(57)【要約】【課題】メタデータのマッピングに基づいて、オントロジＤＢのアップデートを自動で行う。【解決手段】オントロジＤＢ２は、カテゴリツリー選択部２２により、マッピング実施領域蓄積部２４のマッピング実施領域を参照してカテゴリツリーを選択し、該カテゴリツリーの情報をマッピングエンジン３に送信する。マッピングエンジン３は、カテゴリ選択部３１によりカテゴリツリーからカテゴリを選択し、近似度算出部３２によりカテゴリ間の近似度を算出する。マッピングエンジン３は、同値関係抽出部３３により、マッピング結果蓄積部３４の過去のマッピング結果を参照し、カテゴリ同士の同値関係の抽出を行い、オントロジＤＢ２に同値関係の情報を送出する。オントロジＤＢ２は、カテゴリの同値関係の情報を受信すると、同値関係登録部２３によりメタデータ蓄積部２１に登録する。【選択図】図２
2008234513.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービスコンポーネントの動作を表わすオペレーションメタデータを目的毎にカテゴライズし、カテゴリ間の関係を記述することにより形成される複数のカテゴリツリー間においてカテゴリ同士の同値関係を抽出し、その同値関係を登録するオントロジデータベースアップデート方法であって、
同値関係を抽出する対象の複数のカテゴリツリーを選択するカテゴリツリー選択ステップと、
前記選択した複数のカテゴリツリーそれぞれから同値関係を抽出する対象のカテゴリを選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択したカテゴリ間の近似度を算出する近似度算出ステップと、
前記近似度算出ステップの算出結果に基づいて、カテゴリ同士の同値関係を抽出する同値関係抽出ステップと、
前記同値関係抽出ステップによって抽出したカテゴリ同士の同値関係を前記カテゴリツリーに登録する同値関係登録ステップと
を含むことを特徴とするオントロジデータベースアップデート方法。
【請求項２】
前記近似度算出ステップは、前記サービスコンポーネントのオペレーションに関する詳細記述を含むプロセスモデル名間の近似度、前記オペレーションメタデータを表すアトミックプロセス名間の近似度、前記アトミックプロセスに含まれる一項目である、入力パラメータメッセージ間の近似度、出力パラメータメッセージ間の近似度、前提条件メッセージ間の近似度及び効果メッセージ間の近似度の一部あるいは全部を算出することを特徴とする請求項１に記載のオントロジデータベースアップデート方法。
【請求項３】
前記同値関係抽出ステップは、前記アトミックプロセスのパラメータの数が複数種類あり、そのうち対応する全てのパラメータメッセージ間の近似度が所定より高い場合には、同値関係にあるとして抽出することを特徴とする請求項１に記載のオントロジデータベースアップデート方法。
【請求項４】
前記同値関係抽出ステップは、カテゴリ同士の同値関係を表す過去のマッピング結果に基づいて、前記選択されたカテゴリ同士の同値関係を抽出することを特徴とする請求項１に記載のオントロジデータベースアップデート方法。
【請求項５】
前記カテゴリツリー選択ステップは、マッピングを実施したカテゴリツリー、あるいは、カテゴリツリーのどのカテゴリまでについてマッピングを実施したかを表す過去のマッピング実施領域に基づいて、前記カテゴリツリーを選択することを特徴とする請求項１に記載のオントロジデータベースアップデート方法。
【請求項６】
前記カテゴリツリー選択ステップは、サービス提供における検索時とは無関係のバックグラウンドで、前記カテゴリツリーを選択することを特徴とする請求項１に記載のオントロジデータベースアップデート方法。
【請求項７】
サービスコンポーネントの動作を表わすオペレーションメタデータを目的毎にカテゴライズし、カテゴリ間の関係を記述することにより形成される複数のカテゴリツリー間においてカテゴリ同士の同値関係を抽出し、その同値関係をオントロジデータベースに登録するマッピングエンジンを備えるオントロジデータベースアップデートシステムであって、
前記オントロジデータベースは、
同値関係を抽出する対象の複数のカテゴリツリーを選択するカテゴリツリー選択手段と、
前記マッピングエンジンが抽出した、前記選択されたカテゴリツリー内のカテゴリ同士の同値関係を前記カテゴリツリーに登録する同値関係登録手段とを具備し、
前記マッピングエンジンは、
前記オントロジデータベースが選択した複数のカテゴリツリーそれぞれから同値関係を抽出する対象のカテゴリを選択するカテゴリ選択手段と、
前記選択したガテゴリ間の近似度を算出する近似度算出手段と、
前記近似度算出手段の算出結果に基づいて、カテゴリ同士の同値関係を抽出する同値関係抽出手段とを具備する
ことを特徴とするオントロジデータベースアップデートシステム。
【請求項８】
前記近似度算出手段は、前記サービスコンポーネントのオペレーションに関する詳細記述を含むプロセスモデル名間の近似度、前記オペレーションメタデータを表すアトミックプロセス名間の近似度、前記アトミックプロセスに含まれる一項目である、入力パラメータメッセージ間の近似度、出力パラメータメッセージ間の近似度、前提条件メッセージ間の近似度及び効果メッセージ間の近似度の一部あるいは全部を算出することを特徴とする請求項７に記載のオントロジデータベースアップデートシステム。
【請求項９】
前記同値関係抽出手段は、前記アトミックプロセスのパラメータの数が複数種類あり、そのうち対応する全てのパラメータメッセージ間の近似度が所定より高い場合には、同値関係にあるとして抽出することを特徴とする請求項７に記載のオントロジデータベースアップデートシステム。
【請求項１０】
前記マッピングエンジンは、
