図１１】本発明によるデータ検索装置の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２５】
実施形態１．
図１は、本発明によるデータ検索装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態のデータ検索装置は、データ登録部１１０と、データ検索部１２０とを備えている。データ検索装置は、ユーザの要求に応じたクエリ１０２が入力されると、予め入力（登録）されたデータ１０１の部分集合である出力部分集合データ１０３を出力する装置である。
【００２６】
データ１０１は、検索対象のデータであり、ユーザによって事前に又は逐次的に、登録および更新される入力データである。データ１０１の形式は任意である。データ１０１は、典型的には、リレーショナルデータベースに代表されるように、一つのデータエントリに対して複数の任意の属性を有するデータとして表わされる。本実施形態では、この属性を指示してデータ検索が行われる。
【００２７】
クエリ１０２は、検索者（以下、ユーザと記す）が、関心をもつデータを取得するために本発明によるデータ検索装置に入力する検索条件である。クエリ１０２は、少なくとも、データの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、ユーザの関心の高さ（すなわち、検索する観点）を示す観点基準を含む。なお、許容近傍範囲基準は、同一視可能なデータの範囲を規定した情報とも言える。
【００２８】
近傍基準は、具体的には、与えられた複数のデータの類似性を示す基準である。望ましくは、近傍基準は、距離が定義された空間へデータをマッピングすることにより、空間上の距離の関係に基づいてデータの類似性を判断できる基準である。この距離は、例えば、ユークリッド距離や、ハミング距離など、様々な形態をとり得る。
【００２９】
また、近傍基準がカテゴリーデータのように定量的でないデータの場合であっても、例えば、多次元尺度法などを用いて距離関係を定義して、近傍基準を取り扱ってもよい。
【００３０】
許容近傍範囲基準は、具体的には、類似性の非常に高い特徴を有する一つのデータ群として取り扱われるデータの範囲を指定する範囲パラメータである。例えば、検索対象とするデータの距離を距離メトリックで表わすことができるＤ次元空間では、許容近傍範囲基準は、適当な半径で指定されるＤ次元球などで表わされる。
【００３１】
観点基準は、具体的には、類似性が高いと判断され得る領域（以下、近傍領域と記す。）に属するデータ群同士を比較する際に、どのデータ群に対してより高い関心を有するか指定するパラメータである。観点基準は、例えば、任意の二つのデータ集合を比較した時に検索者がどちらのデータ集合をより好むか指定した情報と言うこともできる。このパラメータは、任意のデータ群を全順序集合の元にマッピング可能なものである。
【００３２】
ここで、全順序集合とは、任意の元ａ，ｂ，ｃに対して、二項関係≦および＝（同値）が定義でき、さらに、反射律（ａ≦ａ）、推移律（ａ≦ｂかつｂ≦ｃならａ≦ｃ）、反対称律（ａ≦ｂかつｂ≦ａならａ＝ｂ）、および、完全律（全ての元の比較が可能）が成り立つ集合を表す。
【００３３】
出力部分集合データ１０３は、ユーザによって入力されたクエリ１０２に対して出力される全データの部分集合の集合である。
【００３４】
データ登録部１１０は、データベース管理手段１１１と、データベース１１２とを含む。データベース１１２は、データ１０１に含まれる属性を識別可能に保存する。データベース１１２は、例えば、データ１０１の属性をテーブル形式で管理してもよく、キーバリュー形式で管理してもよく、グラフ形式で管理してもよい。
【００３５】
データベース管理手段１１１は、データベース１１２を管理する。具体的には、データベース管理手段１１１は、データ１０１が入力されると、入力されたデータをデータベース１１２に登録する。また、データベース管理手段１１１は、データの更新やデータの取得要求に対して、必要な処理を行う。
【００３６】
データ登録部１１０は、典型的には、ＭＹＳＱＬ（登録商標）によって構築されるデータベースシステムに代表されるＲＤＢＭＳ（リレーショナルデータベースマネジメントシステム）などにより実現される。データ登録部１１０は、例えば、Ｈａｄｏｏｐ、ＣａｓｓａｎｄｒａおよびＧｒａｐｈ  ｄａｔａｂａｓｅなどのＮｏＳＱＬ系データベースを用いて実現されてもよい。また、データサイズが大きくない場合、データ登録部１１０は、メモリ上に展開された配列の管理システムなどで実現されてもよい。
【００３７】
データ検索部１２０は、クエリ分析手段１２１と、データ再構成手段１２２と、再構成データ管理手段１２３と、再構成データ記憶手段１２４と、標本化手段１２５とを含む。
【００３８】
クエリ分析手段１２１は、クエリ１０２を分析し、データベース１１２の再構成処理に必要な情報をデータ再構成手段１２２に送信する。なお、後述する標本化手段１２５は、観点基準に基づいて、再構成されたデータからクエリ１０２に合致するデータを標本化する。そこで、クエリ分析手段１２１は、上記観点基準に基づく処理に必要な情報を標本化手段１２５に送信する。なお、クエリ分析手段１２１が各手段に送信する情報の詳細は、後述される。
【００３９】
データ再構成手段１２２は、クエリ分析手段１２１から入力されるパラメータに従って、データベース１１２に含まれるデータを再構成する。具体的には、データ再構成手段１２２は、クエリ分析手段１２１から入力されるパラメータを用いて元のデータを変換し、変換した情報を基のデータに付加する。以下、元のデータを変換した情報を、空間属性部または空間属性情報と記す。すなわち、再構成化されたデータは、元のデータから抽出された空間属性部を、元のデータに付けくわえたデータである。
【００４０】
図２は、データ再構成処理の例を示す説明図である。図２に示す例では、リレーショナルデータベースの形式で記憶されるデータに空間属性部を付加させたことを示す。なお、データ再構成手段１２２がデータを再構成する方法については、後述される。
【００４１】
再構成データ記憶手段１２４は、データ再構成手段１２２によって再構成されたデータ（すなわち、元のデータおよび空間属性部を含むデータ）を記憶する。
【００４２】
再構成データ管理手段１２３は、再構成データ記憶手段１２４を管理する。具体的には、再構成データ管理手段１２３は、要求に応じて、再構成されたデータを再構成データ記憶手段１２４に保存したり、更新したり、取得したりする処理を行う。再構成データ記憶手段１２４はデータベース１１２と同様に、典型的にはＲＤＢＭＳにより実現される。ただし、再構成データ記憶手段１２４を実現する方法は、ＲＤＢＭＳに限定されない。再構成データ記憶手段１２４は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００４３】
標本化手段１２５は、クエリ分析手段１２１から受け取った情報を用いて再構成データから出力部分集合データ１０３を抽出する。具体的には、標本化手段１２５は、クエリ分析手段１２１から分割処理に用いられる情報（以下、分割情報と記す。）と観点評価に用いられる情報を受け取る。また、標本化手段１２５は、再構成データ管理手段１２３から再構成データを取得する。
【００４４】
標本化手段１２５は、これらの情報に基づいて、出力部分集合データ１０３を抽出する。なお、標本化手段１２５が出力部分集合データ１０３を抽出する具体的方法は後述される。
【００４５】
クエリ分析手段１２１と、データ再構成手段１２２と、再構成データ管理手段１２３と、標本化手段１２５とは、プログラム（データ検索用プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、データ検索装置の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、クエリ分析手段１２１、データ再構成手段１２２、再構成データ管理手段１２３、および標本化手段１２５として動作してもよい。
