(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースに格納された複数のデータのそれぞれを構成する複数のキーワードのうちの二つのキーワードであって、一方のキーワードを含んで構成されるデータの数に対する他方のキーワードをさらに含んで構成されるデータの数の割合である当該一方のキーワードの当該他方のキーワードに対する依存率が所定値以上である二つのキーワードの複数の組み合わせを抽出し、当該複数の組み合わせのうち同じキーワードを含むものどうしを結合して当該複数のキーワードをグループ分けする解析処理手段と、
前記解析処理手段によって分けられたグループ内で、第一のキーワードの第二のキーワードに対する前記依存率が他のキーワードに対する前記依存率以上であり、かつ、当該第二のキーワードの当該第一のキーワードに対する前記依存率が他のキーワードに対する前記依存率以上である場合に、当該第一のキーワード又は当該第二のキーワードを当該グループの中心的なキーワードとし、当該中心的なキーワードを明示する形式で図として表示する出力手段と、
を備えることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項２】
前記解析処理手段は、前記複数のキーワードのうちの一のキーワードを含んで構成されるデータの数が敷居値に対する所定条件を満たさないとき、分けられたグループの中から、当該一のキーワードを含むデータを構成する他のキーワードが属するグループに基づき、当該一のキーワードが属するグループを決定することを特徴とする請求項１記載のデータ解析装置。
【請求項３】
コンピュータに、
データベースに格納された複数のデータのそれぞれを構成する複数のキーワードのうちの二つのキーワードであって、一方のキーワードを含んで構成されるデータの数に対する他方のキーワードをさらに含んで構成されるデータの数の割合である当該一方のキーワードの当該他方のキーワードに対する依存率が所定値以上である二つのキーワードの複数の組み合わせを抽出する処理と、
前記複数の組み合わせのうち同じキーワードを含むものどうしを結合して前記複数のキーワードをグループ分けする処理と、
分けられたグループ内で、第一のキーワードの第二のキーワードに対する前記依存率が他のキーワードに対する前記依存率以上であり、かつ、当該第二のキーワードの当該第一のキーワードに対する前記依存率が他のキーワードに対する前記依存率以上である場合に、当該第一のキーワード又は当該第二のキーワードを当該グループの中心的なキーワードとし、当該中心的なキーワードを明示する形式で図示するためのデータを出力する処理と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一対多の関係を有したデータの集合を対象としたデータ解析システム等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、膨大な量のデータから、特定のデータに関連した情報を探す方法として、キーワード検索や、予め個別に付与された分類コード等が用いられているのは周知の通りである。
例えば、特許の公報類を例に取れば、それぞれの出願には、出願番号、発明の名称、出願人、発明者、ＩＰＣ分類等の情報が含まれている。
これらのデータを格納したデータベースの中から特定の公報のデータを引き出そうとする場合、例えば発明の名称や出願人をキーワードとして検索したり、あるいは出願番号やＩＰＣ分類を用いて検索している。
上記のような従来の手法では、膨大なデータの中から特定のデータを引き出すには、用いるキーワードや分類コードが適切であれば、ほぼ確実に目的のデータを得ることが可能である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記したような従来の手法は、膨大なデータの中から複数のデータの関連性等について情報を得るのは非常に困難である。
具体例を挙げれば、特許の公報のデータベースから技術分野毎に発明者(技術者)を分類しようとする場合等である。このような場合、対象となる発明者数が膨大であったり、一部の発明者が複数の技術分野に関わっていたりすると、機械的な検索だけで精度の高い情報を得るのは難しい。また、発生頻度が低い発明者までを含んでグループ分けを行うと、特定のグループに含まれる発明者の数が膨大になりすぎてしまうということもある。
さらに言えば、単にグループ分けを行うだけでなく、発明者間の関連や、その技術分野に関わっている複数の発明者内で中心的な発明者を特定したり、発明者間での主従関係等を類推しようとするのは、ほとんど不可能であるといっても差し支えがない。
【０００４】
このため、このような情報を得たい場合には、人手により、データ間の関連性をまとめるのが一般的である。これでは、言うまでもなく膨大な手間がかかって効率的ではなく、時間とコストがかかる。また、解析の途中で、人による判断等の入る余地が大きいため、情報を解析する人によって最終的に得られる結果が全く異なってしまうという問題もある。
【０００５】
上記では、特許の公報類を例に挙げたが、これは上記課題の理解を助けるためのあくまでも一例である。近年、ゲノム研究等をはじめとして、膨大な量のデータからデータ間の関連性等を解析することの必要性はますます高まっている。
本発明は、このような技術的課題に基づいてなされたもので、データ解析を効率良く行い、精度の高い解析結果を得ることのできる技術を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
かかる目的のもと、本発明のデータ解析システムは、一つのデータに対し複数のデータ因子が関わるデータの集合をデータベースに格納し、解析処理部にて、解析対象となる複数のデータ(データの集合)中における第一のデータ因子と第一のデータ因子に対する第二のデータ因子の同時発生数とに基づいて、複数のデータ因子間の関連性を解析し、その解析結果を結果出力部にて出力することを特徴とする。
ここで、第一のデータ因子、第二のデータ因子とは、解析対象となる複数のデータを構成するデータ因子の中から組み合わせた任意の二つのデータ因子である。さらに言えば、解析対象となるデータを構成する全てのデータ因子の組み合わせについて同時発生数を求める。なお、同時発生とは、第一のデータ因子と第二のデータ因子が一つのデータに共存することを言う。