カテゴリツリー同士の同値関係を表すマッピング結果を蓄積するマッピング結果蓄積手段を更に具備し、
前記同値関係抽出手段は、
前記マッピング結果蓄積手段に蓄積されている、過去のマッピング結果に基づいて、カテゴリツリー同士の同値関係を抽出することを特徴とする請求項７に記載のオントロジデータベースアップデートシステム。
【請求項１１】
前記オントロジデータベースは、
マッピングを実施したカテゴリツリー、あるいは、カテゴリツリーのどのカテゴリまでについてマッピングを実施したかを表す過去のマッピング実施領域を蓄積するマッピング実施領域蓄積手段を更に具備し、
前記カテゴリツリー選択手段は、
前記マッピング実施領域蓄積手段に蓄積されている、過去のマッピング実施領域に基づいて、前記カテゴリツリーを選択することを特徴とする請求項７に記載のオントロジデータベースアップデートシステム。
【請求項１２】
カテゴリツリー選択手段は、サービス提供における検索時とは無関係のバックグラウンドで、前記カテゴリツリーを選択することを特徴とする請求項７に記載のオントロジデータベースアップデートシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オントロジＤＢ（Database）の構成に関し、特に、メタデータマッピングに基づいてオントロジＤＢをアップデートするオントロジＤＢアップデート方法及びオントロジＤＢアップデートシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のオントロジＤＢの構成技術としては、オペレーションメタデータ群を目的毎にカテゴライズし、カテゴライズしたカテゴリ間の関係（同値関係、継承関係）に基づいて、カテゴリ間を双方向にリンクするものがある。
【０００３】
ここでのオペレーションメタデータの記述には、ＯＷＬ−Ｓ（Web Ontology Language for Services：例えば、非特許文献１参照）が適用されている。ＯＷＬ−Ｓは、Ｐｒｏｆｉｌｅ（プロファイル）と、Ｐｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ（プロセスモデル）と、Ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ（グランディング）との３つの記述からなる。
【０００４】
Ｐｒｏｆｉｌｅ記述には、どのようなサービスを提供するかが記述されている。Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ（プロセスモデル）記述には、サービスコンポーネントのオペレーションがどのようなオペレーションであるかを抽象化して表わしたＡｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓ（アトミックプロセス）や、Ａｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓのパラメータが記述されている。Ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ記述には、どのようにサービスにアクセスするか、すなわちＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述と実際のオペレーションのインタフェース情報とのマッピング情報が記述されている。したがって、Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述のＡｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓとそれが持つパラメータ等がオペレーションメタデータに相当することになる。
【０００５】
上記のことから、Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述を目的毎にカテゴライズし、Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述が登録されたカテゴリ間に同値関係、あるいは継承関係を記述してオントロジＤＢを構成するものである。これにより、同値関係、あるいは継承関係を辿ることにより検索条件に合致したＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述を検出することが可能になる（例えば、非特許文献２参照）。
【０００６】
また、メタデータのマッピング技術としては、複数システムの意味情報スキーマ間のマッピングを、名前、クラス諸属性、あるいは蓄積した過去のマッピング結果を活用して行うものがある。名前の他にクラス諸属性や、過去のマッピング結果を活用することにより精度を高めることができるようにしている。これにより、異なる概念で個別に構築された複数のシステム間において情報を共有することが可能になる（例えば、非特許文献３参照）。
【非特許文献１】ＯＷＬ−Ｓ  ｗｅｂ  ｓｉｔｅ，［平成１９年２月８日検索］、インターネット<URL:http://www.daml.org/services/owl-s/1.0/owl-s.html>
【非特許文献２】Y. Yamato, Y. Tanaka, and H. Sunaga,“Context-aware Ubiquitous Service Composition Technology”, The IFIP Internal ional Conference on Research and Practical Issues of Enterprise Information Systems (CONFENIS2006), pp.51-61, Apr.2006.