【００４６】
また、クエリ分析手段１２１と、データ再構成手段１２２と、再構成データ管理手段１２３と、標本化手段１２５とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００４７】
次に、本実施形態のデータ検索装置の動作を説明する。図３は、第１の実施形態のデータ検索装置の動作例を示すフローチャートである。図３に示す例では、ユーザがクエリを入力することにより、データ検索が開始される。
【００４８】
まず、ユーザが検索に必要なクエリを入力する（ステップＳ３０１）。クエリは、図１に例示するデータベース１１２に格納されたデータに対する近傍基準、許容近傍範囲基準および観点基準を含む。
【００４９】
クエリ分析手段１２１は、受け取ったクエリを分析し（ステップＳ３０２）、近傍基準、許容近傍基準および観点基準をもとに、空間属性写像ｆ：Ｅ→Φ、観点属性写像ｇ：Ｅ→Ｖ、および分割情報を作成する。ここで、Ｅは、データベース１１２内の一つのデータを元ｅとするデータ集合である。Φは、類似性が定義される空間を示す。Ｖは、全順序集合を示す。
【００５０】
クエリ分析手段１２１は、空間属性写像ｆを示す情報をデータ再構成手段１２２に送信する（ステップＳ３０３）。また、クエリ分析手段１２１は、分割情報および観点属性写像ｇを示す情報を標本化手段１２５に送信する（ステップＳ３０４）。
【００５１】
クエリ分析手段１２１の処理をさらに説明する。クエリ分析手段１２１は、空間属性写像ｆを近傍基準および許容近傍範囲基準から作成する。すなわち、近傍基準および許容近傍範囲基準には、空間属性写像ｆを作成するために必要な情報が指定される。空間属性写像ｆは、検索対象とするデータの属性情報を変換するものである。この変換は、データの属性情報を用いてデータ間の類似性を定量的に評価する目的で行われる。
【００５２】
具体的には、クエリには、空間属性写像の詳細として、データの持つ属性情報のうち、どの属性を用いてどのような変換を施すかが記述される。また、クエリには、写像先の空間で定義される類似性の指標も記述される。このような変換方法として、例えば、写像先の座標系とその座標系への変換式が指定される。この場合、適当な数値をもつ複数の属性情報をベクトルとし、ベクトルの変換方法として適当な変換式およびそのパラメータ値を指定すればよい。この際、許容近傍範囲基準は、主にパラメータの値を決定するために使用される。
【００５３】
例えば、指定された属性情報でベクトルデータを構成し、そのベクトルデータに対して適当な代数演算を行う演算式が指定される。さらに、指定された許容近傍範囲基準から演算式のパラメータとして用いられる係数行列が決定される。これらの情報により、空間属性写像が一意に決定されるため、この空間属性写像によって検索対象とするデータをマッピングすることができる。マッピングされたデータは、例えば、マッピングされた空間におけるユークリッド距離を用いてデータ間の類似性が評価される。
【００５４】
この空間属性写像ｆは、一般には、複数のデータを含むデータ集合Ｅを空間属性φの集合Φに変換する写像として定義される。ただし、この空間属性写像ｆは、単一のデータｅを単一の空間属性φに変換する写像φ＝ｆ（ｅ）として定義されてもよい。
【００５５】
言い換えると、この空間属性写像ｆは、データの属性から、任意のデータ間の類似性を判断可能な定量的指標が定義された距離空間へ変換する方法を規定する写像と言える。
【００５６】
クエリ分析手段１２１は、例えば、写像の作成方法として予め複数の選択肢を用意しておき、どの写像を選択するかを示すキーワード情報およびパラメータ値の決定方法の指定に基づいて空間属性写像ｆを作成してもよい。また、予め管理者がメソッドとして写像を実装しておき、クエリ分析手段１２１は、対応するメソッドを選択できるようなポインタ情報の指定に応じて空間属性写像ｆを作成してもよい。
【００５７】
観点属性写像ｇは、与えられたデータ集合を観点基準に基づいて全順序集合の元にマッピングする写像である。言い換えると、観点属性写像ｇは、データの属性から全順序集合へ変換する方法を規定する写像と言える。クエリ分析手段１２１は、空間属性写像ｆを作成する方法と同様の方法で観点属性写像ｇを作成すればよい。
【００５８】
分割情報は、空間属性写像ｆによってマッピングされた空間を分割する方法を記述した情報である。クエリ分析手段１２１は、近傍基準および許容近傍範囲基準に指定された情報を用いて分割情報を作成する。クエリ分析手段１２１は、空間属性写像ｆを作成する方法と同様の方法で分割情報を作成すればよい。なお、後述する許容近傍範囲基準に基づいて分割処理を行うことができる場合、クエリ分析手段１２１は、分割情報を作成しなくてもよい。
【００５９】
図４は、空間属性写像ｆおよび観点属性写像ｇの例を示す説明図である。図４に示す例では、データ集合Ｅ１およびＥ２が、それぞれ４つのデータ（ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４）を含んでいることを示す。
【００６０】
図４に例示する空間属性写像ｆは、データ集合Ｅを空間属性の集合Φに変換する写像であり、４つのデータ（ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４）から、４つの空間属性φ（φ１，φ２，φ３，φ４）に変換したことを示す。
【００６１】
また、図４に例示する観点属性写像ｇは、データ集合Ｅを全順序集合Ｖに変換する写像であり、４つのデータ（ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４）から、全順序集合の性質を満たすｖに変換したことを示す。
【００６２】
データ再構成手段１２２は、空間属性写像ｆの情報を受け取ると、データ集合Ｅに含まれる全てのｅ∈Ｅに対応するφ∈Φ（空間属性Φ＝ｆ（Ｅ））を計算する（図３におけるステップＳ３０５）。具体的には、データ再構成手段１２２は、データベース１１２に格納された全てのデータをデータベース管理手段１１１に要求する。そして、データ再構成手段１２２は、取得したデータベース１１２のデータ群Ｅに属する各データｅｉの空間属性情報φｉを計算する。
【００６３】
図５は、マッピングの例を示す説明図である。図５に例示するマッピング結果５０１は、データ再構成手段１２２がデータベース１１２のデータを２次元ユークリッド空間へマッピングした例を示す。
【００６４】
そして、データ再構成手段１２２は、再構成データ管理手段１２３に（ｅｉ、φｉ）を送信し、再構成データ記憶手段１２４へ保存する要求を行う。
【００６５】
再構成データ管理手段１２３は、データ再構成手段１２２より受け取ったデータ情報（図５に例示するｅｉ）および空間属性情報（図５に例示するφｉ）を再構成データ記憶手段１２４へ保存し、保存が終了したらデータ再構成手段１２２に保存終了通知を行う。
【００６６】
データ再構成手段１２２は、全ての再構成データに対して保存終了通知を受け取ると、クエリ分析手段１２１にデータ再構成完了通知を行う。
【００６７】
クエリ分析手段１２１はデータ再構成完了通知を受け取ると、標本化手段１２５に標本化開始通知を行う（ステップＳ３０６）。
【００６８】
標本化手段１２５は、再構成データ管理手段１２３から再構成データを取得する。そして、標本化手段１２５は、再構成データの空間属性情報および許容近傍範囲情報を使って、再構成データのデータ情報（図５に例示するｅｉ）を部分集合の集合へと分割する（ステップＳ３０７）。標本化手段１２５は、許容近傍範囲基準に記載された条件に沿って、全てのデータを各部分集合に分割する。なお、クエリ分析手段１２１が分割情報を作成している場合、標本化手段１２５は、その分割情報に基づいて全てのデータを各部分集合に分割してもよい。各部分集合は、許容近傍範囲基準に従って許容される近傍領域を形成する。
