(57)【要約】【課題】データを精度よく統合することを課題とする。【解決手段】データ統合装置は、データとデータが生成又は格納された時間情報とを対応付けて記憶する記憶部を有する。そして、データ統合装置は、所定の時間情報に対応付けられるデータを記憶部から抽出する。データ統合装置は、抽出された各データ間の時間的又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷の発生に基づいて、抽出されたデータを分類する。データ統合装置は、分類結果と、所定の時間情報までの時間情報に対するデータを統合した結果とを統合する。【選択図】図１
2013242810.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データと前記データが生成又は格納された時間情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
所定の時間情報に対応付けられるデータを前記記憶部から抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された各データ間の時間的又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷の発生に基づいて、前記抽出されたデータを分類する分類部と、
前記分類部による分類結果と、前記所定の時間情報までの時間情報に対するデータを統合した結果とを統合する統合部と
を有することを特徴とするデータ分類装置。
【請求項２】
分類済みのデータ群から前記時間情報の差が所定未満のデータ対を抽出し、抽出した各データ対の関連性を示す特徴量から、前記変遷が発生したか否かを判定する基準を決定する決定部をさらに有し、
前記分類部は、前記抽出部によって抽出された各データのデータ対から前記特徴量を算出し、算出した特徴量が前記基準を満たすデータ対を同一グループに分類することを特徴とする請求項１に記載のデータ分類装置。
【請求項３】
分類済みのデータ群から前記時間情報の差が所定未満のデータ対を抽出し、抽出した各データ対の関連性を示す特徴量から、前記変遷が発生したか否かを判定する基準を決定する決定部をさらに有し、
前記統合部は、前記分類部による分類結果に含まれる各データと、前記所定の時間情報までの時間情報に対するデータを統合した結果に含まれる各データとのデータ対から前記特徴量を算出し、算出した特徴量が前記基準を満たすデータ対が含まれる各グループを統合することを特徴とする請求項１に記載のデータ分類装置。
【請求項４】
前記統合部は、前記分類部による分類結果の統合対象が複数存在する場合、各統合対象について、前記分類結果に含まれる各データと前記統合対象に含まれる各データとの間で前記変遷の関係にあるデータの割合を算出し、算出した割合が大きい統合対象と前記分類結果とを統合することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のデータ分類装置。
【請求項５】
前記統合部は、前記変遷の関係にあるデータの割合に対して、前記分類結果に含まれるデータの数と前記統合対象に含まれるデータの数との合計で重み付けし、重み付けした割合が大きい統合対象と前記分類結果とを統合することを特徴とする請求項４に記載のデータ分類装置。
【請求項６】
情報処理装置で実行されるデータ分類方法であって、
データと前記データが生成又は格納された時間情報とを対応付けて記憶する記憶部から、所定の時間情報に対応付けられるデータを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された各データ間の時間的又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷の発生に基づいて、前記抽出されたデータを分類する分類工程と、
前記分類工程による分類結果と、前記所定の時間情報までの時間情報に対するデータを統合した結果とを統合する統合工程と
を含んだことを特徴とするデータ分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分類装置およびデータ分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、企業内外の様々なデータソースからの情報を統合して分析することによって、企業経営や社内情報の素早い検索に役立てる、ＢＩ（Business  Intelligence）の技術が注目を集めている。
【０００３】
企業内外のデータの中には、時間情報を伴う、ある時点における状態を記録したものが多く含まれている。例えば、論文データベースの著者情報などは論文執筆時の著者の状態を記録している。しかし、それらの情報は過去の同一の実体との関連付けが与えられていない場合がほとんどであり、情報の有用な分析ができない場合がある。
【０００４】
これに対して、例えば、２つのシステムを利用するユーザの同一性を、各システムを利用することで得られる時系列のログデータの共通性を分析することで判定を行う技術などが知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】M.Yakout、A.K.Elmagarmid、H.Elmeleegy、M.Ouzzani、and  A.Qi、Behavior  Based  Record  Linkage、In  Proceedings  of  the  VLDB  Endowment、10、3、（Aug.2010）、439−448.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術では、時間間隔を基準にして、比較するデータを選択していないので、現実世界の順序までを想定することができず、データを精度よく統合することができないという問題がある。
【０００７】