【非特許文献３】中辻  真、三好  優、木村  辰幸，“柔軟なシステム連携のための意味情報に基づくメッセージマッピング手法の提案と評価”，日本データベース学会レター  Ｖｏｌ．４，Ｎｏ．１，ｐｐ．３７−４０，２００５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した従来技術（非特許文献２）では、オントロジＤＢのアップデートについては、管理者が行うことにしているものであり、自動でアップデートすることについては言及されていない。また、同値関係をどのようにして発見するかについても言及されていない。また、上述した従来技術（非特許文献３）では、マッピングによりオントロジＤＢのアップデートを行うことについては言及されていない。
【０００８】
上述したように、従来のオントロジＤＢの構成、メタデータマッピングに基づくオントロジＤＢのアップデート技術では、マッピングによりオントロジＤＢのアップデートを行うことができず、また、自動でオントロジＤＢをアップデートすることもできないという問題がある。
【０００９】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、上記の問題を解決し、メタデータのマッピングに基づいて、オントロジＤＢのアップデートを自動で行うことができるオントロジデータベースアップデート方法及びオントロジデータベースアップデートシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決するために、本発明は、サービスコンポーネントの動作を表わすオペレーションメタデータを目的毎にカテゴライズし、カテゴリ間の関係を記述することにより形成される複数のカテゴリツリー間においてカテゴリ同士の同値関係を抽出し、その同値関係を登録するオントロジデータベースアップデート方法であって、同値関係を抽出する対象の複数のカテゴリツリーを選択するカテゴリツリー選択ステップと、前記選択した複数のカテゴリツリーそれぞれから同値関係を抽出する対象のカテゴリを選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択したカテゴリ間の近似度を算出する近似度算出ステップと、前記近似度算出ステップの算出結果に基づいて、カテゴリ同士の同値関係を抽出する同値関係抽出ステップと、前記同値関係抽出ステップによって抽出したカテゴリ同士の同値関係を前記カテゴリツリーに登録する同値関係登録ステップとを含むことを特徴とするオントロジデータベースアップデート方法である。
【００１１】
本発明は、上記の発明において、前記近似度算出ステップは、前記サービスコンポーネントのオペレーションに関する詳細記述を含むプロセスモデル名間の近似度、前記オペレーションメタデータを表すアトミックプロセス名間の近似度、前記アトミックプロセスに含まれる一項目である、入力パラメータメッセージ間の近似度、出力パラメータメッセージ間の近似度、前提条件メッセージ間の近似度及び効果メッセージ間の近似度の一部あるいは全部を算出することを特徴とする。
【００１２】
本発明は、上記の発明において、前記同値関係抽出ステップは、前記アトミックプロセスのパラメータの数が複数種類あり、そのうち対応する全てのパラメータメッセージ間の近似度が所定より高い場合には、同値関係にあるとして抽出することを特徴とする。
【００１３】
本発明は、上記の発明において、前記同値関係抽出ステップは、カテゴリ同士の同値関係を表す過去のマッピング結果に基づいて、前記選択されたカテゴリ同士の同値関係を抽出することを特徴とする。
【００１４】
本発明は、上記の発明において、前記カテゴリツリー選択ステップは、マッピングを実施したカテゴリツリー、あるいは、カテゴリツリーのどのカテゴリまでについてマッピングを実施したかを表す過去のマッピング実施領域に基づいて、前記カテゴリツリーを選択することを特徴とする。
【００１５】
本発明は、上記の発明において、前記カテゴリツリー選択ステップは、サービス提供における検索時とは無関係のバックグラウンドで、前記カテゴリツリーを選択することを特徴とする。
【００１６】
また、上述した課題を解決するために、本発明は、サービスコンポーネントの動作を表わすオペレーションメタデータを目的毎にカテゴライズし、カテゴリ間の関係を記述することにより形成される複数のカテゴリツリー間においてカテゴリ同士の同値関係を抽出し、その同値関係をオントロジデータベースに登録するマッピングエンジンを備えるオントロジデータベースアップデートシステムであって、前記オントロジデータベースは、同値関係を抽出する対象の複数のカテゴリツリーを選択するカテゴリツリー選択手段と、前記マッピングエンジンが抽出した、前記選択されたカテゴリツリー内のカテゴリ同士の同値関係を前記カテゴリツリーに登録する同値関係登録手段とを具備し、前記マッピングエンジンは、前記オントロジデータベースが選択した複数のカテゴリツリーそれぞれから同値関係を抽出する対象のカテゴリを選択するカテゴリ選択手段と、前記選択したガテゴリ間の近似度を算出する近似度算出手段と、前記近似度算出手段の算出結果に基づいて、カテゴリ同士の同値関係を抽出する同値関係抽出手段とを具備することを特徴とするオントロジデータベースアップデートシステムである。
【００１７】