【００６９】
許容近傍範囲基準には、例えば、具体的な距離基準を指定するパラメータが指定される。この場合、標本化手段１２５は、部分集合に含まれる全てのデータ間のユークリッド空間距離が一定距離以内になるように空間を分割する。また、許容近傍範囲基準には、例えば、確率的距離基準を指定するパラメータが指定される。この場合、標本化手段１２５は、平均的な分布の広がりに基づいて空間を分割する。
【００７０】
ただし、標本化手段１２５がデータ空間を分割する方法は、上記方法に限定されない。例えば、許容近傍範囲基準として適当な確率分布およびそのパラメータが指定された場合、標本化手段１２５は、その確率分布に従って空間を分割してもよい。すなわち、許容近傍範囲基準で示す範囲に再構成データの部分集合が含まれるように空間を分割できる方法であれば、標本化手段１２５は、他の方法を用いてデータを分割してもよい。
【００７１】
図５に例示するマッピング結果５０２は、標本化手段１２５がマッピング結果５０１を４つの近傍領域（Ｎ１〜Ｎ４）に空間を分割した例を示す。例えば、図５に示す例では、近傍領域Ｎ１には、３つのデータが含まれ、この３つのデータが再構成データの部分集合になる。
【００７２】
標本化手段１２５は、得られた各近傍領域Ｎｉに属する部分集合Ｅｉごとに、観点属性写像ｇを用いて、全順序集合Ｐ＝｛ｐｉ｜ｐｉ＝ｇ（Ｅｉ）｝を計算する（ステップＳ３０８）。Ｐは全順序集合であるため、Ｐの任意の要素は比較可能である。そのため、標本化手段１２５は、上位Ｑ個などのように、順序が高い順に選択するなどの標本化が可能である。
【００７３】
図５に例示するマッピング結果５０３は、４つの近傍領域（Ｎ１〜Ｎ４）ごとに観点評価値（ｖ１〜ｖ４）を算出した例を示す。この観点評価値の集合は、全順序集合である。
【００７４】
標本化のポリシは、予め定められた静的パラメタであってもよい。また、クエリ１０２に標本化のポリシが含まれている場合、標本化手段１２５は、そのポリシを用いて標本化を行ってもよい。標本化のポリシには、例えば、「上位Ｑ個を選択する」、「上限データ数」などの情報が設定される。ただし、ポリシの内容は、例示した内容に限定されない。元のデータベースに記憶されたデータから実際に標本化されるデータのサイズを指定するものであれば、他の内容であってもよい。
【００７５】
標本化手段１２５は、このようにして得られた部分集合の集合Ψ＝｛Ψ１、Ψ２、・・・、ΨＱ｝を出力部分集合データ１０３として出力し、処理を終了する。
【００７６】
図５に示す例では、ｖ１〜ｖ４は、近傍領域Ｎ１〜Ｎ４をマッピングした評価値（実数値）である。そこで、標本化手段１２５は、この評価値を基準に図５に例示する部分集合を選択すればよい。上記集合Ψの各要素は、各近傍領域に含まれるデータの集合に相当する。
【００７７】
このようにして得られた出力部分集合データ１０３に含まれる各部分集合は、ユーザがクエリで指定した許容近傍範囲の概念を満たしたデータの集合であり、かつユーザの関心の高いデータになる。これらのデータは、必ずしも全てのデータが類似している必要はなく、各々のデータが望ましい特性を有し、かつ類似した部分でまとめられたグループとして抽出されるため、柔軟性の高いデータ検索が可能になる。
【００７８】
また、上述するように、本実施形態では、データ再構成手段１２２や標本化手段１２５は、全データ数Ｎに対して、オーダーＮの計算量で行う処理を選択可能なため、高速な応答が可能になる。
【００７９】
このような特性を有するため、ユーザが必ずしも欲しいデータが明確でない場合でも、においても、データベース上のデータの中で本当に必要なデータに高速にアクセスすることができるようになる。具体的には、ユーザは、まず、どのようなデータを取得したいか仮説を立て、その仮説に対してクエリ入力を行い、戻り値の出力部分集合データを分析する。そして、ユーザは、その仮説を検証し、仮説を修正した新たな仮説で再度検証を行えばよい。本実施形態では、このような仮説検証ループをインタラクティブに行うことも可能である。
【００８０】
以上のように、本実施形態によれば、クエリ分析手段１２１が、近傍基準と、許容近傍範囲基準と、観点基準とを含むクエリの入力に応じ、近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、空間属性写像ｆを生成し、観点基準に基づいて観点属性写像ｇを生成する。データ再構成手段１２２が、空間属性写像ｆを用いて検索対象のデータを変換することにより、そのデータに対応する空間属性情報を生成する。
【００８１】
また、標本化手段１２５が、許容近傍範囲基準に従って空間属性情報を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成する。標本化手段１２５は、観点属性写像を用いて各部分集合を全順序集合の元に写像し、写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、その元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定する。
【００８２】
よって、データ間の複数の類似性を示す観点に基づいて検索を行う場合であっても、高速かつ柔軟にデータ検索を行うことができる。
【００８３】
具体的には、本実施形態によれば、データ間の複数の類似性や、検索時の観点を示す属性が存在しても、クエリが複雑になることを抑制できる。また、本実施形態によれば、データの再構成を行うことがない。そのため、柔軟性の高い検索を行うことが可能になる。
【００８４】
また、例えば、一般的な近傍検索処理では、検索者がはっきりと欲しいデータの条件を指定できるほど事前知識がない場合には、効率的にデータを取得できないという問題があった。それは、事前知識が乏しい場合、検索時の制限や欲しいデータの観点など、適切な条件を事前に指定することが難しいからである。そのため、必ずしも最適に構造化されず、検索条件に合わせて取得したデータを見ながらインタラクティブに検索条件を変えていくことで所望のデータを取得することは困難であった。特にデータサイズが膨大になると、この作業は非常に時間を要してしまう。このように、一般的な方法では、対象とするデータの中から、試行錯誤を繰り返しながら、必要な情報が多く含まれる場所をインタラクティブかつ高速に特定することは難しかった。
【００８５】
しかし、本実施形態によれば、上述するような柔軟性を有するため、仮説の設定と検索処理を繰り返す（すなわち、試行錯誤する）ことが可能である。このようなインタラクティブなアプローチが行えるため、検索に対する事前知識が乏しい中でも、適切なデータにアクセスすることが可能になる。
【００８６】
実施形態２．
図６は、本発明によるデータ検索装置の第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態のデータ検索装置は、第１の実施形態のデータ検索部１２０が条件判断手段６０１をさらに含む。なお、条件判断手段６０１も、プログラム（データ検索用プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００８７】
本実施形態のクエリ１０２は、近傍基準、許容近傍範囲基準、観点基準の他、条件判断手段６０１が判断に用いる条件（以下、出力条件と記す。）を含む。クエリ分析手段１２１は、入力されたクエリ１０２から、出力条件を抽出し、条件判断手段６０１に通知する。出力条件には、例えば、データ上限数や、実際に抽出される部分集合の特性などが設定される。なお、予め出力条件が定められている場合、クエリ１０２は、出力条件を含まなくてもよい。