そして、この同時発生数に基づき、データ因子を複数のグループに分けることができる。すなわち、同時発生数と、第一のデータ因子の発生数の比(以下、この比を“依存率”と適宜称する)が所定値以上であるときに、第一のデータ因子と第二のデータ因子が同じグループであると定義することによってグループ分けを行っていく。ここで、依存率は、第一のデータ因子が、第二のデータ因子と共存する割合、つまり第二のデータ因子に依存する割合を示すことになる。
このように、依存率が所定値以上であるときにグループ分けを行うことにより、関連の深いデータ因子どうしのみを同じグループとすることになるので、特定のグループに分類されるデータ因子の数が必要以上に膨れ上がるのを防止できる。
【０００７】
なお、このようなデータ解析システムは、解析を実行する解析処理部およびデータベースと、ユーザが結果出力部側から解析結果の出力を受ける結果出力部とを一体に備えても良いし、ユーザがインターネットやＬＡＮ等のネットワークを介して解析処理部にアクセスし、解析結果を受け取る構成とすることもできる。
この場合、解析を実行する側となるデータ解析装置の構成は、解析処理手段にて、データベースに格納された複数のデータのそれぞれを構成するキーワードの発生状況に基づき、関連する二つのキーワードを特定した後、特定されたキーワードの組み合わせに基づいてこれらキーワードをグループ分けし、出力手段にて、解析処理手段での解析結果を外部に出力するものとなる。
ここで、解析処理手段では、二つのキーワードを含んで構成されるデータの数を求め、その数が敷居値に対する所定条件を満たすときに二つのキーワードが同一のグループに属すると定義することができる。この敷居値としては、二つのキーワードの双方が同時発生するデータの数と、一方のキーワードの発生数の比(以下、この比を“依存率”と適宜称する)を用いることができる。
また、所定条件を満たさないとき、キーワードを含むデータを構成する他のキーワードが属するグループに基づいて、キーワードが属するグループを定義することも可能である。つまり、所定条件を満たさないために属するグループを定義できないキーワードに対し、そのキーワードを含むデータを構成する他のキーワードが最も多く属するグループを、そのキーワードが属するグループとして定義するのである。
【０００８】
また、上記したように、解析を実行する解析処理部およびデータベースと、ユーザが解析結果の出力を受ける結果出力部とを独立した構成とする場合、ユーザが結果出力部として用いる表示端末は、ネットワーク等を介して上記したようなデータ解析装置に対してアクセスしてデータ解析を要求する要求手段と、データ解析装置からネットワーク等を介してデータ解析結果を受け取るデータ通信装置等の受取手段とを備える構成となる。
すなわち、本発明にかかる表示端末では、要求手段にて、一つのデータに対し複数のデータ因子が関わるデータの解析を、ネットワーク等を介してデータ解析装置に対して要求することができる。これを受けたデータ解析装置側では、要求に応じ、複数のデータ因子中で組み合わせた二つのデータ因子の発生数に基づいて、複数のデータ因子の関連についての解析を行ない、その解析結果を表示端末に転送する。表示装置では、ネットワークを介し、受取手段で解析結果を受け取り、表示手段にて、複数のデータ因子の関連を示す図を表示することができる。
ここで、表示手段では、複数のデータ因子間の従属関係をツリー図で示すことができる。このようなツリー図を作るには、同じグループに属するデータのそれぞれにおいて、他のデータとの組み合わせを検討し、最も依存率が高くなる組み合わせを抽出する。そして、抽出された組み合わせにおいて、依存率に基づいてデータ因子間の従属関係を特定する。このとき、例えばデータ因子“Ａ”のデータ因子“Ｂ”に対する依存率よりも、データ因子“Ｂ”のデータ因子“Ａ”に対する依存率が高ければ、データ因子“Ｂ”はデータ因子“Ａ”に依存している、つまりデータ因子“Ｂ”はデータ因子“Ａ”に従属している、と特定できる。また、二つのデータ因子の発生数に基づいて従属関係を特定することもできる。この場合、発生数の小さいデータ因子が、発生数の大きいデータ因子に従属する、と特定することもできる。
また、表示手段は、データ因子のそれぞれを例えば円等の図形で示し、その図形のサイズをデータ因子の発生数に基づいて設定し、また図形の間隔を複数のデータ因子の関連性に基づいて設定することもできる。ここで、複数のデータ因子の関連性は、例えば、二つのデータ因子が同時発生するデータの数と、一方のデータ因子の発生数との比を用いることができる。
【０００９】
また、本発明は、一つのデータに対し複数のデータ因子が関わるデータの解析方法として捉えることもでき、解析対象となる複数のデータ中における一つのデータ因子に対する他のデータ因子の依存率を求め、この依存率に基づいてデータ因子をグループ分けし、そのグループ分け結果を出力することを特徴とする。
ここで、グループ分けするに際しては、一つのデータ因子に対する他のデータ因子の同時発生数と、一つのデータ因子の発生数の比を依存率とし、この依存率が所定値以上であるときに、これら一つのデータ因子と他のデータ因子が同じグループであると定義することができる。
また、同時発生数と一つのデータ因子の発生数の比に基づき、一つのデータ因子と他のデータ因子の従属関係を特定することも可能である。
【００１０】
本発明は、コンピュータ装置に実行させるプログラムとして捉えることも可能であり、このプログラムは、データベースに格納された複数のデータのそれぞれを構成するキーワードの発生状況に基づき、関連する二つのキーワードを特定し、特定された一組以上のキーワードに基づいて、これらキーワードをグループ分けする処理をコンピュータ装置に実行させる。
つまり、“Ａ”というキーワードと“Ｂ”というキーワードが関連していると特定されれば、“Ａ”と“Ｂ”を同じグループと定義するのである。さらに“Ｂ”というキーワードと“Ｃ”というキーワードが関連していると特定されれば、“Ｃ”というキーワードも、“Ａ”と“Ｂ”と同じグループであると定義するのである。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいてこの発明を詳細に説明する。
図１は、本実施の形態におけるデータ解析システムの構成を説明するための図である。この図１に示すように、データ解析システムは、基礎データ(データ)を格納したデータベース１０と、インターフェイス部(要求手段)２０、データベース１０に格納されたデータを解析する解析処理部(解析処理手段)３０、モニタやプリンタ等の出力部(結果出力部、出力手段、表示手段)４０、を備える。