例えば、実世界の様々な実体は、時間の経過によって変化する。このため、時間の開きが大きいデータ同士は、たとえ現実世界で同一の実体であっても、共通性が小さくなる傾向がある。従って、時間情報を伴うデータの統合の場合、データ間の類似性に基づいた基準のみではデータを高い精度で統合できない場合がある。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、データを精度よく統合することができるデータ分類装置およびデータ分類方法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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、データと前記データが生成又は格納された時間情報とを対応付けて記憶する記憶部と、所定の時間情報に対応付けられるデータを前記記憶部から抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された各データ間の時間的又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷の発生に基づいて、前記抽出されたデータを分類する分類部と、前記分類部による分類結果と、前記所定の時間情報までの時間情報に対するデータを統合した結果とを統合する統合部とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明にかかるデータ分類装置およびデータ分類方法は、データを精度よく統合することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、データ統合装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、分類済レコード情報ＤＢに記憶される情報を説明する図である。
【図３】図３は、レコード／周辺情報ＤＢに記憶されるグラフ構造のデータを示す図である。
【図４】図４は、レコード／周辺情報ＤＢに記憶されるＲＤＢ構造のデータを示す図である。
【図５】図５は、レコード抽出を説明する図である。
【図６】図６は、特徴量の変換を説明する図である。
【図７】図７は、レコード群の抽出例を説明する図である。
【図８】図８は、同一クラスタリングを説明する図である。
【図９】図９は、異時間情報マッチングを説明する図である。
【図１０】図１０は、クラスタリング手法を説明する図である。
【図１１】図１１は、データ統合処理の流れを示すシーケンス図である。
【図１２】図１２は、同一時間情報クラスタリング処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、異時間情報マッチング処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、データ統合プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明にかかるデータ分類装置およびデータ分類方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【００１３】
［第１の実施形態］
第１の実施形態では、データ統合装置の機能構成、各処理部が実行する処理内容、シーケンス図、フローチャート、効果を説明する。
【００１４】
（全体構成）
第１の実施形態に係るデータ統合装置は、データをクラスタリングするサーバ等の装置である。具体的には、データ統合装置は、データとデータが生成又は格納された時間情報とを対応付けて記憶する記憶部を有する。そして、データ統合装置は、所定の時間情報に対応付けられるデータを記憶部から抽出する。続いて、データ分類装置は、抽出された各データ間の時間的又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷の発生に基づいて、抽出されたデータを分類する。その後、データ統合装置は、分類結果と、所定の時間情報までの時間情報に対するデータの分類結果とを統合する。
【００１５】
このように、データ統合装置は、ある実体に対して、ある時点の状態を格納した時間情報を伴うデータで、且つそのデータが離散的に生成される或いはある時期のデータに欠損がある一方で、変遷を辿れるよう同一性に基づいて統合する。つまり、データ統合装置は、同じ実体を指すデータでも、時間間隔が大きくなるにつれてその共通性が小さくなる特徴を考慮し、可能な限り時間間隔の小さいデータ同士を比較することで、現実世界の順序まで想定したクラスタリングを実行できる。この結果、データを精度良く統合することができる。
【００１６】
（データ統合装置の構成）
図１は、データ統合装置の機能構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、データ統合装置１０は、記憶部１１と制御部２０とを有する。なお、ここで示した各処理部等はあくまで例示であり、これに限定されるものではない。例えば、データ統合装置１０は、マウスなどの入力部、ディスプレイなどの表示部、ネットワークインタフェースなどを有していてもよい。
【００１７】
記憶部１１は、分類済レコード情報ＤＢ１２、レコード／周辺情報ＤＢ１３、統合済レコードＤＢ１４、変遷情報メタデータＤＢ１５を有する。なお、記憶部１１は、例えばメモリやハードディスクなどの記憶装置である。
【００１８】
分類済レコード情報ＤＢ１２は、時間情報を持つレコードが変遷情報に基づいて分類された分類済みのレコードを記憶する記憶部である。ここでの分類は、期間幅が大きくなると共通性が小さくなり、期間幅が小さいと共通性が大きくなることに着目して、分類された結果である。したがって、レコードＡの時間情報とレコードＦの時間情報とが所定時間以上離れたレコードであっても、単純に関連性がないとして違うグループに分類するのではなく、レコードＡとレコードＦとの間に時間的又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷の発生があるか否かによっても分類される。つまり、ここでの分類結果では、レコードＦが、時間変化に伴ってレコードＡから変化したレコードであるか否かが判定される。
【００１９】
例えば、レコードＡとレコードＦとの間にあるレコードＢ、レコードＣ、レコードＤ、レコードＥの各々について、各レコード間の変遷を考慮することで、レコードＡとレコードＦとの関連性を特定することができる。なお、ここで記憶される情報は、データ統合装置１０による分類結果であってもよく、変遷情報統合モデルを学習するために収集されたデータ群であってもよく、変遷情報等統合モデルを学習するために人手で収集されたデータ群であってもよい。初期状態は、１つまたは複数のレコードが含まれる。
【００２０】