本発明は、上記の発明において、前記サービスコンポーネントのオペレーションに関する詳細記述を含むプロセスモデル名間の近似度、前記オペレーションメタデータを表すアトミックプロセス名間の近似度、前記アトミックプロセスに含まれる一項目である、入力パラメータメッセージ間の近似度、出力パラメータメッセージ間の近似度、前提条件メッセージ間の近似度及び効果メッセージ間の近似度の一部あるいは全部を算出することを特徴とする。
【００１８】
本発明は、上記の発明において、前記同値関係抽出手段は、前記アトミックプロセスのパラメータの数が複数種類あり、そのうち対応する全てのパラメータメッセージ間の近似度が所定より高い場合には、同値関係にあるとして抽出することを特徴とする。
【００１９】
本発明は、上記の発明において、カテゴリツリー同士の同値関係を表すマッピング結果を蓄積するマッピング結果蓄積手段を更に具備し、前記同値関係抽出手段は、前記マッピング結果蓄積手段に蓄積されている、過去のマッピング結果に基づいて、カテゴリツリー同士の同値関係を抽出することを特徴とする。
【００２０】
本発明は、上記の発明において、前記オントロジデータベースは、マッピングを実施したカテゴリツリー、あるいは、カテゴリツリーのどのカテゴリまでについてマッピングを実施したかを表す過去のマッピング実施領域を蓄積するマッピング実施領域蓄積手段を更に具備し、前記カテゴリツリー選択手段は、前記マッピング実施領域蓄積手段に蓄積されている、過去のマッピング実施領域に基づいて、前記カテゴリツリーを選択することを特徴とする。
【００２１】
本発明は、上記の発明において、カテゴリツリー選択手段は、サービス提供における検索時とは無関係のバックグラウンドで、前記カテゴリツリーを選択することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
この発明によれば、同値関係を抽出する対象の複数のカテゴリツリーを選択し、該選択した複数のカテゴリツリーから同値関係を抽出する対象のカテゴリを選択し、該選択したカテゴリ間の近似度を算出し、該算出された近似度に基づいて、カテゴリ同士の同値関係を抽出し、該抽出されたカテゴリ同士の同値関係をカテゴリツリーに登録する。したがって、エンドユーザにとっては、常にオントロジＤＢがアップデートされていることから、利用できるサービスコンポーネントの範囲が広がり、充実したサービスを利用することができるという利点が得られる。また、サービス提供者にとっては、オペレーションメタデータの登録数が多くなっても、オントロジＤＢを容易に管理することができるという利点が得られる。
【００２３】
また、本発明によれば、サービスコンポーネントのオペレーションに関する詳細記述を含むプロセスモデル名間の近似度、オペレーションメタデータを表すアトミックプロセス名間の近似度、アトミックプロセスに含まれる一項目である、入力パラメータメッセージ間の近似度、出力パラメータメッセージ間の近似度、前提条件メッセージ間の近似度及び効果メッセージ間の近似度の一部あるいは全部を算出する。したがって、より容易に選択したカテゴリ間の近似度を算出することができるという利点が得られる。
【００２４】
また、本発明によれば、アトミックプロセスのパラメータの数が複数種類あり、そのうち対応する全てのパラメータメッセージ間の近似度が所定より高い場合には、同値関係にあるとして抽出する。したがって、より容易にカテゴリ同士の同値関係を抽出することができるという利点が得られる。
【００２５】
また、この発明によれば、カテゴリ同士の同値関係を表す過去のマッピング結果に基づいて、前記選択されたカテゴリ同士の同値関係を抽出するカテゴリ同士の同値関係を抽出する。したがって、より容易にカテゴリ同士の同値関係を抽出することができるという利点が得られる。
【００２６】
また、この発明によれば、マッピング実施済みの領域を表す過去のマッピング実施領域に基づいて、前記カテゴリツリーを選択する。したがって、より容易にカテゴリツリーを選択することができるという利点が得られる。
【００２７】
また、この発明によれば、検索時とは無関係のバックグラウンドで、前記カテゴリツリーを選択する。したがって、システムに負担をかけることなく、カテゴリツリーを選択することができるという利点が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。
【００２９】
（システム構成）
図１は、本発明の実施形態によるオントロジＤＢ（データベース）アップデートシステムの構成例を示すブロック図である。図１において、本オントロジＤＢアップデートシステムは、ネットワーク１と、オントロジＤＢ２と、マッピングエンジン３と、サービスコンポーネント提供装置４とからなる。オントロジＤＢ２、マッピングエンジン３及びサービスコンポーネント提供装置４は、ネットワーク１に接続されている。
【００３０】
ネットワーク１は、電話交換等の通信ネットワーク、あるいは、インターネット等の情報ネットワーク、あるいは、移動体ネットワーク等のネットワークである。オントロジＤＢ２は、Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述が登録されたカテゴリ間の関係を記述することにより形成されたカテゴリツリーを蓄積する。また、オントロジＤＢ２は、カテゴリツリー同士の同値関係を抽出するためにマッピングエンジン３を起動し、マッピングエンジン３から送出される、異なるカテゴリツリー内のカテゴリとの同値関係をカテゴリツリーに登録する。また、オントロジＤＢ２は、サービス連携エンジン（図示を省略）が、サービスコンポーネントを連携してサービス提供するにあたり、オペレーションメタデータと同等なアトミックプロセスを持つプロセスモデルを検索するときに、この検索条件に合致したＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述を検出する機能を有する。