このようなデータ解析システムでは、ユーザがインターフェイス部２０にてデータ解析を要求するための所定の操作を行うと、これを受けた解析処理部３０が、データベース１０に格納されたデータを解析し、その解析結果を出力部４０に転送し、これを受けた出力部４０では、解析結果を表示あるいはプリントアウト等といった形態でユーザに対して出力する構成となっている。
ここで、解析処理部３０は、予めインストールされたプログラムと、このプログラムに基づいて所定の処理を実行するＣＰＵ等によって実現されるもので、後述するような解析処理を実行する。
【００１２】
次に、上記解析処理部３０において実行される解析手法について、図２に示すフローチャートに沿って順次説明する。
ここで図３は、データベース１０に格納されている基礎データの例である。この図３に示すように、基礎データは複数のサンプルデータの集合であり、個々のサンプルデータに対して付与されたサンプル番号(図中、“10001”〜“10031”)に対し、データフィールド１〜４(図中、“データ１”、“データ２”、“データ３”、“データ４”)に、個々のサンプルデータに関連するデータエレメント(データ因子、キーワード：図中、データ“Ａ”〜“Ｌ”)が、“１”対“多(１を含む)”で関連付けられている。
ここで、具体例を挙げれば、基礎データが特許の公報類に関するものであれば、サンプル番号に“出願番号”、データエレメントに“発明者”が当てはまる。また、基礎データがゲノム研究に関するものであれば、サンプル番号に“サンプル提供者”、データエレメントに“サンプル提供者が有する疾患”や“サンプル提供者の遺伝子上の特徴”等が当てはまる。
【００１３】
さて、インターフェイス部２０にて、ユーザがデータ解析を開始するための所定の操作を行うと、これを受けた解析処理部３０は、まずデータベース１０から基礎データを読み出して解析処理部３０が用いるメモリ上に展開する。このとき、図３に示したような基礎データを、図４に示すように“１”対“１”に正規化して展開する(ステップＳ１０１)。
例えば、図３では、サンプル番号“10001”のサンプルデータに対して、データエレメントとして“Ａ”と“Ｃ”が関連付けられている。これを、図４に示すように、サンプル番号“10001” のサンプルデータとデータエレメントの“Ａ”、サンプル番号“10001” のサンプルデータとデータエレメントの“Ｃ”をそれぞれ個別に関連付けたデータ構造とするのである。
【００１４】
続いて、解析処理部３０では、図４のテーブルにおいて、各データエレメントの発生数を求める(ステップＳ１０２)。例えば、サンプル番号“10001”〜“10031”のサンプルデータにデータエレメント“Ａ”が含まれる(発生している)のは“１４”個である。図５は、求めた各データエレメントの発生数を示すテーブルであり、例えば、データエレメント“Ａ”の発生数は“１４”となる。
【００１５】
また、解析処理部３０は、図３のテーブルに登場する全てのデータエレメントのうちの二つを組み合わせ、それぞれの組み合わせ(組み合わせた二つのデータエレメント：第一のデータ因子と第二のデータ因子)が同時に発生している数(同時発生数)を求める(ステップＳ１０３)。図６は、二つのデータエレメントの組み合わせの同時発生数を示すテーブルである。例えば、図４のテーブルにおいて、データエレメント“Ａ”と“Ｂ”が同時に発生しているのは、“７”個であるため、同時発生数は“７”となる。
【００１６】
次いで、上記で求めた各データエレメントの発生数(図５)、データエレメントの組み合わせの同時発生数(図６)を基に、データエレメント間の依存率を求める(ステップＳ１０４)。ここで、データエレメント間の依存率とは、一つのデータエレメントが他の一つのデータエレメントに依存する率、つまり、一つのデータエレメントの発生数に対する、他の一つのデータエレメントとの同時発生数の割合である。例えば、発明者(データエレメント)“Ａ”の全出願数(発生数)に対し、他の発明者(データエレメント)“Ｂ”が共同発明者となっている数(同時発生数)の割合を求め、これにより発明者“Ａ”が発明者“Ｂ”に頼っている(依存している)割合を求めるのである。
図７は、上記のようにして求めたデータエレメント間の依存率を示すテーブルである。例えば、図５、図６のテーブルにおいて、データエレメント“Ａ”のデータエレメント“Ｂ”に対する依存率は、データエレメント“Ａ”の発生数が“１４”であり、データエレメント“Ａ”および“Ｂ”の同時発生数が“７”であるので、主データであるデータエレメント“Ａ”の、従データであるデータエレメント“Ｂ”に対する依存率は、７÷１４＝０．５０となっている。
【００１７】
ここでは、さらに、主データであるデータエレメントの発生数、主データと従データの同時発生数、求めた依存率のそれぞれについて、予め定めた敷居値に対する条件を満たすか否かを判定する(ステップＳ１０５)。
主データであるデータエレメントの発生数に対しては、本実施の形態では敷居値として“３”が設定され、主データであるデータエレメントの発生数が、この敷居値以上であるか否かを判定し、条件を満たすのであれば“１”のフラグを立て、条件を満たさないときには“０”とする。この敷居値の目的は、以降の処理において、発生数が少ないサンプルデータを排除し、これによって細部に囚われ過ぎることなく基礎データ全体の傾向を掴むことにある。
主データと従データの同時発生数に対しては、本実施の形態では敷居値として“１”が設定され、同時発生数がこの敷居値以上であるか否かを判定し、条件を満たすのであれば“１”のフラグを立て、条件を満たさないときには“０”とする。この敷居値の目的は、例えば依存率が後述の敷居値による条件を満たす場合であっても、同時発生数が少ないデータを排除したり、例えば主データの発生数が膨大で、これに対して主データと従データの同時発生数が小さい場合等に、そのデータを確実に拾い上げること、等にある。
依存率に対しては、本実施の形態では敷居値として“０．６０”が設定され、主データの従データに対する依存率がこの敷居値以上であるか否かを判定し、条件を満たすのであれば“１”のフラグを立て、条件を満たさないときには“０”とする。この敷居値の目的は、依存率が高い、つまり互いに関連性の高いデータエレメントどうしのデータを用いて以降の処理を行い、基礎データ中、顕著なデータ間の関連性を掴むことにある。
【００１８】
このようにして主データであるデータエレメントの発生数、主データと従データの同時発生数、求めた依存率のそれぞれについて、予め定めた敷居値に対する条件を満たすか否かを判定した結果である前記三つのフラグに基づき、全ての敷居値に対する条件を満たす、つまり三つのフラグが“１”となっているデータエレメントの組み合わせに対し、条件フラグ“１”を立て、そうでない組み合わせに対しては“０”とする。