図２は、分類済レコード情報ＤＢに記憶される情報を説明する図である。図２に示すように、分類済レコード情報ＤＢ１２は、複数のレコードで形成されるテーブルと、レコードの分類結果とを記憶する。図２に示すように、分類済レコード情報ＤＢが記憶するテーブルは、「論文ＩＤ、氏名、所属、共著者、年」から構成される論文検索テーブルである。ここで記憶される「論文ＩＤ」は、論文を識別する識別子が設定され、「氏名」は、論文を執筆した著者名が設定され、「所属」は、著者が属する組織名が設定される。「共著者」は、論文の共著者の名前が設定され、「年」は、論文が発表された年が設定される。図２の場合、ｒ１の論文は、「A  Univ」に属する「Tarou  Sato」が「Aguirre」と「Tanaka」とともに著書し、2009年に発表されたことを示す。
【００２１】
また、分類済レコード情報ＤＢ１２は、テーブルの分類結果を記憶する。例えば、図２に示すように、分類済レコード情報ＤＢ１２は、上記テーブルを「ｒ１、ｒ２、ｒ３、ｒ４」のグループと、「ｒ５、ｒ６」のグループと、「ｒ７」のグループとに分類した情報を記憶する。
【００２２】
レコード／周辺情報ＤＢ１３は、データとデータが生成又は格納された時間情報とを対応付けて記憶する記憶部である。図３は、レコード／周辺情報ＤＢ１３に記憶されるグラフ構造のデータを示す図である。図３に示すグラフ構造は、有向グラフデータであり、図３に示すノードは、３つのタイプがある。具体的には、レコードの実体を示すノード、レコードの属性を示すノード、レコードのメタデータを示すノードがあり、それぞれＲＤＦ（Resource  Description  Framework）の仕様に基づいてリソース、クラス、リテラルと称する。
【００２３】
例えば、レコードの実体は、図３の空白のノードを示し、レコードの属性は、図３においてレコードからrdf：typeラベルで結ばれているノードを示し、レコードのメタデータは、図３において四角で示したノードである。より具体的には、図３に示すように、特徴メタデータ（リテラル）である「ＩＤ：１０２」、「Ｎａｍｅ：鈴木二郎」、「Ｐｈｏｎｅ：８０９」及び「年度：２００３」が結ばれた「属性：社員」のレコードと、特徴メタデータである「ＩＤ：７０１」、「Ｎａｍｅ：組織Ｄ」及び「年度：２００３」が結ばれた「属性：組織」のレコードとが関連メタデータの「Ｏｒｇ」及び「Ｌｅａｄｅｒ」により結ばれたグラフ構造を記憶する。
【００２４】
また、レコード／周辺情報ＤＢ１３は、ＲＤＢのテーブルでデータを格納することもできる。図４は、レコード／周辺情報ＤＢ１３に記憶されるＲＤＢ構造のデータを示す図である。図４に示すように、テーブルの行をレコード、テーブル名（図３の社員、組織）をクラス、レコードの各カラムの値をリテラルとみなし、外部キー（図３、社員テーブルのOrg列、組織テーブルのLeader列）を属性間リソースのアークとみなすことにより、グラフ構造と同様の扱いが可能である。
【００２５】
つまり、レコード／周辺情報ＤＢ１３は、「属性：社員」の「メタデータ：Ｏｒｇ」を外部キーとして、「属性：組織」の「メタデータ：ＩＤ」が関連付けられる。すなわち、図４に示すように、「属性：組織」の「ＩＤ：７０１」が、「属性：社員」の「Ｏｒｇ：７０１」に格納される。同様に、「属性：組織」の「メタデータ：Ｌｅａｄｅｒ」を外部キーとして、「属性：社員」の「メタデータ：ＩＤ」が関連付けられる。すなわち、図３に示すように、「属性：社員」の「ＩＤ：１０２」が、「属性：組織」の「Ｌｅａｄｅｒ：１０２」に格納される。
【００２６】
その他、レコード／周辺情報ＤＢ１３は、データの実体を表すレコード、データの種類やクラスを表す属性、レコードの特性を示すメタデータ、レコード間の関係を示すメタデータを表現できる形式を扱うことも可能である。また、レコード／周辺情報ＤＢ１３は、図３のｄａｔｅなどのメタデータで定義された時間情報を持つレコードを含み、時間情報の粒度は、年、月、日、時間、分、秒など、利用するデータセットによって任意に設定される。
【００２７】
上述したように、各レコードは、自身の特徴を示すメタデータと、レコード間を関連付けるメタデータとを有する。以下では、例えば、図４に示す「ＩＤ」、「Ｎａｍｅ」、「Ｐｈｏｎｅ」、「ｄａｔａ」などの自身の特徴を示すメタデータを特徴メタデータと記す。また、図４に示す「Ｏｒｇ」及び「Ｌｅａｄｅｒ」などのレコード間を関連付けるメタデータを関連メタデータと記す。なお、ＩＤは、各属性におけるレコードを一意に識別するための識別子であり、各レコードがレコード／周辺情報ＤＢ１３に格納される際にシーケンシャルに付与される。
【００２８】
統合済レコードＤＢ１４は、後述する変遷情報判定部２４における時系列順のクラスタリング手順において、その途中結果を保持する記憶部である。なお、初期状態は空のデータベースであり、変遷情報判定部２４によってデータが格納される。
【００２９】
変遷情報メタデータＤＢ１５は、後述する変遷情報判定部２４によって得られたレコードの変遷情報に基づく分類結果に関する情報を格納する。なお、初期状態は空のデータベースである。例えば、変遷情報メタデータＤＢ１５は、レコード／周辺情報ＤＢ１３に記憶されるレコードのクラスタリング結果や、どのレコードとどのレコードとが変遷の関係にあるかを示す情報などを記憶する。
【００３０】
図１に戻り、制御部２０は、訓練レコード対抽出部２１、特徴量変換部２２、変遷情報統合モデル学習部２３、変遷情報判定部２４を有し、これらによって、レコード／周辺情報ＤＢ１３に記憶されるレコードをクラスタリングする処理部である。なお、制御部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの電子回路である。
【００３１】
訓練レコード対抽出部２１は、分類済レコード情報ＤＢ１２から変遷情報判定モデルを機械学習するために用いるレコード対を抽出して、抽出結果を特徴量変換部２２に出力する処理部である。訓練レコード対を抽出するための一つの基準は、分類済レコード情報ＤＢ１２に含まれるレコード群のクラスタ情報が未知と仮定し、後述の変遷情報判定部２４によって分類済レコード情報ＤＢ１２に含まれている通りのクラスタ分類結果となったとした場合に、比較し得るレコード対を、訓練レコードの対として抽出するものである。各訓練レコード対が同一のクラスタに含まれる場合を正例、同一のクラスタに含まれない場合を負例としてのラベルを付与する。なお、訓練レコード対の抽出はランダム抽出など、他の基準を採用しても良い。
【００３２】