【００８８】
条件判断手段６０１は、クエリ分析手段１２１から出力条件を受け取る。そして、条件判断手段６０１は、標本化手段１２５による出力結果が、出力条件を満たしているかを実際に出力する前にチェックする。
【００８９】
出力結果が出力条件を満たしている場合、条件判断手段６０１は、出力結果を出力部分集合データ１０３としてそのまま出力する。一方、出力結果が出力条件を満たしていない場合、空間属性写像、観点属性写像、許容近傍範囲基準のいずれか、または全てを更新する。これらを更新することにより、条件を緩和したり制限したりできる。
【００９０】
例えば、データ上限数に満たない場合は、条件を緩和してさらに多くのデータを得られるように調整すればよい。具体的には、条件判断手段６０１は、空間属性写像を変更することで条件を緩和し、より多くのデータが得られるようにしてもよい。また、条件判断手段６０１は、標本化手段１２５が空間を分割する方法を変更することで条件を緩和し、より多くのデータ数が得られるようにしてもよい。
【００９１】
このようなフィードバック機構は、予め決められた方法でパラメータを変更することにより実現されてもよく、遺伝アルゴリズムのようにランダムプロセスを導入したパラメータ変更によって好ましい方向に修正された変更を採用することにより実現されてもよい。
【００９２】
以上のような構成により、ユーザの要件により適した検索結果を出力できる。
【実施例１】
【００９３】
以下、具体的な実施例により本発明を説明するが、本発明の範囲は以下に説明する内容に限定されない。【００９４】
図７は、本発明によるデータ検索装置の本実施例の構成例を示すブロック図である。本実施例のデータ検索装置は、データ登録部７１０と、データ検索部７２０とを備えている。本実施例のデータ登録部７１０およびデータ検索部７２０は、それぞれ、第１の実施形態（または、第２の実施形態）のデータ登録部１１０およびデータ検索部１２０に相当する。【００９５】
データ登録部７１０は、データベース管理手段７１１と、データベース７１２とを含む。データベース管理手段７１１と、データベース７１２は、第１の実施形態のデータベース管理手段１１１と、データベース１１２にそれぞれ相当する。【００９６】
データ検索部７２０は、クエリ分析手段７２１と、データ再構成手段７２２と、再構成データ管理手段７２３と、再構成データ記憶手段７２４と、クラスタ化手段７２５と、クラスタ選定手段７２６と、データ整形手段７２７とを含む。【００９７】
クエリ分析手段７２１と、データ再構成手段７２２と、再構成データ管理手段７２３と、再構成データ記憶手段７２４とは、第１の実施形態のクエリ分析手段１２１と、データ再構成手段１２２と、再構成データ管理手段１２３と、再構成データ記憶手段１２４にそれぞれ相当する。【００９８】
また、クラスタ化手段７２５およびクラスタ選定手段７２６は、第１の実施形態の標本化手法１２５に相当する。【００９９】
本実施例では、データ７０１が、Ｄ次元ユークリッド空間上のベクトルｘ、時間ｔ、適当なカテゴリーデータｕおよびテキスト情報ｑを含むとする。ベクトルｘは、例えば、ユーザＩＤがｕであるユーザが、ある時間ｔにテキスト情報ｑを作成した場所の座標値で構成されたベクトルであるとする。ここで、場所が緯度および経度で定義される場合、場所は２次元座標として表現されるため、ｘは、２次元ベクトルになる。【０１００】
また、本実施例では、ユーザがクエリ７０２に収集したいデータ群を示す情報を記述する。ここでは、クエリ７０２が、「１ｋｍ程度の平均的空間的広がりを持つ領域に分布し、かつ１時間程度の間に作成されたテキストデータの中で、ある単語ｗを含むテキストデータが、なるべく様々なユーザに作成されているデータ群を収集したい」ことを示すものとする。【０１０１】
このクエリは、ｗという単語に深く関係するイベントが行われた場所を探すアクションを行う状況において情報の信頼性を高めるために作成されることが想定される。具体的には、リアルタイム性を考慮し、「情報がイベント近傍のユーザに１時間程度で広がったものと仮定し、少数の限られたユーザによってではなく、なるべく複数の発生源から発せられた情報」を検索したい場合、上記クエリが準備される。【０１０２】
クエリ７０２の記述様式は任意である。例えば、インターフェース関数を規定した抽象クラスを用いたＡＰＩ（Application Program Interface ）をユーザアプリケーション側に提供してもよい。この場合、ユーザが、このＡＰＩを利用してアプリケーションを実装し、そのアプリケーションを用いてクエリ７０２を生成してもよい。【０１０３】
また、データ検索装置側で入力パラメータを規定し、ユーザによって入力されるパラメータに応じてクエリ７０２を生成するようにしてもよい。なお、ユーザには、パラメータを予め設定した値の中から選択させてもよいし、パラメータとして値を入力させてもよいし、パラメータとして所定の範囲の値を指定させてもよい。本実施例では、ユーザが入力パラメータを指定する方法を例に説明する。【０１０４】
本実施例では、許容近傍範囲基準は、１ｋｍ程度の平均的空間広がりを示すものとする。また、ランダム化により空間を分割することによって、部分集合が作成されるものとする。なお、固定されたグリッドに基づいて空間や時間を分割する方法も考えられる。しかし、このような方法を用いた場合、分割する方法によっては望ましい可能性があるため、ランダム化により空間を分割する方がより好ましい。また、必要に応じて、他の分割方法が用いられてもよい。【０１０５】
なお、分割方法は、データ検索装置の内部に予め定められていてもよく、クエリ７０２に詳細に指定されていてもよい。本実施例では、クエリ７０２で“平均１ｋｍ幅、時間幅１時間でのｒａｎｄｏｍ”と指定されることにより、データ検索装置の内部に定められたランダム化パラメータが用いられるとする。【０１０６】
また、近傍基準には、“テキスト内に単語ｗを含み、時間かつ場所の線形変換による類似性評価”と指定されるとする。この近傍基準は、ｗを含まないテキスト同士が無限大の非類似性を有するとし、ｗを含むテキストがテキストという観点からは同一とみなされることを想定する。また、この近傍基準は、さらに、時間的および場所的距離を考慮して、線形変換によって空間属性写像が生成されることを想定する。【０１０７】
また、観点基準には、“ユーザ多様性”が指定されているとする。【０１０８】
クエリ分析手段７２１は、クエリ７０２が入力されると、空間属性写像、分割情報および観点属性写像を決定する。以下、これらの決定方法を説明する。【０１０９】
＜空間属性写像＞
あるデータｅのテキストｔ中に単語ｗを含むことを、便宜的にｗ∈ｅ．ｔと表す。クエリ分析手段７２１は、まず、データベース７１２に格納された全てのデータの集合Ｅから、テキストｔに単語ｗを含むデータのみからなる集合Ｅｗ（Ｅｗ＝｛ｅ∈Ｅ｜ｗ∈ｅ．ｔ｝）を取り出す写像θ：Ｅ→ＥをＥｗ＝θ（Ｅ）と定義する。【０１１０】
さらに、クエリ分析手段７２１は、Ｅｗから、空間座標ｘ∈Ｒ２と時間座標ｔ∈Ｒとを合成した３次元ユークリッド空間Ｒ３への変換σ：Ｅｗ→Ｒ３として、以下の式１に例示する写像σを定義する。ここで、Ｒは、実数体を示す。【０１１１】
φ＝σ（ｅ）＝Ａｙ    （式１）【０１１２】
式１におけるｙは、ｘとｔとを合成した３次元ベクトルである。また、式１におけるＡは、許容近傍範囲基準に基づいて生成される行列であり、それぞれ１ｋｍおよび１時間を単位長さ１に正規化する係数を対応する位置の対角成分に有する行列である。【０１１３】
なお、本実施例では、時間および場所をスケール変換した値をそのまま用いるため、各元ｅに対する写像σ（ｅ）の結果から、時間と場所成分を抜き出すだけで計算可能である。なお、より一般には、単一のデータｅが有する複数の属性を用いて、例えば、線形変換を施したり、さらには複数のデータ群に対して複数の空間属性情報群を計算したりするような写像を定義することも可能である。【０１１４】