図７において、例えば、データエレメント“Ａ”を主データとし、データエレメント“Ｂ”を従データとする組み合わせにおいて、主データであるデータエレメント“Ａ”の発生数は“１４”であるため、敷居値の“３”以上であり、“１”のフラグが立つ。また、主データであるデータエレメント“Ａ”、従データであるデータエレメント“Ｂ”の同時発生数は“７”であり、敷居値の“１”以上であるので、“１”のフラグが立つ。主データであるデータエレメント“Ａ”のデータエレメント“Ｂ”に対する依存率は“０．５０”であり、敷居値の“０．６０”未満であるため、条件を満たさず、フラグは“０”のままとなる。そして、３つの条件のうち、一つの条件についてフラグが“０”となっているため、条件フラグは“０”のままとなる。
また、例えば、データエレメント“Ｂ”を主データとし、データエレメント“Ａ”を従データとする組み合わせにおいて、主データであるデータエレメント“Ｂ”の発生数は“９”であるため、敷居値の“３”以上であり、“１”のフラグが立つ。また、主データであるデータエレメント“Ｂ”、従データであるデータエレメント“Ａ”の同時発生数は“７”であり、敷居値の“１”以上であるので、“１”のフラグが立つ。主データであるデータエレメント“Ｂ”のデータエレメント“Ａ”に対する依存率は“０．７８”であり、敷居値の“０．６０”以上であるため、条件を満たし、“１”のフラグが立つ。そして、３つの条件の全てのフラグが“１”となっているため、条件フラグとして“１”が立っている。
なお、本実施の形態では、三つのフラグがＡＮＤ条件を満たすときに条件フラグ“１”が立つ構成としたが、必ずしもこれにとらわれるものではない。
【００１９】
次いで、上記のようにして設定した条件フラグに基づき、解析処理部３０にて、基礎データに登場するデータエレメントのグループ分け処理を行う(ステップＳ１０６)。図８は、グループ分け処理の詳細な流れを示すものである。また、図９は、図８に示す処理に沿ってグループ分けを行った結果を示すテーブルの例である。なお、このテーブル中、“Ｙ”とあるのは、条件フラグ“１”が立っている組み合わせを示している。
これにはまず、主データであるデータエレメントの発生数についてのフラグを確認し、フラグが“０”であるものについては、検討の対象外とする(ステップＳ２０１)。例えば、図７のテーブルでは、データエレメント“Ｅ”、“Ｆ”、“Ｊ”、“Ｋ”、“Ｌ”のフラグが“０”であり、これらを検討の対象外とする。
この例では、検討の対象外とされたデータエレメント“Ｅ”、“Ｆ”、“Ｊ”、“Ｋ”、“Ｌ”以外の、データエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”を対象とし、例えばアルファベット順等、所定の順序で順次検討を行う。
【００２０】
以降の処理では、検討対象となるデータエレメントについて、二つのデータエレメントの組み合わせを検討する。このときには、検討対象となるデータエレメントのそれぞれについて他のデータエレメントとの組み合わせを順次サーチし、依存率が敷居値以上である場合に、その組み合わせ相手であるデータエレメントを同じグループとして定義していく。
【００２１】
これにはまず、１番目のデータエレメント(図９の例ではデータエレメント“Ａ”)を検討対象とし(ステップＳ２０２)、これを新規のグループ(１番目のグループ“Gr1”)と設定する(ステップＳ２０３)。
続いて、この１番目のデータエレメント(データエレメント“Ａ”)を従データとする組み合わせをサーチする(ステップＳ２０４)。そして、条件フラグ“１”が立っている組み合わせにヒットしたとき、検討対象の従データとなっているデータエレメントと、これと同時に発生している主データのデータエレメントとを、同じグループとして定義する(ステップＳ２０５〜Ｓ２０６)。図９の例では、データエレメント“Ｂ”を主データとする組み合わせにおいて、条件フラグ“１”が立っている。そこで、このデータエレメント“Ｂ”をグループ“Gr1”と定義する。
この後、ステップＳ２０４に戻り、検討対象となっているデータエレメントを従データとする組み合わせにおいて、条件フラグ“１”が立っている組み合わせにヒットしなくなるまでサーチを続行する。図９の例では、他に、データエレメント“Ａ”に対して依存率が敷居値以上である組み合わせは存在しないので、データエレメント“Ａ”を従データとする組み合わせに対するサーチが完了する。
【００２２】
検討対象となっているデータエレメントを従データとする組み合わせのサーチが完了した時点で、次のデータエレメントを検討対象とし(ステップＳ２０７〜Ｓ２０８)、新たに検討対象となったデータエレメントを従データとする組み合わせをサーチして、上記ステップＳ２０４〜Ｓ２０７の処理を繰り返す。
図９の例では、新たに検討対象となったデータエレメント“Ｂ”を従データとする組み合わせに対するサーチを行うと、条件フラグ“１”が立っている組み合わせは存在しない。
そこでさらに、従データをデータエレメント“Ｃ”とする組み合わせに対するサーチに移行する。データエレメント“Ｃ”に対して依存率が敷居値以上である組み合わせとしては、主データをデータエレメント“Ｂ”とする組み合わせがある。ここで、主データであるデータエレメント“Ｂ”は、既にグループ“Gr1”に割り当てられているので、このデータエレメント“Ｃ”をグループ“Gr1”と設定する。
さらに検討対象を移行してサーチを続けると、データエレメント“Ｃ”に対して依存率が敷居値以上である組み合わせとしては、他に、主データをデータエレメント“Ｄ”とする組み合わせがある。データエレメント“Ｃ”は、既にグループ“Gr1”に割り当てられたので、そこで、このデータエレメント“Ｄ”をグループ“Gr1”と設定する。
この他に、データエレメント“Ｃ”に対して依存率が敷居値以上である組み合わせは存在しないので、データエレメント“Ｃ”に対するサーチを終了する。
これ以降、データエレメント“Ｄ”、“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”について同様のサーチを行うが、グループ“Gr1”に割り当てられたデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”に関連した組み合わせは存在しないため、グループ“Gr1”に対するサーチを完了する。
【００２３】