図５は、レコード抽出を説明する図である。図５に示すように、分散前のレコード「ｒ１〜ｒ７」は、各レコード間の変遷情報に基づいて分類されて、分類済レコード情報ＤＢ１２に格納される。この際、訓練レコード対抽出部２１は、レコード「ｒ１〜ｒ７」から、時間間隔で短いレコード対を抽出する。具体的には、訓練レコード対抽出部２１は、正例のレコード対として、＜ｒ１、ｒ２＞、＜ｒ１、ｒ３＞、＜ｒ２、ｒ３＞、＜ｒ３、ｒ２＞、＜ｒ２、ｒ４＞、＜ｒ３、ｒ４＞、＜ｒ５、ｒ６＞・・・を抽出する。また、訓練レコード対抽出部２１は、負例のレコード対として、＜ｒ６、ｒ１＞、＜ｒ６、ｒ２＞、＜ｒ６、ｒ３＞、＜ｒ６、ｒ４＞、＜ｒ７、ｒ５＞、＜ｒ７、ｒ１＞、＜ｒ７、ｒ２＞・・・を抽出する。
【００３３】
このように、ｒ１とｒ４とは、同じグループに分類されているが、ｒ１とｒ２の対などに対して離れているので、正例として＜ｒ１、ｒ４＞のレコード対は抽出されない。また、分類済レコード情報ＤＢ１２がｒ１からｒ７のみを含むものとした場合、ｒ５とｒ６とは同じグループに分類され、ｒ６の時間情報の方が新しいので、ｒ５を起点とする負例のレコード対は抽出されない。
【００３４】
特徴量変換部２２は、訓練レコード対抽出部２１から得られたレコード対を、ベクトル値あるいはスカラー値となる特徴量として抽出する処理部である。すなわち、特徴量変換部２２は、変遷情報を判定するデータ対を、ある基準に基づいて数値化する。特徴量の抽出の基準はレコードに含まれる文字列の共起関係に基づく方式や意味論に基づく方式など、任意に基準を定めてよい。
【００３５】
ここで、意味論に基づく方式を用いた場合で一例を説明する。図６は、特徴量の変換を説明する図である。図６に示す「Sato1」は、図２に示したレコードのうち論文ＩＤが「ｒ１」の著者に該当するレコードであり、「Sato2」は、図２に示したレコードのうち論文ＩＤが「ｒ２」の著者に該当するレコードである。このレコード対は、図５に示すように、訓練レコード対抽出部２１によって正例のレコード対として抽出される。そして、特徴量変換部２２は、意味論に基づくレコード対の特徴抽出を行うために、意味論に基づく特徴ベクトル作成機能が適用されている。特徴ベクトル作成機能は、連続的な特性を有するレコード対である＜ｒ１、ｒ２＞と、各レコードに対する周辺情報「論文ＩＤ、氏名、所属、共著者、年」を入力とし、そのリソースの対の特徴を表現したベクトル値「０、０、２、０、６、０、２」を出力する。
【００３６】
変遷情報統合モデル学習部２３は、特徴量変換部２２により求められた訓練レコード対に対する特徴量を用いて変遷情報統合モデルを、教師あり学習で機械学習する。機械学習は、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）や決定木など、任意の学習手段を用いることができる。
【００３７】
具体的には、変遷情報統合モデル学習部２３は、変遷情報判定部２４がレコード対に含まれる変遷情報が付与されたデータ対を用いて変遷が生じたか否かを判定するための判定基準を生成する。例えば、変遷情報統合モデル学習部２３は、教師データ（変遷情報が付与されたデータ対）における特徴ベクトルを用いた機械学習手法により変遷情報統合モデルを生成する。一例を挙げると、変遷情報統合モデル学習部２３は、判定基準となる超平面を変遷情報統合モデルとして、変遷情報判定部２４に出力する。
【００３８】
図１に戻り、変遷情報判定部２４は、時間指定レコード抽出部２５、同一時間情報クラスタリング部２６、異時間情報マッチング部２７を有し、これらによって、レコード／周辺情報ＤＢ１３から、ある属性に関するレコードを変遷情報に基づいて統合する処理部である。変遷情報判定部２４は、変遷情報の判定のために２つのレコード間の変遷情報を比較し、その判定を複数のレコード対で実施することによりレコードを統合する。比較するレコード対で同一の実体を示したものは、時間間隔が近いものほどその共通性が高い傾向を利用し、合理的な手順で可能な限り時間間隔の近いレコード対を比較するようにレコードの統合を行う。ここでは、変遷情報判定部２４の手順の一方式として、時系列順序を考慮したレコードの統合を実施する。以下では、時系列の昇順の場合について説明するが、時系列の順序は降順でも良い。
【００３９】
具体的には、変遷情報判定部２４は、レコード／周辺情報ＤＢ１３のデータの最小の時間情報Ｔｓ、最大の時間情報Ｔｅを取得する。まず、時間ｔをＴｓと設定する。次に、時間指定レコード抽出部２５にて、時間ｔの情報を持つ全てのレコードを抽出する。更に、その抽出されたレコードは、同一時間情報クラスタリング部２６にて変遷情報を判定しながらクラスタリングされる。最後に、時間ｔのクラスタリング結果は、異時間情報マッチング部２７にて時間ｔ−１までの暫定的な統合結果とマッチングされ、時間ｔまでの新たな統合結果を作成する。その後、ｔにｔ＋１を代入し、上記の手順をｔがＴｅを超えるまで繰り返す。
【００４０】
時間指定レコード抽出部２５は、所定の時間情報に対応付けられるデータをレコード／周辺情報ＤＢ１３から抽出する処理部である。具体的には、時間指定レコード抽出部２５は、レコード／周辺情報ＤＢ１３に記憶されるレコードのうち、クラスタリング処理が未実施のレコードのうち最も時間が早いレコード群を抽出して、同一時間情報クラスタリング部２６に出力する。また、時間指定レコード抽出部２５は、異時間情報マッチング部２７から次の時間が指定された場合に、当該時間に対応するレコード群をレコード／周辺情報ＤＢ１３から抽出して、同一時間情報クラスタリング部２６に出力する。
【００４１】
図７は、レコード群の抽出例を説明する図である。図７に示すように、時間指定レコード抽出部２５は、異時間情報マッチング部２７またはサーバ管理者等から指定された時間ｔと一致するレコード群をレコード／周辺情報ＤＢ１３から抽出する。そして、時間指定レコード抽出部２５は、抽出した時間ｔに対応付けられるレコード各々を同一時間情報クラスタリング部２６に出力する。
【００４２】
同一時間情報クラスタリング部２６は、時間指定レコード抽出部２５によって抽出された各データ間の時間的又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷の発生に基づいて、時間指定レコード抽出部２５によって抽出されたレコードを分類する処理部である。すなわち、同一時間情報クラスタリング部２６は、時間指定レコード抽出部２５より得られた時間ｔを持つレコードを、変遷情報の関係を判定してクラスタリングを行う。同一時間情報クラスタリング部２６は、対象となるレコード対を、特徴量変換部２２と同じ手法で特徴量に変換し、変遷情報統合モデル学習部２３から通知された変遷情報統合モデルに適用することによって判定する。