以下、Ｅｗの元全てに、上記の式１で示す変換を行う写像を便宜的にΦ＝σ（Ｅｗ）と記す。ただしΦ＝｛φ＝σ（ｅ）｜ｅ∈Ｅｗ｝である。つまり、空間属性写像ｆは、θとｆを合成した写像Φ＝ｆ（Ｅ）＝σ（θ（Ｅ））で表現できる。【０１１５】
＜分割情報＞
データ再構成手段７２２は、近傍基準に指定された“ｒａｎｄｏｍ”というキーワードと、許容近傍範囲情報に指定された「１ｋｍ程度の平均的空間広がり」という情報に従って、空間属性情報が属する空間をランダム分割するための分割情報を作成する。【０１１６】
本実施例では、分割する対象の空間の次元は、３次元である。また、本実施例では、後述する分割処理で必要なパラメータとして、正の整数Ｂと、正の整数Ｍと、２以上の整数Ｃと、ランダム変数Ｗに対する平均値が１である確率密度分布ｈ（Ｗ）とが予め設定されているとする。なお、これらの値は、クエリ７０２から取得されてもよい。【０１１７】
データ再構成手段７２２は、これらのパラメータを使って３次元空間を分割することを考える。具体的には、データ再構成手段７２２は、方線ベクトルがランダムなＢ個の方向を一様に向き、各方向に対して、その間隔がランダム変数Ｗをとるような平行平面で分割する。【０１１８】
まず、以下に示す式２で表わされるインデックス計算式が定義される。【０１１９】
【数１】
2013153725.tif 000003
【０１２０】
式２において、ａは、ランダムな方向を一様に向いた２次元ベクトルである。各成分が独立な標準正規分布Ｎ（０，１）に従うランダム数で構成された２次元のランダムベクトルをζとすると、ａは、ａ＝ζ／｜ζ｜で算出される。なお、本実施例では、対象の空間が３次元空間であるが、一般には、Ｄ次元の場合でも、ａは、同様に算出される。【０１２１】
また、式２において、ｕは［０，１）の範囲の一様分布に従うランダム数である。また、ｗは、平均値が１の確率密度分布ｈ（Ｗ）に従うランダム変数Ｗの実現値である。【０１２２】
式２において、サイズ制限パラメータＣは、インデックス番号の上限値をＣ−１に限定するために付加される。また、Ｃ＝∞が指定された場合、ｍｏｄ  Ｃは省略されるとする。【０１２３】
図８は、２次元空間を分割した例を示す説明図である。式２が示す幾何学的な意味は、法線方向がａを向き、間隔ｗで配置された平面で空間を分割することである。式２を用いて計算されるインデックス番号が同じ値を持つ任意のベクトルは、同じ分割領域に属することになる。【０１２４】
この分割処理をＢ回独立に繰り返すと、Ｂ個の一様ランダムな方向に平行に並んだ平面で空間を分割することができる。また、各分割領域は、そのインデックス番号の組みで表現される。さらに、空間を分割するこの処理をＭ回独立に行うことで、異なる方向および間隔でＭ個の空間に分割した結果が得られる。【０１２５】
式２におけるランダム変数のそれぞれの実現値をｓｊｋ＝（ａｊｋ，ｗｊｋ，ｕｊｋ）とする。ここで、ｊ∈｛１、・・・、Ｍ｝、およびｋ∈｛１、・・・、Ｂ｝である。この場合、クエリ分析手段７２１は、分割パラメータＳ＝｛｛ｓ１１、ｓ１２、・・・、ｓ１Ｂ｝、・・・、｛ｓＭ１、・・・、ｓＭＢ｝｝、およびＣを分割情報として用いる。【０１２６】
＜観点属性写像＞
クエリ分析手段７２１は、クエリで指定された“ユーザ多様性”を表現するため、あるデータ群Ｅｕにおいて、ユーザ属性ｕの頻度分布｛ｒ１，ｒ２，・・・，ｒｋ｝が与えられた場合、以下に示す式３で、観点属性写像ｇを定義する。【０１２７】
【数２】
2013153725.tif 000004
【０１２８】
式３において、ｒ＝ｒ１＋ｒ２＋・・・＋ｒｋである。式３は、ユーザ多様性を表現する一例である。クエリ分析手段７２１は、シンプソンの多様性指数など、多様性の順序が指定できる方法であれば、他の方法でユーザ多様性を表現してもよい。このように、クエリ分析手段７２１は、クエリの観点基準に記述された内容に応じて、観点属性写像を選択する。【０１２９】
クエリ分析手段７２１は、空間属性写像ｆの情報として、上記のθ（Ｅ）およびσ（Ｅｗ）を示す情報をデータ再構成手段７２２に送信する。また、クエリ分析手段７２１は、分割情報として、上記の分割パラメータＳおよびＣをクラスタ化手段７２５に送信する。また、クエリ分析手段７２１は、観点属性写像ｇの情報として、上記の式３を示す情報をクラスタ選定手段７２６に送信する。【０１３０】
なお、クエリ分析手段７２１は、送信先との間で写像の内容を予め共有しておき、送信先にパラメータだけ送信することによって、写像の情報を送信するようにしてもよい。また、クエリ分析手段７２１は、送信側で写像をメソッドとして実装しておき、コールバック関数として写像の情報を提供してもよい。また、クエリ分析手段７２１は、受信側に予め実装されたメソッドのうち、写像の内容に対応するメソッドを選択するコマンドを発行してもよい。【０１３１】
また、クエリ分析手段７２１は、送信先との間で上記の式２の内容を予め共有しておき、送信先にパラメータだけ送信することにより、分割情報を送信するようにしてもよい。【０１３２】
また、クエリ分析手段７２１は、上記の式３で示す“ユーザ多様性”の内容を示すメソッドを、クラスタ選定手段７２６にコールバック関数として提供することにより、観点属性写像の情報を送信してもよい。また、クエリ分析手段７２１は、クラスタ選定手段７２６に実装されている評価関数の中から、上記の式３の処理に該当するメソッドを選択するコマンドを発行することにより、観点属性写像の情報を送信してもよい。【０１３３】
データ再構成手段７２２は、空間属性写像ｆの情報を受信すると、データベース管理手段７１１を通して、データベース７１２のデータを取得する。データ再構成手段７２２は、データベースに定義された通常のクエリを用いて、テキスト情報にｗを含むデータを全て取得する。そして、データ再構成手段７２２は、取得した各データに対して空間および時間情報で構成された３次元ベクトルｙを用いて、式１に示す処理を行うことで、φを取得する。【０１３４】
データ再構成手段７２２は、元のデータｅの属性に取得したφを空間属性情報として付け加え、再構成データ管理手段７２３にこのデータの保存要求を行う。【０１３５】
再構成データ管理手段７２３は、要求されたデータを再構成データ記憶手段７２４に保存する。再構成データ管理手段７２３は、保存処理が完了したら完了通知をデータ再構成手段７２２に返す。この処理を繰り返し、再構成データ記憶手段７２４へ全てのデータの登録が完了したら、クエリ分析手段７２１にデータ再構成完了通知が行われる。【０１３６】
データ再構成完了通知を受けたクエリ分析手段７２１は、再構成データ記憶手段７２４に記憶されたデータのクラスタ化をクラスタ化手段７２５に要求する。【０１３７】
クラスタ化手段７２５は、受け取った分割情報を用いて空間分割をＭ回行う。この際、再構成データの空間属性情報も用いられる。クラスタ化手段７２５は、各分割処理（以下、試行と記す。）で分割された領域に属するデータを一つの部分集合としてグループ化する。【０１３８】
この結果、各試行ｉ（ｉ＝１、・・・、Ｍ）で分割された領域の総数をＫｉとし、分割された領域それぞれに属するデータの部分集合をＥｉ，ｊ（ｊ＝１、・・・、Ｋｉ）とすると、出力Ωは、Ω＝｛｛Ｅ１，１、・・・、Ｅ１，Ｋ１｝、｛Ｅ２，１、・・・、Ｅ２，Ｋ２｝、・・・、｛ＥＭ，１、・・・、ＥＭ、ＫＭ｝｝になる。【０１３９】
クラスタ選定手段７２６は、この出力Ωから、各試行ｉにおける部分集合Ｅｉ，ｊについて、ユーザ種類の頻度分布を作成する。そして、クラスタ選定手段７２６は、上記に示す式３を用いて、そのユーザ多様性指数Ｐｉ，ｊを計算する。この結果、｛｛Ｐ１，１、・・・、Ｐ１，Ｋ１｝、｛Ｐ２，１、・・・、Ｐ２，Ｋ２｝、・・・、｛ＰＭ，１、・・・、ＰＭ、ＫＭ｝｝が得られる。【０１４０】