【００３１】
マッピングエンジン３は、２つのカテゴリツリーそれぞれに含まれるカテゴリ同士の近似度を算出し、当該カテゴリ同士の同値関係を抽出する機能を有する。サービスコンポーネント提供装置４は、Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述をオントロジＤＢ２に登録し、Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述等をサービスコンポーネント情報ＤＢ（図示を省略）に登録し、また、サービス連携エンジン（図示を省略）からサービスコンポーネントの機能（オペレーション）の実行要求を受信すると、機能を実行し、結果をサービス連携エンジンに送信する。
【００３２】
なお、図１では、図面の都合上、サービスコンポーネント提供装置４は、１つ示しているが、複数存在していてもよい。
【００３３】
（システム機能）
本実施形態によるオントロジＤＢアップデートシステムの機能は、オントロジＤＢ２が、蓄積しているカテゴリツリーの中から同値関係を抽出する対象の２つのカテゴリツリーを選択し、選択した２つのカテゴリツリーの情報をマッピングエンジン３に送信し、マッピングエンジン３から送られてくる２つのカテゴリツリー内のカテゴリ同士の同値関係の情報を受信し、カテゴリツリーに登録するものである。
【００３４】
（オントロジＤＢアップデートシステム構成装置）
次に、本実施形態によるオントロジＤＢアップデートシステム構成装置について説明する。
図２は、図１のオントロジＤＢアップデートシステムにおける構成装置の構成例を示すブロック図である。図２には、本第１実施形態に係るオントロジＤＢ２、マッピングエンジン３及びサービスコンポーネント提供装置４の構成例に示している。
【００３５】
図２において、オントロジＤＢ２は、メタデータ蓄積部２１と、本発明の特徴であるカテゴリツリー選択部２２と、本発明の特徴である同値関係登録部２３と、本発明の特徴であるマッピング実施領域蓄積部２４とを備えている。メタデータ蓄積部２１は、カテゴリ及びそれに登録されたＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述をカテゴリ間の関係を含めて蓄積（記憶）する。ここでは、カテゴリ間の関係を記述したカテゴリツリーＡ２１１及びカテゴリツリーＢ２１２の２つを蓄積している。
【００３６】
カテゴリツリー選択部２２は、カテゴリ名の近似度などにより同値関係を抽出する対象となる２つのカテゴリツリーをメタデータ蓄積部２１から選択する（カテゴリツリー選択手段）。このとき、サービス提供における検索時とは無関係のバックグラウンドで選択するようになっている。同値関係登録部２３は、マッピングエンジン３から送出されるカテゴリツリー同士の同値関係をメタデータ蓄積部２１のカテゴリツリーに登録する（同値関係登録手段）。
【００３７】
また、マッピング実施領域蓄積部２４は、マッピング実施済みの領域（マッピング実施領域）を蓄積する（マッピング実施領域蓄積手段）。マッピング実施済みの領域とは、マッピングを実施したカテゴリツリー、あるいは、カテゴリツリーのどのカテゴリまでについて実施したかを記憶する。これにより、まだ実施していないカテゴリツリーの組合せはどれか、未実施のカテゴリの多いカテゴリツリーはどれかを容易に発見できるようになる。また、既に実施したところを重複して実施することを避けることが可能になる。
【００３８】
マッピングエンジン３は、本発明の特徴を成すエンジンであり、カテゴリ選択部３１と、近似度算出部３２と、同値関係抽出部３３と、マッピング結果蓄積部３４とを備えている。カテゴリ選択部３１は、オントロジＤＢ２が選択した２つのカテゴリツリーの情報を内部に蓄積し、そこから同値関係を抽出する対象の全てのカテゴリの組合せを順番に選択し（カテゴリ選択手段）、選択したカテゴリを近似度算出部３２に供給する。
【００３９】
近似度算出部３２は、カテゴリ選択部３１が選択したカテゴリ間の近似度を算出し（近似度算出手段）、算出した近似度を同値関係抽出部３３に供給する。なお、詳細については後述する。同値関係抽出部３３は、近似度算出部３２が算出した近似度に基づいて、どのカテゴリと、どのカテゴリとが同値関係にあるかを抽出する（同値関係抽出手段）。なお、詳細については後述する。
【００４０】
また、マッピング結果蓄積部３４は、マッピング結果を蓄積する（マッピング結果蓄積手段）。マッピング結果の中には、同値関係にあると自動で判断したカテゴリの組み合わせ、及びオフラインにより管理者等から入力されたカテゴリの組み合わせの情報が含まれる。これにより判断が迅速にできるようになるとともに、同じ誤りを繰り返さないようにすることが可能になる。
【００４１】
サービスコンポーネント提供装置４は、カテゴリ参照部４１と、メタデータ作成部４２と、オペレーション４３と、インタフェース情報４４と、Ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ記述４５と、Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述４６と、Ｐｒｏｆｉｌｅ記述４７とを備えている。カテゴリ参照部４１は、ネットワーク上に公開されているオントロジＤＢ２のカテゴリの情報及びそれに登録されたＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述を参照する。