【００４３】
一例を挙げると、同一時間情報クラスタリング部２６は、現時点で対象となっている時間ｔを持つレコード群の各レコードを対にして、特徴量変換部２２と同様の手法でベクトル値に変換する。そして、同一時間情報クラスタリング部２６は、変換したベクトル値が変遷情報統合モデル（基準値）を満たすレコード対の組み合わせを特定する。そして、同一時間情報クラスタリング部２６は、特定したレコード対の組み合わせを統合する。なお、複数のレコード対が統合対象となった場合には、これらをマージしたクラスタを生成する。
【００４４】
つまり、同一時間情報クラスタリング部２６は、１つずつレコードを選択して、それが途中までのクラスタリング結果に含まれることができるかどうかを調べる。含まれることができるかどうかの基準は、そのクラスタに含まれるレコードの少なくとも１つのレコードと変遷情報を持つという関係となるかどうかである。この基準の適用により、あるレコードが複数のクラスタに含まれることができる場合は、それらのクラスタに含まれているレコードを含む新たなクラスタを形成する。なお、いずれのクラスタにも含まれることができない場合は、新たなクラスタを作成する。
【００４５】
ここで、図８を用いて具体例を説明する。図８は、同一クラスタリングを説明する図である。図８は、同一時間情報クラスタリング部２６がレコードＡをクラスタＢまたはクラスタＣにクラスタリングする場合を示す。同一時間情報クラスタリング部２６は、レコードＡとクラスタＢのレコードＢ１とレコード対を形成して特徴値「Ｂ−１」を算出する。同様に、同一時間情報クラスタリング部２６は、レコードＡとクラスタＢのレコードＢ２とレコード対を形成して特徴値「Ｂ−２」を算出する。また、同一時間情報クラスタリング部２６は、レコードＡとクラスタＣのレコードＣ１とレコード対を形成して特徴値「Ｃ−１」を算出する。そして、同一時間情報クラスタリング部２６は、算出した特徴値「Ｂ−１」、「Ｂ−２」、「Ｃ−１」のうち、変遷情報統合モデル学習部２３から通知された基準値以上の特徴値を特定する。すなわち、同一時間情報クラスタリング部２６は、レコードＡと変遷関係にあるクラスタを特定する。ここでは、特徴値「Ｂ−２」が基準値以上であるとする。すると、同一時間情報クラスタリング部２６は、レコードＡとクラスタＢとから新たなクラスタを形成する。
【００４６】
なお、同一の時間情報を持つにも関わらず変遷情報の判定を行う理由は、現実のデータセットが時間情報からは見えない順序がある場合が多いためである。例えば、単に２０１０年のレコードと書いてある場合に、実世界では３月と７月のように順序が存在するが、レコードの時間情報の粒度の関係でそれが見えない場合がある。また同一時間情報クラスタリング部２６は、このレコード対の仮定する順序に従って特徴量が変化する場合、即ちリソースｘとリソースｙに関する特徴量を求める関数ｆ（ｘ、ｙ）がｆ（ｘ、ｙ）≠ｆ（ｙ、ｘ）である場合、両方の順序を仮定して変遷情報の判定を行う。
【００４７】
異時間情報マッチング部２７は、同一時間情報クラスタリング部２６による分類結果と、所定の時間情報までの時間情報に対するデータの分類結果とを統合する処理部である。すなわち異時間情報マッチング部２７は、同一時間情報クラスタリング部２６より得られた時間ｔを持つレコードのクラスタリング結果を、統合済レコードＤＢ１４から取得した時間ｔ−１までのレコードの統合結果をマッチングしてｔ時間までの統合結果を作成する処理を行う。
【００４８】
図９は、異時間情報マッチングを説明する図である。図９に示すように、異時間情報マッチング部２７は、時間ｔ−１までのレコード統合結果と時間ｔのレコードのクラスタリング結果との間でマッチングを行う。異時間情報マッチング部２７は、時間ｔ−１までの各統合結果については、統合結果に含まれるレコードの中で最新の時間情報を持つ代表レコードを用いる。異時間情報マッチング部２７は、代表レコードと、時間ｔのクラスタに含まれるレコードとを比較し、少なくとも１つのレコードの対に対して変遷情報があると判定された場合、その統合結果とクラスタの対によるマッチング候補が生成される。
【００４９】
例えば、異時間情報マッチング部２７は、時間ｔの各クラスタに含まれる各レコードと、時間ｔ−１までの各レコード統合結果の代表レコードとを対にして、特徴量変換部２２と同様の手法でベクトル値に変換する。そして、異時間情報マッチング部２７は、変換したベクトル値が変遷情報統合モデル（基準値）を満たすレコード対を特定する。その後、異時間情報マッチング部２７は、特定したレコード対における時間ｔのレコードが含まれるクラスタと、特定したレコード対における時間ｔ−１のレコードが含まれるクラスタとを統合する。
【００５０】
図１０は、クラスタリング手法を説明する図である。なお、図１０内の黒い三角は、各クラスタの代表レコードを示す。図１０では、時間ｔのクラスタリングで得られたクラスタＸ、クラスタＹ、クラスタＺと、時間ｔ−１までに得られたクラスタＰ、クラスタＱ、クラスタＲとから、変遷関係にあるクラスタを統合する例を説明する。
【００５１】
異時間情報マッチング部２７は、クラスタＸのレコードＸ１とクラスタＰの代表レコードＰ１とを対にして特徴値を算出する。同様に、異時間情報マッチング部２７は、クラスタＸのレコードＸ１とクラスタＰの代表レコードＰ２とを対にして特徴値を算出する。さらに、異時間情報マッチング部２７は、クラスタＸの各レコードとクラスタＱの代表レコードとを対した際の特徴値、クラスタＸの各レコードとクラスタＲの各代表レコードとを対した際の特徴値を算出する。さらに、異時間情報マッチング部２７は、クラスタＹとクラスタＸについても、クラスタＰ、クラスタＱ、クラスタＲ各々の代表レコードとの対を生成して特徴値を算出する。
【００５２】
その後、異時間情報マッチング部２７は、時間ｔのクラスタリングで得られたクラスタＸ、クラスタＹ、クラスタＺ各々と、時間ｔ−１までに得られたクラスタＰ、クラスタＱ、クラスタＲ各々とを用いて算出した各特徴値が、変遷情報統合モデル（基準値）を満たすレコード対を特定する。すなわち、異時間情報マッチング部２７は、クラスタＸ、クラスタＹ、クラスタＺ各々が、クラスタＰ、クラスタＱ、クラスタＲのいずれと変遷関係にあるかを特定する。ここでは、異時間情報マッチング部２７は、クラスタＸ〜Ｚの各白丸と、クラスタＰ〜Ｒの各黒三角（代表レコード）とをレコード対として、各レコード対が変遷情報統合モデルを満たすか否かを判定する。そして、異時間情報マッチング部２７は、変遷情報統合モデルを満たすレコード対が１つ以上ある場合には、そのクラスタ同士を統合対象と判定する。