クラスタ選定手段７２６は、ユーザ多様性指数Ｐｉ，ｊの大きいものから上位Ｑを選択する。選択した結果（以下、標本化部分集合データΩＱと記す。）は、ΩＱ＝｛｛Ｅ１，１、・・・、Ｅ１，Ｑ｝、｛Ｅ２，１、・・・、Ｅ２，Ｑ｝、・・・、｛ＥＭ，１、・・・、ＥＭ，Ｑ｝｝と表わすことができる。この処理により、考慮している空間の中で、ユーザ多様性の高い領域のデータの部分集合をサンプリングすることができる。なお、Ｑは、予め決められた値であってもよく、クエリで指定される値であってもよい。【０１４１】
最後に、データ整形手段７２７は、必要に応じて、この標本化部分集合データΩＱ＝｛｛Ｅ１，１、・・・、Ｅ１，Ｑ｝、｛Ｅ２，１、・・・、Ｅ２，Ｑ｝、・・・、｛ＥＭ，１、・・・、ＥＭ，Ｑ｝｝を加工し、また、整形して、出力部分集合データ７０３として出力する。【０１４２】
一般に、異なる試行番号ｉとｊについて抽出されたそれぞれの部分集合｛Ｅｉ，１、・・・、Ｅｉ，Ｑ｝と｛Ｅｊ，１、・・・、Ｅｊ，Ｑ｝は、類似する空間領域に分布する可能性がある。また、これらの部分集合は、全く同一の場合もあるし、一部重複するデータを含む場合もある。このような場合、一つにまとめるように整形して出力する方がよい場合もある。【０１４３】
データの整形方法は、ポリシに依存する。例えば、「共通データを有する部分集合は、一つの部分集合に統合する」というポリシを想定する。この場合、データ整形手段７２７は、入力集合｛Ｘｉ｝（ｉ＝１、・・・、Ｌ）が与えられた時、その出力｛Ｙｊ｝は、『Ｙｊ＝Ｕｎｉｏｎ（｛Ｘｉ｝）｛ｉ∈Ｌｊ｝』かつ「ｊ１≠ｊ２に対してＹｊ１∩Ｙｊ２＝φ（空集合）」を満たすように｛Ｙｊ｝を作成すればよい。【０１４４】
ここで、『Ｕｎｉｏｎ（｛Ｚｉ｝）｛ｉの範囲｝』は、集合｛Ｚｉ｝の中で指定の範囲内にあるｉに対応するＺｉの和集合を取ることを意味する。また、Ｌｊ⊆｛１、・・・、Ｌ｝は、異なるｉ１∈Ｌｊとｉ２∈Ｌｊに対して、Ｘｉ１∩Ｘｉ２≠φ（空集合）を満たし、かつ異なるｊ１とｊ２に対して、Ｌｊ１∩Ｌｊ２＝φ（空集合）を満たすインデックス集合である。【０１４５】
この場合、データ整形手段７２７は、あるＸｉに対して、重複する元を含む他のＸｊを探索する。データ整形手段７２７は、あるＸｉと他のＸｉとを統合した集合を作成し、その集合｛Ｘｉ｝に対して所定の処理を行う。データ整形手段７２７は、全ての集合が重複する元を持たなくなるまでこの操作（オペレーション）を繰り返す。【０１４６】
なお、データ整形手段７２７がデータを整形する方法は、上記方法に限定されない。データ整形手段７２７は、ポリシに応じて、データ整形をせず、データをそのまま出力してもよい。すなわち、データ整形手段７２７は、ユーザの要望に合致した形式でデータを出力すればよい。【０１４７】
本実施例では、（超）平面で空間をランダム分割する方法を説明した。なお、クラスタ化手段７２５は、一度非線形変換を行った後に平面分割を行うことにより、平面以外の面で空間を分割してもよい。【０１４８】
また、クラスタ化手段７２５は、ランダム分割以外の方法で空間を分割してもよい。クラスタ化手段７２５は、例えば、データ分布の局在性を考慮して空間を分割してもよい。また、クラスタ化手段７２５は、ボロノイ分割を行ってもよい。また、クラスタ化手段７２５は、Ｒ−Ｔｒｅｅなどのツリー構造を用いた空間インデックスを用いて空間を分割してもよい。クラスタ化手段７２５が空間を分割する方法には、その他様々なクラスタリング手法が適用可能である。【０１４９】
ただし、仮説の検証を繰り返すことを考慮すると、応答時間が重要になる。一般に、クラスタリング処理は時間がかかるため、精度よりも高速性に優れた手法を用いる方が、本発明ではより好ましい。
【実施例２】
【０１５０】
第２の実施例では、図１に例示するデータベース１１２が分散データベースとして配置され、ユーザがインターネットに代表される通信ネットワークを介して、クライアントＰＣ（Personal Computer ）からデータ検索装置を利用する例を説明する。図９は、通信ネットワークを介してデータ検索を行う例を示す説明図である。図９に例示するデータ管理装置９０７が、本発明のデータ検索装置に相当する。【０１５１】
ユーザは、クライアントＰＣ９０１を用いて、インターネットに代表される通信ネットワーク９０２を介してアプリケーション９０３にアクセスする。この際、クライアントＰＣ９０１から、データの取得に必要なクエリが発行され、分散データベース９１０から、データを取得する。【０１５２】
アプリケーション９０３は、大規模データが保存されたデータベースにアクセスし、所望の処理を行うことでクライアントＰＣ９０１に対してサービスを提供する。アプリケーション９０３は、典型的には、Ｗｅｂアプリケーションとして実装される。本実施例では、アプリケーション９０３は、大規模データを処理する機能自体の実装は具備していないものとし、クライアントＰＣ９０１の要求に対して応答するために必要な小規模データを処理するとする。【０１５３】
本実施例では、アプリケーション９０３は、位置情報や時間が付加されたテキスト情報を処理するアプリケーションであるものとする。アプリケーション９０３は、例えば、クライアントＰＣ９０１から要求された地図上のある範囲に対して、テキスト情報が示す多様性の位置分布に応じて色を変えて表示する。ただし、アプリケーション９０３が行う処理は、この例に限定されない。【０１５４】
検索対象とするデータは、通信ネットワーク９０９を介して接続された分散データベース９１０上に格納され、管理されるものとする。また、データ管理装置９０７は、データベースドライバ９０８を用いて、分散データベース９１０にアクセス可能であるとする。このデータ管理装置９０７は、アプリケーション９０３にＡＰＩ（Application Program Interface ）９０５を提供しており、アプリケーション９０３は、このＡＰＩ９０５を利用して検索クエリを発行する。【０１５５】
クライアントＰＣ９０１は、ブラウザに地図を表示する際、表示範囲やズームレベルを選択できる機能を有する。アプリケーション９０３は、表示範囲とズームレベルとから、人間の感性をもとに大体同じ地域と考えて差し支えのない許容近傍範囲を自動的に算出する。また、本実施例では、アプリケーション９０３は、実施例１で説明した近傍基準を設定する。【０１５６】
さらに、データ管理装置９０７の提供するＡＰＩ９０５にインターフェース９０６を実装することで、観点基準としてユーザ多様性が指定される。【０１５７】
インターフェース９０６は、任意の二つの集合を比較することを規定したコンパレータとして提供される。ここで、Ｔをデータクラスとし、集合をＬｉｓｔ＜Ｔ＞とＴのリストで表現すると、コンパレータは、「ｐｕｂｌｉｃ  ｉｎｔ  ｅｖａｌｕａｔｏｒ（Ｌｉｓｔ＜Ｔ＞  ｌｓｔ１，Ｌｉｓｔ＜Ｔ＞  ｌｓｔ２））と記述される。【０１５８】
アプリケーション９０３は、図９のインターフェース実装９０４で示すように、実際に取り扱う再構成データクラスＤａｔａＣｌａｓｓをＴに指定し、比較処理を実装する。【０１５９】
データ管理装置９０７は、クライアントＰＣ９０１に対して表示範囲の選択が行われたことを契機としてアプリケーション９０３から発行されるデータ検索クエリを受信する。このデータ検索クエリには、データの表示範囲、近傍基準、許容近傍基準および観点基準が含まれる。そして、データ管理装置９０７は、データベースドライバ９０８を用いて、該当データを取得し、データの再構成および標本化を行い、データの部分集合の集合をアプリケーション９０３に返信する。【０１６０】
結果は、近傍ごとに、観点基準でソートされたデータクラスタの集合として出力される。例えば、結果をブラウザに表示する場合、結果がリスト形式で一覧表示され、対応する地図上の場所に多様度が、予め決められた色分けに基づいて表示される。例えば、多様度が高いほど、明るい色で表示するように設定しておいてもよい。【０１６１】