【００４２】
メタデータ作成部４２は、カテゴリ参照部４１の参照結果に基づいて、Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述等を作成する。オペレーション４３は、サービスコンポーネントの提供する機能である。インタフェース情報４４は、オペレーション４３のインタフェース情報を記述したものである。Ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ記述４５は、どのようにサービスにアクセスするか、すなわちＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述４６とインタフェース情報４４とのマッピング情報を記述したものである。
【００４３】
Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述４６は、サービスコンポーネントのオペレーション４３がどのようなオペレーションであるかを抽象化して表わしたＡｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓや、Ａｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓのパラメータを記述したものであり、オントロジＤＢ２に登録される。Ｐｒｏｆｉｌｅ記述４７は、どのようなサービスを提供するかを記述したものである。
【００４４】
（マッピング処理）
次に、本オントロジＤＢアップデートシステムのマッピング処理について説明する。
図３は、図２におけるマッピングエンジン３におけるマッピング処理例を説明するための概念図である。オントロジＤＢ２のカテゴリツリー選択部２２が、メタデータ蓄積部２１内に登録されているカテゴリツリーの中から、カテゴリツリーＡ２１１及びカテゴリツリーＢ２１２を選択し、マッピングエンジン３のカテゴリ選択部３１がカテゴリツリーＡ２１１からカテゴリＡ２を選択し、カテゴリツリーＢ２１２からカテゴリＢ２を選択した場合を示している。
【００４５】
図３（１）は、カテゴリＡ２に登録されているＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述を示している。Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ名は、ＡＡＡであり、２つのＡｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓα、βを保有していることを示している。ここでは、Ａｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓβについて説明する。Ａｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓβは、名、入力パラメータ、出力パラメータ、前提条件及び効果を有している。名はβであり、入力パラメータとしては、「場所」、「値段」、「車種」の３種類を有しており、出力パラメータとしては、「予約番号」を有しており、前提条件としては、「カード」を有しており、効果としては、「使用権の一時移転」を有している。
【００４６】
図３（２）は、カテゴリＢ２に登録されているＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述を示している。Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ名は、ＢＢＢであり、２つのＡｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  ａ、ｂを保有していることを示している。ここでは、Ａｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  ｂについて説明する。Ａｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  ｂは、Ａｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓβと同様に、名、入力パラメータ、出力パラメータ、前提条件及び効果を有している。名はｂであり、入力パラメータとしては、「ｌｏｃａｔｉｏｎ」、「ｃｏｓｔ」の２種類を有しており、出力パラメータとしては、「受付番号」を有しており、前提条件としては、「クレジットカード」を有しており、効果としては、「使用権の委譲」を有していることを示している。
【００４７】