【００５３】
例えば、クラスタＸとクラスタＰとを例にすると、異時間情報マッチング部２７は、レコードＸ１とレコードＰ１、レコードＸ１とレコードＰ２、レコードＸ２とレコードＰ１、レコードＸ２とレコードＰ２、レコードＸ３とレコードＰ１、レコードＸ３とレコードＰ２との各々について特徴量を算出し、算出した各特徴値が変遷情報統合モデルを満たすか否かを判定する。そして、異時間情報マッチング部２７は、変遷情報統合モデルを満たすレコード対１つ以上存在する場合に、クラスタＸとクラスタＰとを統合対象と判定する。ここでは、図１０に示すように、クラスタＸとクラスタＰ、クラスタＸとクラスタＲ、クラスタＺとクラスタＱ、クラスタＺとクラスタＲが変遷関係にあると特定されたとする。
【００５４】
しかしこの時、２つ以上のクラスタが同一の統合結果とマッチング候補となるなど、矛盾が発生している。このような時、異時間情報マッチング部２７は、マッチング候補数が最大であり、且つ矛盾の無いようなマッチング候補の選び方の組み合わせを求める。図１０の場合、｛Ｌ１、Ｌ４｝と｛Ｌ２、Ｌ３｝との２通りの組み合わせがある。このような矛盾が発生した場合、異時間情報マッチング部２７は、統合結果とクラスタの間のリソースの繋がりの「密度」という尺度を採用して矛盾を解決する。
【００５５】
まず、異時間情報マッチング部２７は、「マッチング密度」を、マッチング候補の間の全てのレコード対のうち、変遷情報であると判定されるレコード対の割合とする。ここでは、マッチング候補Ｌに対するマッチング密度をｄ（Ｌ）と表記する。例えば、図１０のＬ１を例にして具体例を説明すると、クラスタＸ内にレコードが３つあり、レコードＰには代表レコードが２つ（黒三角のレコード）あるので、全レコード対の数は「６」となる。このうち、５つのレコード対が変遷情報統合モデルを満たしたとすると、ｄ（Ｌ１）＝５／６となる。同様に、Ｌ３については、クラスタＺ内にレコードが３つあり、レコードＱには代表レコードが１つ（黒三角のレコード）あるので、全レコード対の数は「３」となる。このうち、１つのレコード対が変遷情報統合モデルを満たしたとすると、ｄ（Ｌ４）＝１／３となる。
【００５６】
以上の手法によって、ｄ（Ｌ１）＝５／６、ｄ（Ｌ２）＝２／６、ｄ（Ｌ３）＝１／３、ｄ（Ｌ４）＝４／６が算出できたとする。最終的には、マッチング候補の組み合わせは、マッチング密度によって求められる「組み合わせ密度」が最大となるものを選択する。組み合わせ密度とは、組み合わせに含まれるマッチング候補に含まれるレコード対の個数で重み付けしたマッチング候補の総和とする。例えば｛Ｌ１、Ｌ４｝の場合、「組み合わせ密度＝「（（Ｌ１のマッチング候補の総数×Ｌ１のマッチング密度）＋（Ｌ４のマッチング候補の総数×Ｌ４のマッチング密度））／（（Ｌ１のマッチング候補の総数）＋（Ｌ４のマッチング候補の総数））」」となる。ここでは、｛Ｌ１、Ｌ４｝と｛Ｌ２、Ｌ３｝に対しては、ｃ（｛Ｌ１、Ｌ４｝）＝（６＊（５／６）＋６＊（４／６））／（６＋６）＝０．７５となる。また、ｃ（｛Ｌ２、Ｌ３｝）＝（３＊（１／３）＋６＊（２／６））／（３＋６）＝０．３３となる。
【００５７】
従って、この時は、異時間情報マッチング部２７は、｛Ｌ１、Ｌ４｝の組み合わせを採用する。すなわち、異時間情報マッチング部２７は、クラスタＸとクラスタＰとを統合し、クラスタＺとクラスタＲとを統合する。そして、異時間情報マッチング部２７は、各統合結果とクラスタＹとクラスタＱとを統合済レコードＤＢ１４に格納する。そして、異時間情報マッチング部２７は、レコード／周辺情報ＤＢ１３に格納される全てのレコードについて処理が終了すると、統合済レコードＤＢ１４に記憶される統合結果を変遷情報メタデータＤＢ１５に格納する。
【００５８】
（シーケンス図）
図１１は、データ統合処理の流れを示すシーケンス図である。図１１に示すように、データ統合装置１０の変遷情報判定部２０は、変遷情報統合モデル学習部２３から変遷情報統合モデルを取得する（Ｓ１０１）。
【００５９】
続いて、変遷情報判定部２４は、レコード／周辺情報ＤＢ１３に格納されるレコードにおいて、最も遅い時間情報ｔｅおよび最も早い時間情報ｔｌとを取得する（Ｓ１０２）。そして、変遷情報判定部２４は、時間情報ｔにｔｅを設定する（Ｓ１０３）。なお、Ｓ１０１からＳ１０３までの処理は、時間指定レコード抽出部２５が実行してもよい。
【００６０】
そして、時間指定レコード抽出部２５は、レコード／周辺情報ＤＢ１３から時間情報がｔとなるレコードを抽出して、同一時間情報クラスタリング部２６に送信する（Ｓ１０４）。
【００６１】
続いて、同一時間情報クラスタリング部２６は、変遷の関係に基づいて、時間指定レコード抽出部２５から受信した時間情報ｔのレコード群をクラスタリングし、その結果を異時間情報マッチング部２７に送信する（Ｓ１０５）。
【００６２】
その後、異時間情報マッチング部２７は、統合済レコードＤＢ１４から時間情報ｔ−１までの統合結果を抽出し（Ｓ１０６）、時間情報ｔのクラスタリング結果とマッチングする（Ｓ１０７）。そして、異時間情報マッチング部２７は、マッチング結果を時間情報ｔまでの統合結果として統合済レコードＤＢ１４に格納する（Ｓ１０８）。
【００６３】
その後、変遷情報判定部２４は、時間情報ｔをｔ＋１に再定義し（Ｓ１０９）、時間情報ｔがｔｌよりも大きいか否かを判定する（Ｓ１１０）。そして、変遷情報判定部２４は、時間情報ｔがｔｌよりも小さいと判定した場合（Ｓ１１０：Ｎｏ）、Ｓ１０２に戻って以降の処理を実行する。一方、変遷情報判定部２４は、時間情報ｔがｔｌよりも大きいと判定した場合（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、統合済レコードＤＢ１４に記憶される内容を変遷情報メタデータＤＢ１５に送信する（Ｓ１１１）。
【００６４】
（同一時間情報クラスタリング処理）
図１２は、同一時間情報クラスタリング処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、図１１に示したＳ１０５を詳細にしたものである。
【００６５】
図１２に示すように、同一時間情報クラスタリング部２６は、初期化として対象となっているＣを空集合に仮設定し（Ｓ２０１）、変数ｉに１を代入する（Ｓ２０２）。続いて、同一時間情報クラスタリング部２６は、Ａにｉ番目のレコードを設定し（Ｓ２０３）、変数ｊに１を代入する（Ｓ２０４）。