このようにして、全てのデータエレメントを検討対象とした組み合わせを一通り検討した時点で、グループ分けがなされていないデータエレメントが残っているかどうかを確認する(ステップＳ２０９)。そして、グループ分けされていないデータエレメントが残っている場合、残っているデータエレメントのうちの１番目のデータエレメントを検討対象とし(ステップＳ２１０)、ステップＳ２０３に戻って検討を続行する。
図９の例では、データエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”については既にグループ“Gr1”が割り当てられ、データエレメント“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”にはまだグループが割り当てられていない。
そこでまず、残るデータエレメントのうち、データエレメント“Ｇ”を対象として検討を行う。ここで、ステップＳ２０３にて、検討対象となったデータエレメント“Ｇ”に新規に発生させたグループ“Gr2”を割り当てる。
この後は、上記ステップＳ２０４〜Ｓ２０８の処理を繰り返す。すなわち、データエレメント“Ｇ”を従データとし、依存率が敷居値以上である組み合わせをサーチする。すると、主データをデータエレメント“Ｈ”とする組み合わせにおいて、条件フラグ“１”が立っている。そこで、このデータエレメント“Ｈ”をグループ“Gr2”と設定する。
他に、このデータエレメント“Ｇ”を従データとして依存率が敷居値以上である組み合わせとしては、主データをデータエレメント“Ｉ”とする組み合わせがある。そこで、このデータエレメント“Ｉ”をグループ“Gr2”と設定する。
【００２４】
さらに、データエレメント“Ｈ”を従データとして依存率が敷居値以上である組み合わせをサーチすると、この組み合わせには条件フラグ“１”が立っている組み合わせは存在しないので、続いて従データをデータエレメント“Ｉ”とする組み合わせに対するサーチに移行する。
データエレメント“Ｉ”を従データとし、依存率が敷居値以上である組み合わせとしては、データエレメント“Ｇ”を主データとする組み合わせがある。しかし、データエレメント“Ｇ”にはグループ“Gr2”が既に割り当てられているため、これ以上の処理は不要である。
データエレメント“Ｉ”を従データとし、依存率が敷居値以上である組み合わせとしては、他に、データエレメント“Ｈ”を主データとする組み合わせがある。しかし、データエレメント“Ｈ”にはグループ“Gr2”が既に割り当てられているため、これ以上の処理は不要である。
データエレメント“Ｇ”を従データとし、依存率が敷居値以上であるさらに他の組み合わせは存在しないので、データエレメント“Ｇ”に対するサーチを終了する。
【００２５】
そして、これにより、対象となるデータエレメントに対し、全てグループが割り当てられたので、グループ分け処理を終了する。
このような処理の結果、図９および図１０(ａ)に示すように、データエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”に対してグループ“Gr1”が割り当てられ、これらが同一のグループとされ、データエレメント“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”に対してグループ“Gr2”が割り当てられてこれらが同一のグループとされた。
【００２６】
このようにして、依存率を用いることによって、基礎データからデータエレメントのグループ分けを行うことができる。
このとき、例えば図７のテーブルに示したように、データエレメント“Ｅ”は、データエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”との組み合わせで同時発生しているが、データエレメント“Ｅ”の発生数自体が少ない(敷居値未満)ために、グループ分けから除外される。これにより、頻度の少ないデータエレメントをこの時点では無視することによって、特定のグループに分類されるデータエレメントの数の無用な増大を防ぐことができる。
また、図７のテーブルの例において、最終的にグループ“Gr2”に割り当てられたデータエレメント“Ｇ”は、グループ“Gr1”に割り当てられたデータエレメント“Ａ”との組み合わせで同時発生しているが、その依存率が小さい(敷居値未満)ために、これもグループ分けから除外される。これにより、依存率が小さいデータエレメントの組み合わせを無視することにより、特定のグループに分類されるデータエレメントの数の無用な増大を防ぐとともに、複数のグループが結合されてしまって大きな一つのグループとなってしまうことによって結果が有用でなくなることを防ぐ。
【００２７】
ところで、上記のようなデータエレメントのグループ分けを行うと、データ発生数が少なかったり、また設定によっては依存率が小さかったり等の理由で、いずれのグループにも属さないデータエレメントが残ることがある。そこで、それらグループ分けから洩れたデータエレメントが属するグループを特定する処理を以下で行う(ステップＳ１０７)。なお、以下の処理は必ずしも必須ではなく、以下の処理を行わない構成とすること、以下の処理をユーザの選択等に応じて実行するオプション処理とすること等が可能である。図１１は、この処理の詳細な流れを示すものである。なお、この処理は、処理対象となる個々のデータエレメントに対し、処理対象のデータエレメントが無くなるまで繰り返し行われるものである。
これにはまず、グループ分けから洩れたデータエレメントのそれぞれに対し、個別の仮グループを割り当てる(ステップＳ３０１)。
図１０(ａ)は、上記のグループ分け処理によって各データエレメントが属するとされたグループを示すものであり、データエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”は、グループ“Gr1”に割り当てられ、データエレメント“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”は、グループ“Gr2”に割り当てられ、データエレメント“Ｅ”、“Ｆ”、“Ｊ”、“Ｋ”、“Ｌ”は、いずれのグループにも割り当てられていない。
そこで、図１０(ｂ)に示すように、これらのデータエレメント“Ｅ”、“Ｆ”、“Ｊ”、“Ｋ”、“Ｌ”に対し、仮グループとして“Gr10003”、“Gr10004”、“Gr10005”、“Gr10006”、“Gr10007”を割り当てる。
【００２８】
続いて、仮グループが割り当てられた個々のデータエレメントを含むサンプルデータを対象とした検討を行うことにより、検討対象となる個々のデータエレメントが属するグループを特定する(ステップＳ３０２)。