他にも、アプリケーション９０３は、マーケティングツールとして、顧客の行動動向をインタラクティブに検索できる機能を実装していてもよい。この場合、ユーザは、マーケターであり、マーケティング戦略を考える上で過去のログデータなどの顧客情報を分析するとする。以下、顧客の行動動向を分析する方法の例を説明する。【０１６２】
顧客情報は、居住位置、購入アイテムＩＤ、購入アイテムカテゴリ、購入時間、顧客年齢などを含むとする。マーケターは、この情報をもとに、出店店舗計画、および販売計画を立てるとする。【０１６３】
まず、マーケターは、購入アイテムカテゴリを主要製品のカテゴリ（例えば食品など）に絞る。また、マーケターは、居住位置を近傍基準に使用する。さらに、マーケターは、許容近傍範囲基準を、例えば５ｋｍと設定する。また、マーケターは、観点基準を、顧客年齢の多様性の低さとする。このような想定でデータ管理装置９０７が利用されると、ある特定の年齢部分に購買層が集中する居住地域のみのデータを、元データの部分集合として抽出できる。抽出された情報を分析することで、各地域で具体的にどの年齢層が主たる購買層なのか判断できる。【０１６４】
さらに、マーケターは、抽出した部分集合を利用して、さらに情報を得ることができる。例えば、マーケターは、年齢および居住位置を近傍基準に使用する。さらに、マーケターは、許容近傍範囲基準を、例えば１０歳および位置範囲５ｋｍとそれぞれ設定する。また、マーケターは、観点基準を、多様性の低さの観点から、どの購入アイテムＩＤをどの購入時間帯（例えば１時間区切りなどで）に購入しているか、と設定する。【０１６５】
このような想定でデータ管理装置９０７が利用されると、ある特定地域で、特定年齢層が、特定購入アイテムを特定時間に購入しているのかが判断できる。例えば、ある地域に住む２０代の住民が、２３時頃にインスタント食品をよく購入しているといったことが判断される。【０１６６】
これらの情報が取得できれば、例えば、どの地域に、どのような店舗を出店し、その店舗で何時頃にどのような商品を入荷すればよいか判断するための情報を得ることができる。【０１６７】
本実施例で示した例は、クエリに設定する情報の簡単な一例である。クエリに設定する情報（例えば、近傍基準や観点基準）は、さらに複雑であってもよい。例えば、データベースからデータを抽出する一般的な機能を利用する場合、複雑な事案に関する検索を行う場合、複雑な検索文を記載する必要がある。しかし、本実施例によれば、複雑な検索文を記載しなければならない事案に関する検索を行う場合であっても、柔軟かつ高速に検索処理を行うことができる。【０１６８】
また、必ずしも事前に明らかではない検索条件が必要な場合、少しずつ検索条件の組み合わせを変更する試行錯誤プロセスが必須である。本実施例によれば、上述する柔軟性により、検索クエリの繰り返し発行することによって、効率的に仮説検証を行うことができる。
【実施例３】
【０１６９】
第３の実施例では、データ検索装置が第１の実施形態のデータ検索部１２０を多段に接続した例を説明する。図１０は、本実施例のデータ検索装置の構成例を示すブロック図である。図１０に例示するデータ検索装置は、データ登録部１１０と、データ検索部１０２０と、データ検索部１０３０とを備えている。【０１７０】
図１０に例示するように、データ検索装置がデータ検索部を複数備えることで、複数の基準に基づいて検索処理を行うことが可能になる。【０１７１】
例えば、クエリ１００１が、それぞれ、近傍基準、許容近傍範囲基準および観点基準の組を２つ指定するものとする。この場合、データ検索部１０２０は、第一の近傍基準および第一の許容近傍範囲基準によって空間属性を作成する。また、データ検索部１０２０は、空間属性を用いて分割されたデータの部分集合の集合を、第一の観点基準に基づいて標本化する。【０１７２】
標本化されたデータは、データ検索部１０３０に入力される。データ検索部１０３０は、その標本化されたデータに対して、第二の近傍基準および第二の許容近傍範囲基準によって空間属性を作成する。また、データ検索部１０３０は、空間属性を用いて分割されたデータの部分集合の集合を、第二の観点基準に基づいて標本化する。本実施例では、データ検索装置がデータ検索部を複数備えることで、標本化する処理を繰り返すことが可能になる。【０１７３】
なお、図１０に示す例では、データ検索部が２つの場合を例示しているが、データ検索部の数は、２つに限定されず、３つ以上であってもよい。また、データ検索装置がデータ検索部を複数備えるような構成ではなく、第２の実施形態で示した構成であってもよい。この場合、クエリ分析手段１２１が、標本化した結果から、適切な近傍基準、許容近傍範囲基準および観点基準などの条件を更新し、データ再構成手段１２２や標本化手段１２５に、再度情報を通知するループ処理を行えばよい。【０１７４】
次に、本発明の概要を説明する。図１１は、本発明によるデータ検索装置の概要を示すブロック図である。本発明によるデータ検索装置は、検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリ（例えば、クエリ１０２）の入力に応じ、近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像（例えば、空間属性写像ｆ）を生成する空間写像生成手段８１（例えば、クエリ分析手段１２１）と、クエリの入力に応じ、観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像（例えば、観点属性写像ｇ）を生成する観点写像生成手段８２（例えば、クエリ分析手段１２１）と、空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、そのデータに対応する空間属性情報を生成する空間属性情報生成手段８３（例えば、データ再構成手段１２２）と、許容近傍範囲基準に従って空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成する部分集合生成手段８４（例えば、標本化手段１２５）と、観点属性写像を用いて、各部分集合を全順序集合の元に写像する写像手段８５（例えば、標本化手段１２５）と、写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、その元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定する（例えば、順序が高い順にＱ個選択する）検索結果特定手段８６（例えば、標本化手段１２５）とを備えている。【０１７５】
そのような構成により、データ間の複数の類似性を示す観点に基づいて検索を行う場合であっても、高速かつ柔軟にデータ検索を行うことができる。【０１７６】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。【０１７７】
（付記１）検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリの入力に応じ、前記近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成する空間写像生成手段と、前記クエリの入力に応じ、前記観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成する観点写像生成手段と、前記空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する空間属性情報生成手段と、前記許容近傍範囲基準に従って前記空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成する部分集合生成手段と、前記観点属性写像を用いて、前記各部分集合を全順序集合の元に写像する写像手段と、写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、当該元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定する検索結果特定手段とを備えたことを特徴とするデータ検索装置。【０１７８】