近似度算出部３２は、（１）Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ名ＡＡＡとＢＢＢ間の近似度、（２）Ａｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓ名βとｂ間の近似度、（３）入力パラメータメッセージ「場所」と「ｌｏｃａｔｉｏｎ」間の近似度、「値段」と「ｃｏｓｔ」間の近似度、（４）出力パラメータメッセージの「予約番号」と「受付番号」間の近似度、（５）前提条件メッセージ「カード」と「クレジットカード」間の近似度、（６）効果メッセージ「使用権の一時移転」と「使用権の委譲」間の近似度を算出するものである。なお、近似度の算出は、非特許文献３の４章に記載のメッセージマッピング手法方法など、既存の技術を使用することができる。非特許文献３には、複数システムの意味情報スキーマ間をマッピングし、その結果からメッセージフォーマット間を自動マッピングする方法について記載されており、名前のみによるマッピング、クラス諸属性利用方式、クラス諸属性利用方式に加え、蓄積したマッピング結果を再利用方式、クラス諸属性利用方式に加えパターンマッピングをする方式などがある。クラス諸属性利用方式は、異なるシステムの意味情報スキーマに所属するクラス間の近似度をクラス名、インスタンス集合、クラス構成要素といったクラスの諸属性より求めている。
【００４８】
同値関係抽出部３３は、上記（１）〜（６）で算出した近似度に重み付けして重ね合わせ（線形和を算出）、同値であると判定するための所定の閾値より得点の高いものを同値関係であると判断することにより、同値関係を抽出する。なお、この重み付けの係数は、任意に設定することができる。また、このとき、カテゴリツリーにおける継承関係において上位のカテゴリ同士、下位のカテゴリ同士が同値関係にあるカテゴリ間は、同値関係にあることの判定を高めることを行う（例えば、得点を高くするための所定係数をかける）。なお、判定を高めるために考慮する上位・下位のカテゴリの範囲、すなわち、現在同値関係を抽出する対象として選択されているカテゴリからのステップ数は任意であり、１ステップ上位・下位のカテゴリの同値関係のみを考慮してもよく、２ステップ以上上位・下位のカテゴリまでの同値関係を考慮してもよい。２ステップ以上上位・下位のカテゴリの同値関係を考慮する場合、現在同値関係を抽出する対象として選択されているカテゴリからのステップ数に応じて、判定を高めるために寄与する割合を変えてもよい。例えば、現在選択されているカテゴリから同値関係にある上位・下位のカテゴリまでのステップ数が少ないほうが、より得点を高くするための係数を大きくするなどし、ステップ数が大きくなるに従って寄与する割合を低くする。また、パラメータの数が複数種類あり、そのうち対応する全てのパラメータメッセージ間の近似度全てが、同値であると判定するための所定の閾値より高い場合には、同値関係にあると判断して抽出する。また、マッピング結果蓄積部３４に基づいて、オフラインで登録された情報、あるいは、過去の判定例の情報を参照し、現在選択されているカテゴリ同士が同値関係であることが登録されている場合に、これらのカテゴリを同値関係として抽出することを行う。
【００４９】
（システム動作）
次に、本実施形態によるオントロジＤＢアップデートシステムの動作について説明する。
図４は、図１におけるオントロジＤＢアップデートシステムの動作例を示すシーケンス図である。マッピングエンジン３、オントロジＤＢ２及びサービスコンポーネント提供装置４間のシーケンスを示している。
【００５０】
サービスコンポーネント提供装置４は、オントロジＤＢ２にＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述を登録する（ステップＳ１）。これにより、オントロジＤＢ２において、サービスコンポーネント提供装置４により登録されたＰｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌを含んだいくつかのカテゴリツリーが形成され、メタデータ蓄積部２１に登録される（ステップＳ２）。オントロジＤＢ２のカテゴリツリー選択部２２は、マッピング実施領域蓄積部２４に記述されているマッピング実施領域を参照し（ステップＳ３）、まだマッピングが未実施、あるいは、同値関係の判断が未実施のカテゴリが多いカテゴリツリーの中から２つのカテゴリツリーを選択して、この選択したカテゴリツリーの情報をマッピングエンジン３に送信する（ステップＳ４）。さらに、カテゴリツリー選択部２２は、選択したカテゴリツリーのマッピングが実施済みであること示すように、マッピング実施領域蓄積部２４内のマッピング実施領域のデータを更新する（ステップＳ５）。なお、ステップＳ４にあっては、サービス提供における検索時とは無関係のバックグラウンドで選択する。
【００５１】
マッピングエンジン３のカテゴリ選択部３１は、受信したカテゴリツリーの情報を内部に蓄積すると（ステップＳ６）、この２つのカテゴリツリー内それぞれに含まれるカテゴリ同士の組み合わせのうち、まだ選択していないカテゴリの組み合わせを選択する（ステップＳ７）。近似度算出部３２は、カテゴリ選択部３１の選択したカテゴリ同士の近似度を算出する（ステップＳ８）。なお、ステップＳ８にあっては、Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ名間の近似度、Ａｔｏｍｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓ名間の近似度、入力パラメータメッセージ間の近似度、出力パラメータメッセージ間の近似度、前提条件メッセージ間の近似度及び効果メッセージ間の近似度の一部あるいは全部を算出する。
【００５２】