これには、まず、検討対象となっているデータエレメントを含むサンプルデータにおいて、そのデータエレメントと同時発生している他のデータエレメントのそれぞれの比率を、
比率(α)＝１／(サンプルデータに含まれるデータエレメントの数−検討対象となっているデータエレメントと同じグループのデータエレメントの数)
という式から求める。またここで、分母が“０”となるときは、既存のグループへの割り当てを行わない（ステップＳ３０６までジャンプする）。
例えば、図１２(ａ)は、データエレメント“Ｅ”を対象として行う検討内容を示すものであり、サンプル番号“10007”のデータにおいて、データエレメント“Ｅ”と同時発生している他のデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”のそれぞれは、
比率(α)＝１／(４−１)＝０．３３
となる(ここでは、便宜上、小数点以下２桁までを表記する)。また、サンプルデータ“10008”において、データエレメント“Ｅ”と同時発生している他のデータエレメント“Ｃ”、“Ｄ”のそれぞれは、
比率(α)＝１／(３−１)＝０．５０
となる。
【００２９】
次いで、検討対象となっているデータエレメントを含む全てのサンプルデータにおいて、そのデータエレメントと同時発生している他のデータエレメントが属しているグループを基に、検討対象となっているデータエレメントの既存の個々のグループに対する依存率を算出する。ここで、検討対象となっているデータエレメントと同じグループのデータエレメントは除く。
これには、グループ毎に、そのグループに割り当てられているデータエレメントの比率(α)を積算し、その積算値を、検討対象となったサンプルデータの数で除算する。
例えば、図１２(ａ)の例で言えば、サンプルデータ“10007”において、検討対象となっているデータエレメント“Ｅ”と同時発生している他のデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、サンプルデータ“10008”において、データエレメント“Ｃ”、“Ｄ”は、全てグループ“Gr1”に割り当てられている。このためグループ“Gr1”に割り当てられているデータエレメントとして“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｃ”、“Ｄ”の比率(α)を積算すると、その積算値Σ(α)は、
Σ(α)＝０．３３＋０．３３＋０．３３＋０．５０＋０．５０＝２．００
である。
また、図１２(ｂ)に示すように、検討対象となったサンプルデータの数は、サンプルデータ“10007”と“10008”の二つであるため、検討対象となっているデータエレメント“Ｅ”のグループ“Gr1”に対する依存率(β)は、
依存率(β)＝Σ(α)／(サンプルデータの数)＝２．００／２＝１．００
となる。
【００３０】
このようにして、検討を行っているデータエレメントについて、依存率が最も高いグループを、そのデータエレメントが属するグループとして割り当てる(ステップＳ３０３〜Ｓ３０４)。
そして、図１０(ｂ)において仮に割り当てた仮グループを、新たに割り当てられたグループに置き換える。このとき、新たに割り当てるグループがない場合は、最終的にグループ洩れしていることを示す識別番号を割り当てる(ステップＳ３０５)。これにより、検討対象のデータエレメントのグループへの割り当て処理が完了する。
図１２(ａ)の例では、検討対象となっているデータエレメント“Ｅ”は、一つのグループ“Gr1”に対する依存率(β)のみが算出されているため、おのずとこのグループ“Gr1”に割り当てられることになる。そして、図１０(ｃ)に示すように、データエレメント“Ｅ”のグループは“Gr1”に置き換えられる。
【００３１】
図１２(ｃ)および(ｄ)は、同様にしてデータエレメント“Ｆ”を対象として行った検討内容を示すもので、データエレメント“Ｆ”は、サンプルデータ“10009”、“10010”において、グループ“Gr1”に対する依存率(β)が“１．００”となる。したがって、図１０(ｃ)に示したように、このデータエレメント“Ｆ”のグループは“Gr1”に置き換えられる。
図１２(ｅ)は、データエレメント“Ｊ”を対象として行った検討内容を示すもので、データエレメント“Ｊ”は、単独であり、他に有効なグループが存在しないので、最終的にグループ洩れしていることを示す識別番号である“Gr9999”がグループとして割り当てられる。そして、図１０(ｃ)に示したように、このデータエレメント“Ｊ”のグループは、“Gr9999”に置き換えられる。
【００３２】
図１２(ｆ)および(ｇ)は、データエレメント“Ｋ”を対象として行った検討内容を示すもので、データエレメント“Ｋ”は、サンプルデータ“10031”において、データエレメント“Ｌ”に仮に割り当てられている仮グループ“Gr10007”に対する依存率(β)が“１．００”となる。したがって、このデータエレメント“Ｋ”のグループは、“Gr10007”に置き換えられる。
図１２(ｈ)は、データエレメント“Ｌ”を対象として行った検討内容を示すもので、データエレメント“Ｌ”は、サンプルデータ“10031”において、データエレメント“Ｋ”に割り当てられている仮グループ“Gr10007”が、検討対象となっているデータエレメントと同じグループのデータエレメントに該当するために、有効な依存率（β）は存在しないが、単独ではないため、そのまま処理を終了する。
【００３３】
このようにして、既存のグループ、あるいは最終的にグループ洩れしていることを示すグループのいずれも割り当てられず、仮グループのままとなっているデータエレメントに対しては、新たなグループを発生させ、これを割り当てる(ステップＳ３０６、Ｓ３０７)。
例えば、前述のデータエレメント“Ｋ”および“Ｌ”は、グループ“Gr1”、“Gr2”、“Gr9999”のいずれも割り当てられず、仮グループ“Gr10007”のままであるので、図１０(ｃ)に示したように、これらは、新たに発生させたグループ“Gr3”に置き換えられる。
【００３４】
このようにして、サンプルデータを構成するデータエレメントを、敷居値を適宜設定することによって得られる適切なサイズに分解することは、特に基礎データ数が非常に多い場合に有効となる。
【００３５】
さて次に、上記のようにして解析処理部３０で実行されたグループ分け処理を基に、出力部４０にてユーザに対して解析結果を出力するためのデータを生成する(ステップＳ１０８)。