【００６６】
その後、同一時間情報クラスタリング部２６は、Ｃのｊ番目のクラスタに含まれるレコードの少なくとも１つがｉ番目のレコードと変遷の関係となるかを判定する（Ｓ２０５）。そして、同一時間情報クラスタリング部２６は、変遷の関係となると判定した場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、Ｃのｊ番目のクラスタに含まれるレコード全てをＡに加え（Ｓ２０６）、Ｃのｊ番目のクラスタをＣから除外する（Ｓ２０７）。その後、同一時間情報クラスタリング部２６は、変数ｊをインクリメントする（Ｓ２０８）。
【００６７】
なお、同一時間情報クラスタリング部２６は、変遷の関係とないと判定した場合（Ｓ２０５：Ｎｏ）、Ｓ２０６やＳ２０７を実行することなく、Ｓ２０８を実行する。
【００６８】
そして、同一時間情報クラスタリング部２６は、変数ｊがＣの要素数以下である場合（Ｓ２０９Ｙｅｓ）、Ｓ２０５に戻って以降の処理を繰り返す。一方、同一時間情報クラスタリング部２６は、変数ｊがＣの要素数より大きい場合（Ｓ２０９：Ｎｏ）、ＡをＣの要素に加える（Ｓ２１０）。
【００６９】
その後、同一時間情報クラスタリング部２６は、変数ｉをインクリメントし（Ｓ２１１）、変数ｉが時間指定レコード抽出部２５から抽出された所定時間に該当するレコード数以下の場合（Ｓ２１２：Ｙｅｓ）、Ｓ２０３に戻って以降の処理を繰り返す。一方、同一時間情報クラスタリング部２６は、変数ｉが時間指定レコード抽出部２５から抽出された所定時間に該当するレコード数よりも大きい場合（Ｓ２１２：Ｎｏ）、処理を終了する。
【００７０】
（異時間情報マッチング処理）
図１３は、異時間情報マッチング処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、図１１に示したＳ１０６−Ｓ１０８を詳細にしたものである。
【００７１】
図１３に示すように、異時間情報マッチング部２７は、初期化として対象となっているＬを空集合に仮設定し（Ｓ３０１）、時間ｔ−１の統合結果Ｅｔ−１に含まれる各レコードＥｉｔ−１（ｉは１以上で変数）と、どの候補ともマージされていない時間ｔの統合結果Ｃｔに含まれる各レコードＣｊｔ（ｊは１以上の変数）とについて、ループ処理を実行する（Ｓ３０３−Ｓ３０５）。
【００７２】
具体的には、異時間情報マッチング部２７は、Ｅｉｔ−１におけるレコードＥ１ｔ−１、Ｅ２ｔ−１・・・ＥＭＡＸｔ−１（ＭＡＸはＥｔ−１に含まれるレコード数）各々と、ＣｊｔにおけるレコードＣ１ｔ、Ｃ２ｔ・・・ＣＭＡＸｔ（ＭＡＸはＣｔに含まれるレコード数）各々との変遷情報を比較して、マッチング候補となるか否かを判定する（Ｓ３０３）。そして、異時間情報マッチング部２７は、マッチング候補となると判定した場合（Ｓ３０３：Ｙｅｓ）、統合結果Ｅｔ−１と統合結果Ｃｔとをマージするマッチング候補の集合Ｌを生成する（Ｓ３０４）。
【００７３】
その後、Ｓ３０３−Ｓ３０５のループが終了すると、異時間情報マッチング部２７は、マッチング候補の集合Ｌから、矛盾なく、且つマッチング候補数が最も多くなるように選んだマッチング候補の組み合わせで得られる多重集合Ｍを取得する（Ｓ３０６）。
【００７４】
続いて、異時間情報マッチング部２７は、多重集合Ｍの中から、組み合わせ密度の値が最も大きくなるマッチング候補の組み合わせを選択する（Ｓ３０７）。その後、異時間情報マッチング部２７は、マッチング候補に従って、Ｅｔ−１とＣｔの要素間をマージする（Ｓ３０８）。また、異時間情報マッチング部２７は、どの候補ともマージされないクラスタＣｔはそれを持って新しい統合結果とする（Ｓ３０８）。このようにして、異時間情報マッチング部２７は、時間ｔの統合結果Ｅｔを作成する。
【００７５】
（効果）
このように、第１の実施形態に係るデータ統合装置１０は、変遷情報を判定するデータ対を選択する基準に時間情報を利用する。また、データ統合装置１０は、変遷情報を判定するデータ対を選択する基準に時間間隔の小ささを利用する。さらに、データ統合装置１０は、同じ時間情報が付けられているデータに対して、順序があることを想定したクラスタリング手法を構築する。
【００７６】
これらの結果、データ統合装置１０は、時間間隔が小さいデータで同一の実体を指すデータであれば、その共通性は高いと想定し、時間間隔の小ささを変遷を判定するデータ対の選択基準に用いることができる。また、データ統合装置１０は、時間間隔が小さいデータで同一の実体を指すデータであれば、その共通性は高く、一方同一であっても時間間隔が大きくなると共通性は低くなると想定することができる。さらに、データ統合装置１０は、同じ時間情報を持つデータ対の実際の順序の前後の両方のパターンについて変遷情報の判定を行うことができる。
【００７７】
したがって、データ統合装置１０は、同じ実体を指すデータでも、時間間隔が大きくなるにつれてその共通性が小さくなる特徴を考慮し、可能な限り時間間隔の小さいデータ同士を比較することで、現実世界の順序まで想定したクラスタリングを実行できる。この結果、データを精度良く統合することができる。
【００７８】
［第２の実施形態］
さて、これまで本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に異なる実施形態を説明する。
【００７９】
（変遷情報統合モデルの学習）
第１の実施形態で説明した変遷情報統合モデルを算出する処理は、所定の契機で繰り返すことで、変遷情報統合モデルの有用性を高めることもできる。例えば、データ統合装置１０がクラスタリングすなわちデータ統合を実行するタイミングで、前回のデータや新たなデータを用いて、変遷情報統合モデルを更新することもできる。
【００８０】
（変遷情報の判定）
第１の実施形態では、変遷情報統合モデル学習部２３等によって算出された変遷情報統合モデル（基準値）を用いて、クラスタリングを実行する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、変遷情報統合モデルは、管理者等から予め指定されたものであっても構わない。
【００８１】
（システム構成等）