次いで、マッピングエンジン３の同値関係抽出部３３は、マッピング結果蓄積部３４内に記憶されている過去のマッピング結果を参照し、現在選択されているカテゴリ同士の同値関係の情報が登録されているか否か、現在選択されているカテゴリの上位、下位のカテゴリ同士が同値関係の情報があるか否かを検出する（ステップＳ９）。そして、現在選択されているカテゴリ同士の同値関係の情報が登録されていれば、それを同値関係として抽出する。また、現在選択されているカテゴリ同士の同値関係の情報が登録されていなければ、上位、下位のカテゴリ同士の同値関係と、近似度算出部３２が算出した近似度に基づいて、現在選択されているカテゴリ同士が同値関係にあるか否かを判断する。このようにして、新たな同値関係の抽出を行い、抽出できた場合はオントロジＤＢ２にこのカテゴリ同士の同値関係の情報を送出する（ステップＳ１０）。さらに同値関係抽出部３３は、このカテゴリ同士の同値関係の情報を追加して、マッピング結果蓄積部３４内のマッピング結果のデータを更新する（ステップＳ１１）。そして、全てのカテゴリについてのマッピングが終了していない場合には、新たなカテゴリを選択するためにステップＳ７に戻る（ステップＳ１２）。なお、ステップＳ１０にあっては、パラメータの数が複数種類あり、そのうち対応する全てのパラメータメッセージ間の近似度が所定より高い場合には、同値関係にあるとして抽出する。
【００５３】
オントロジＤＢ２の同値関係登録部２３は、マッピングエンジン３からカテゴリの同値関係の情報を受信すると、選択されたカテゴリツリーの選択されたカテゴリ同士の同値関係の情報を、メタデータ蓄積部２１内に記憶されている、当該選択されたカテゴリツリーに登録する（ステップＳ１３）。
例えば、図３に示すカテゴリツリーＡ２１１内のカテゴリＡ２、カテゴリツリーＢ２１２内のカテゴリＢ２が同値であると判断された場合、マッピング結果蓄積部３４には、カテゴリツリーＡ２１１内のカテゴリＡ２と、カテゴリツリーＢ２１２内のカテゴリＢ２とが同値であることの情報が書き込まれ、オントロジＤＢ２内のメタデータ蓄積部２１内のカテゴリツリーＡ２１１のデータには、カテゴリＡ２とカテゴリツリーＢ２１２内のカテゴリＢ２とが同値であることを示す情報が、カテゴリツリーＢ２１２のデータには、カテゴリＢ２と、カテゴリツリーＡ２１１内のカテゴリＡ２とが同値であることを示す情報が書き込まれる。
【００５４】
上述した実施形態によれば、メタデータのマッピングに基づいて、オントロジＤＢを自動的に更新することができる。
【００５５】
なお、本発明は、図１〜図４を用いて説明した形態に限定されるものではなく、その主旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。
【００５６】
なお、上述のオントロジＤＢ２、マッピングエンジン３、及び、サービスコンポーネント提供装置４は内部にコンピュータシステムを有している。そして、オントロジＤＢ２、及び、マッピングエンジン３、サービスコンポーネント提供装置４の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＣＰＵ及び各種メモリやＯＳ、周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【００５７】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
上述したように、本発明が産業上の利用が可能であることは明らかである。すなわち、エンドユーザにとっては、常にオントロジＤＢがアップデートされていることから、利用できるサービスコンポーネントの範囲が広がり、充実したサービスが利用できるようになり、サービス提供者にとっては、オペレーションメタデータの登録数が多くなると、それに従い整合性管理が大変であったが、自動化されることによりオントロジＤＢの管理が容易にできるようになることから、サービスが拡大し、システム及び関連装置の需要が一層高まることが期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の実施形態によるオントロジＤＢアップデートシステムの構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態によるオントロジＤＢアップデートシステムにおける構成装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態によるマッピングエンジン３におけるマッピング処理例を説明するための概念図である。
【図４】本実施形態によるオントロジＤＢアップデートシステムの動作例を示すシーケンス図である。
【符号の説明】
【００６０】
１  ネットワーク
２  オントロジＤＢ
２１  メタデータ蓄積部
２２  カテゴリツリー選択部（カテゴリツリー選択手段）
２３  同値関係登録部（同値関係登録手段）
２４  マッピング実施領域蓄積部（マッピング実施領域蓄積手段）
３  マッピングエンジン
３１  カテゴリ選択部（カテゴリ選択手段）
３２  近似度算出部（近似度算出手段）
３３  同値関係抽出部（同値関係抽出手段）
３４  マッピング結果蓄積部（マッピング結果蓄積手段）
４  サービスコンポーネント提供装置
４１  カテゴリ参照部
４２  メタデータ作成部
４３  オペレーション
４４  インタフェース情報
４５  Ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ記述
４６  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｄｅｌ記述
４７  Ｐｒｏｆｉｌｅ記述
【図１】
2008234513.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
2008234513.tif 000006