（付記２）検索対象のデータを記憶するデータ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されたデータから、指定された条件を満たすデータを抽出するデータ抽出手段とを備え、空間属性情報生成手段は、抽出されたデータを空間属性写像を用いて変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する付記１記載のデータ検索装置。【０１７９】
（付記３）空間写像生成手段は、新たな近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、検索結果として特定されたデータを写像する空間属性写像を生成し、観点写像生成手段は、新たな観点基準に基づいて観点属性写像を生成し、空間属性情報生成手段は、検索結果として特定されたデータを前記空間属性写像を用いて変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する付記１または付記２記載のデータ検索装置。【０１８０】
（付記４）検索結果出力手段は、特定された検索結果が指定された条件を満たさない場合、空間属性写像、観点属性写像もしくは許容近傍範囲基準のいずれか、または空間属性写像、観点属性写像および許容近傍範囲基準の全てを更新する付記３記載のデータ検索装置。【０１８１】
（付記５）部分集合生成手段は、許容近傍範囲基準に従って空間属性情報をランダム分割することにより、検索対象データの部分集合を作成する付記１から付記４のうちのいずれか１つに記載のデータ検索装置。【０１８２】
（付記６）データ記憶手段は、各データの属性をテーブル形式、キーバリュー形式またはグラフ形式で管理する付記２記載のデータ検索装置。【０１８３】
（付記７）データ記憶手段は、記憶されたデータにＳＱＬまたはＮｏＳＱＬを用いてアクセスできる付記６記載のデータ検索装置。【０１８４】
（付記８）データ記憶手段は、分散化可能に配置される付記６または付記７に記載のデータ検索装置。【０１８５】
（付記９）空間属性写像は、データの属性から、任意のデータ間の類似性を判断可能な定量的指標が定義された距離空間へ変換する方法を規定する写像であり、許容近傍範囲基準には、同一視可能なデータの範囲が規定され、観点属性写像は、データの属性から全順序集合へ変換する方法を規定する写像である付記１から付記８のうちのいずれか１つに記載のデータ検索装置。【０１８６】
（付記１０）観点基準には、任意の二つのデータ集合を比較したときに、検索者がどちらのデータ集合をより好むかを示す情報が指定される付記１から付記９のうちのいずれか１つに記載のデータ検索装置。【０１８７】
（付記１１）検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリの入力に応じ、前記近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成し、前記クエリの入力に応じ、前記観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成し、前記空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成し、前記許容近傍範囲基準に従って前記空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成し、前記観点属性写像を用いて、前記各部分集合を全順序集合の元に写像し、写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、当該元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定することを特徴とするデータ検索方法。【０１８８】
（付記１２）検索対象のデータを記憶するデータ記憶手段に記憶された当該データから、指定された条件を満たすデータを抽出し、抽出されたデータを空間属性写像を用いて変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する付記１１記載のデータ検索方法。【０１８９】
（付記１３）コンピュータに、検索対象のデータの類似性を判断する基準として用いられる近傍基準と、検索対象のデータが類似する範囲を示す許容近傍範囲基準と、検索する観点を示す観点基準とを含むクエリの入力に応じ、前記近傍基準および許容近傍範囲基準に基づいて、他のデータとの類似性が判断可能な空間上に検索対象のデータを写像する空間属性写像を生成する空間写像生成処理、前記クエリの入力に応じ、前記観点基準に基づいて、与えられた１つ以上のデータを全順序集合の元に写像する観点属性写像を生成する観点写像生成処理、前記空間属性写像を用いて検索対象のデータを変換することにより、当該データに対応する空間属性情報を生成する空間属性情報生成処理、前記許容近傍範囲基準に従って前記空間属性情報の集合を分割し、分割された各空間属性情報に対応する検索対象データの集合を、検索対象データの部分集合として作成する部分集合生成処理、前記観点属性写像を用いて、前記各部分集合を全順序集合の元に写像する写像処理、および、写像された全順序集合の元に対応する各部分集合を、当該元に基づいて判断される順序に応じて検索結果を特定する検索結果特定処理を実行させるためのデータ検索用プログラム。【０１９０】
（付記１４）コンピュータに、検索対象のデータを記憶するデータ記憶手段に記憶された当該データから、指定された条件を満たすデータを抽出するデータ抽出処理を実行させ、空間属性情報生成処理で、抽出されたデータを空間属性写像を用いて変換させることにより、当該データに対応する空間属性情報を生成させる付記１３記載のデータ検索用プログラム。【０１９１】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。【０１９２】
この出願は、２０１２年４月１２日に出願された日本特許出願２０１２−０９１０８５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１９３】
本発明は、検索対象とするデータ群から関心の高いデータの部分集合を抽出するデータ検索装置に好適に適用される。
【符号の説明】
【０１９４】
１０１  データ
１０２  クエリ
１０３  出力部分集合データ
１１０  データ登録部
１１１  データベース管理手段
１１２  データベース
１２０  データ検索部
１２１  クエリ分析手段
１２２  データ再構成手段
１２３  再構成データ管理手段
１２４  再構成データ記憶手段
１２５  標本化手段
６０１  条件判断手段
【図１】
2013153725.tif 000005
【図２】
2013153725.tif 000006
【図３】
2013153725.tif 000007
【図４】
2013153725.tif 000008
【図５】
2013153725.tif 000009
【図６】
2013153725.tif 000010
【図７】
2013153725.tif 000011
【図８】
2013153725.tif 000012
【図９】
2013153725.tif 000013
【図１０】
2013153725.tif 000014
【図１１】
2013153725.tif 000015
【国際調査報告】
2013153725.tif 000016
2013153725.tif 000017