この解析結果の出力形態としては様々なものが考えられるが、本実施の形態では、例えばデータエレメントの相関関係をツリー図で示す例を挙げる。図１３は、ツリー図を表示するために行う処理の流れを示すものである。
これには、グループ毎に、そのグループが割り当てられたデータエレメントの従属関係を検討する。まず、検討対象となるグループが割り当てられているデータエレメントを主データとし、同じグループが割り当てられている他のデータエレメントを従データとしたときの、主データの発生数、従データの発生数、主データと従データの同時発生数、主データの従データに対する依存率を、図７のテーブルから取得する。そして、依存率(降順)によってソートする。このとき、依存率が等しい組み合わせが複数存在する場合、従データの発生数(昇順)、従データ名(アルファベット昇順等)の優先順位でソートする。そして、ソートの結果、依存率が最も高い組み合わせを抽出する。抽出された組み合わせにおける従データが、主データであるデータエレメントが最も依存するデータエレメントである、とするのである(ステップＳ４０１)。
【００３６】
図１４(ａ)は、グループ“Gr1”に割り当てられたデータエレメント“Ａ”について、同じグループ“Gr1”が割り当てられている他のデータエレメント“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”を従データとしたときの検討結果を示すもので、ここでは、データエレメント“Ｂ”を従データとしたときの組み合わせの依存率“０．５０”が最上位となっている。
図１４(ｂ)は、同様に、グループ“Gr1”に割り当てられたデータエレメント“Ｂ”についての検討結果を示すものであり、データエレメント“Ａ”を従データとするときの組み合わせが最上位となっている。図１４(ｃ)は、データエレメント“Ｃ”についての検討結果を示すものであり、データエレメント“Ｂ”を従データとするときの組み合わせが最上位となっている。図１４(ｄ)は、データエレメント“Ｄ”についての検討結果を示すものであり、データエレメント“Ｃ”を従データとするときの組み合わせが最上位となっている。図１４(ｅ)は、データエレメント“Ｅ”についての検討結果を示すものであり、データエレメント“Ｃ”を従データとするときの組み合わせが最上位となっている。図１４(ｆ)は、データエレメント“Ｆ”についての検討結果を示すものであり、データエレメント“Ｃ”を従データとするときの組み合わせが最上位となっている。
その結果、図１４(ｇ)に示すようなデータエレメントの組み合わせが抽出される。
【００３７】
次いで、抽出された組み合わせにおいて、データエレメントの相関関係から、データエレメントをレベル付けする。これにはまず、主データおよび従データにおいて、主データと従データを入れ替えたデータの組み合わせが存在しているものを“循環関係にあるデータエレメント”として特定する。つまり、一方のデータエレメントを主データとし、他方のデータエレメントを従データとする組み合わせと、前記他方のデータエレメントを主データとし、前記一方のデータエレメントを従データとする組み合わせの双方が抽出されている組み合わせを全て特定するのである(ステップＳ４０２)。
【００３８】
例えば、図１４(ｇ)に示すテーブルにおいて、データエレメント“Ａ”を主データとし、データエレメント“Ｂ”を従データとする組み合わせと、データエレメント“Ｂ”を主データとし、データエレメント“Ａ”を従データとする組み合わせが存在するため、これらデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”を“循環関係にあるデータエレメント”として特定できる。
【００３９】
ここで、循環関係にある二つのデータエレメントのうちの一方は、同一のグループが割り当てられた２以上のデータエレメント中で、最上位に位置するデータエレメントであると推定できる。
例えば、データエレメントとして、複数の発明者がいる場合、下位となる発明者は、上位となる発明者に順次依存するのに対し、最上位の発明者が依存する発明者は必ず下位の発明者となるからである。
【００４０】
次いで、特定された循環関係にある二つのデータエレメントのうち、データ発生数の多い方を最上位の“レベル１”と設定し、データ発生数の少ない方を下位の“レベル２”と設定する。これは、上位のデータエレメントであれば、おのずと、発明数等、発生数が多いと考えられるからである(ステップＳ４０３、Ｓ４０４)。
図１４の例では、データエレメント“Ａ”のデータ発生数が“１４”、データエレメント“Ｂ”のデータ発生数が“９”であるので、データエレメント“Ａ”を“レベル１”、データエレメント“Ｂ”を“レベル２”として設定する。
【００４１】
この後、“レベル１”、“レベル２”に設定されたデータエレメントに依存している他のデータエレメントをサーチし、依存しているものがあれば、これを“レベル１”、“レベル２”に設定されたデータエレメントの次(下位)のレベルに関連付けていく(ステップＳ４０５〜Ｓ４０７)。
このとき、一つのデータエレメントに対し、複数のデータエレメントが下位に関連付けられる場合、依存率(降順)、発生数(降順)、データエレメント名のアルファベット順(昇順)の優先順位でソートを行った後に関連付ける。
以降、該当するデータエレメントがなくなるまでこれを繰り返し、順次下位レベルのデータエレメントを上位レベルのデータエレメントに関連付けていく(ステップＳ４０８〜Ｓ４０９)。
【００４２】
図１４の例では、まず、“レベル１”のデータエレメント“Ａ”に依存しているデータエレメント“Ｂ”以外のデータエレメントをサーチすると、他に依存しているデータエレメントが存在しない。このため、次に下位の“レベル２”のデータエレメント“Ｂ”に依存しているデータエレメントをサーチする。すると、データエレメント“Ｃ”がこのデータエレメント“Ｂ”を従データとして依存しているため、このデータエレメント“Ｃ”を、データエレメント“Ｂ”の一つ下位の“レベル３”に設定する。
次に、このデータエレメント“Ｃ”に依存するデータエレメントをサーチすると、データエレメント“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”が抽出されるので、これらをデータエレメント“Ｃ”の一つ下位の“レベル４”に設定する。ここで、これらデータエレメント“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”は、データエレメント“Ｃ”に対する依存率はいずれも“１．００”であるので、ソートのための次の優先順位である発生数を見ると、データエレメント“Ｄ”が“３”であり、データエレメント“Ｅ”、“Ｆ”が“２”であるため、データエレメント“Ｄ”が優先順位が最も高くなる。また、データエレメント“Ｅ”、“Ｆ”は、データ発生数がいずれも“２”であるため、データエレメント名のアルファベット順により、データエレメント“Ｅ”、データエレメント“Ｆ”の順で優先順位が設定される。