図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示された構成要素と同一であることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図２に示したデータ統合装置１０を２つ以上のサーバ装置に分散させることもできる。一例としては、訓練レコード対抽出部２１、特徴量変換部２２、変遷情報統合モデル学習部２３を有する学習サーバと、変遷情報判定部２４を有する統合サーバとに分散することもできる。この場合、特徴量の算出方法は、両サーバで統一する。
【００８２】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００８３】
（プログラム）
また、上記実施例１に係る情報処理装置が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したデータ統合プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが監視プログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるデータ統合プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録された監視プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。以下に、図１等に示したデータ統合装置と同様の機能を実現するデータ統合プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【００８４】
図１４は、データ統合プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図１０に示すように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
【００８５】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１およびＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。ディスクドライブ１０４１には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０には、例えば、マウス１０５１およびキーボード１０５２が接続される。ビデオアダプタ１０６０には、例えば、ディスプレイ１０６１が接続される。
【００８６】
ここで、図１４に示すように、ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３およびプログラムデータ１０９４を記憶する。上記実施形態で説明した各ＤＢは、例えばハードディスクドライブ１０３１やメモリ１０１０に記憶される。
【００８７】
また、データ統合プログラムは、例えば、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。具体的には、上記実施形態で説明した訓練レコード対抽出部２１と同様の情報処理を実行する訓練レコード対抽出手順と、特徴量変換部２２と同様の情報処理を実行する特徴量変換手順と、変遷情報統合モデル学習部２３と同様の情報処理を実行する変遷情報統合モデル学習手順と、変遷情報判定部２４と同様の情報処理を実行する変遷情報判定手順と、時間指定レコード抽出部２５と同様の情報処理を実行する時間指定レコード抽出手順と、同一時間情報クラスタリング部２６と同様の情報処理を実行する同一時間情報クラスタリング手順と、異時間情報マッチング部２７と同様の情報処理を実行する異時間情報マッチング手順とが記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【００８８】
また、データ統合プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータとして、例えば、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、上述した各手順を実行する。
【００８９】
なお、データ統合プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ１０４１等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、データ統合プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＷＡＮ（Wide  Area  Network）等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【００９０】
１０  データ統合装置
１１  記憶部
１２  分類済レコード情報ＤＢ
１３  レコード／周辺情報ＤＢ
１４  統合済レコードＤＢ
１５  変遷情報メタデータＤＢ
２０  制御部
２１  訓練レコード対抽出部
２２  特徴量変換部
２３  変遷情報統合モデル学習部
２４  変遷情報判定部
２５  時間指定レコード抽出部
２６  同一時間情報クラスタリング部
２７  異時間情報マッチング部
１０１０  メモリ
１０１１  ＲＯＭ
１０１２  ＲＡＭ
１０２０  ＣＰＵ
１０３０  ハードディスクドライブインタフェース
１０３１  ハードディスクドライブ
１０４０  ディスクドライブインタフェース
１０４１  ディスクドライブ
１０５０  シリアルポートインタフェース
１０５１  マウス
１０５２  キーボード
１０６０  ビデオアダプタ
１０６１  ディスプレイ
１０７０  ネットワークインタフェース
１０８０  バス
１０９２  アプリケーションプログラム
１０９３  プログラムモジュール
１０９４  プログラムデータ
【図１】
2013242810.tif 000003
【図２】
2013242810.tif 000004
【図３】
2013242810.tif 000005
【図４】
2013242810.tif 000006
【図５】
2013242810.tif 000007
【図６】
2013242810.tif 000008
【図７】
2013242810.tif 000009
【図８】
2013242810.tif 000010
【図９】
2013242810.tif 000011
【図１０】
2013242810.tif 000012
【図１１】
2013242810.tif 000013
【図１２】
2013242810.tif 000014
【図１３】
2013242810.tif 000015
【図１４】
2013242810.tif 000016