【００４３】
上記のようにして、同一のグループが割り当てられた複数のデータエレメントに対するソートを行った後、その結果を、図１５に示すように、“レベル１”から順にツリー状の関連図(図)Ｚｄとして示すためのデータを生成する。このデータに基づいて出力部４０にて出力される関連図Ｚｄでは、“レベル１”、“レベル２”、…といったレベル毎に、一方向に所定の間隔を隔ててデータエレメントを表示させる。さらに、“レベル１”と“レベル２”のデータエレメント、“レベル２”と“レベル３”のデータエレメントというように、互いに上下する二つのレベルのデータエレメントどうしを、節Ｘを有したリンク線Ｙによって結び、相関関係を表すようにする。
図１５は、このようにして生成されたデータに基づいて、出力部４０にてユーザに対して出力される、グループ“Gr1”に割り当てられたデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”の関連図Ｚｄである。このとき、データエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”のそれぞれについて、割り当てられたレベル、データ発生数、依存率等を併記することもできる。
【００４４】
同様に、図１６(ａ)〜(ｃ)は、グループ“Gr2”が割り当てられたデータエレメント“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”の組み合わせを依存率等に基づいてソートしたものであり、その結果、図１６(ｄ)に示すように、データエレメント“Ｇ”を主データとし、データエレメント“Ｉ”を従データとする組み合わせ、データエレメント“Ｈ”を主データとし、データエレメント“Ｇ”を従データとする組み合わせ、データエレメント“Ｉ”を主データとし、データエレメント“Ｇ”を従データとする組み合わせが、依存率が最も高い組み合わせとして抽出される。
そして、これら抽出された組み合わせからデータエレメント“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”のレベル分けを行ない、図１７に示すような、データエレメント“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”間の相関関係を示す関連図Ｚｄが生成される。
【００４５】
同様に、図１８(ａ)〜(ｂ)は、グループ“Gr3”が割り当てられたデータエレメント“Ｋ”、“Ｌ”の組み合わせを依存率等に基づいてソートしたものであり、その結果、図１８(ｃ)に示すように、データエレメント“Ｋ”を主データとし、データエレメント“Ｌ”を従データとする組み合わせ、データエレメント“Ｌ”を主データとし、データエレメント“Ｋ”を従データとする組み合わせが、依存率が最も高い組み合わせとして抽出される。
そして、これら抽出された組み合わせからデータエレメント“Ｋ”、“Ｌ”のレベル分けを行ない、図１９に示すような、データエレメント“Ｋ”、“Ｌ”間の相関関係を示す関連図Ｚｄが生成される。
【００４６】
また、前記のようにして解析処理部３０で実行されたグループ分け処理を基に、出力部４０にてユーザに対して他の形態で解析結果を出力することもできる。
例えば、上記のようにデータエレメントをキーとして解析するのではなく、サンプルデータをキーとして解析を行うこともできる。
これには、各サンプルデータに属するデータエレメントのそれぞれに割り当てられたグループに基づき、それぞれのサンプルデータの個々のグループへの依存率を算出し、これによって各サンプルデータが属するグループを特定する。このとき、各サンプルデータの個々のグループに対する依存率(γ)は、
依存率(γ)＝(そのグループに依存するデータエレメントの数)／(サンプルデータを構成するデータエレメントの総数)
という式により求められる。
そして、サンプルデータが複数のグループに依存している場合、依存率(降順)、グループに属するデータエレメントの発生数(昇順)、グループ名(アルファベット昇順)の優先順位でソートを行ない、最上位に位置するグループを、そのサンプルデータが属するグループとして特定する。
【００４７】
図２０は、図３のサンプルデータ“10001”〜“10031”のそれぞれに属するデータエレメント“Ａ”〜“Ｌ”を示すテーブル、および図１０(ｃ)の個々のデータエレメント“Ａ”〜“Ｌ”に割り当てられたグループ“Gr1”〜“Gr3”、“Gr9999”を基に生成した情報を示すものである。
例えばサンプルデータ“10001”において、このサンプルデータ“10001”に属するデータエレメント“Ａ”および“Ｃ”は、双方がグループ“Gr1”に割り当てられている。
したがって、このサンプルデータ“10001”はグループ“Gr1”のみに依存しており、当然のことながらこのサンプルデータ“10001”はグループ“Gr1”に属すると特定される。ちなみに、その依存率(γ)は、
依存率(γ)＝２／２＝１．００となる。
また、例えばサンプルデータ“10024”は、グループ“Gr1”に割り当てられたデータエレメント“Ａ”、グループ“Gr2”に割り当てられたデータエレメント“Ｇ”および“Ｉ”によって構成されている。
この場合、サンプルデータ“10024”はグループ“Gr1”に対する依存率(γ)が、
依存率(γ)＝１／３＝０．３３
となり、グループ“Gr2”に対する依存率(γ)が、
依存率(γ)＝２／３＝０．６７
となる。
したがって、グループ“Gr2”に対する依存率(γ)が最も高いので、このサンプルデータ“10024”は、グループ“Gr2”に属するものと特定される。
図２１は、上記のようにして、個々のサンプルデータが属すると特定されたグループを示すものである。
【００４８】
さらに、図２２のように、個々のサンプルデータが属するグループ毎に、図１５に示したようなデータエレメントの関連図Ｚｄとともに、個々のサンプルデータとデータエレメントの関係を図示することも可能である。
例えば、図２２では、グループ“Gr1”のデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”のそれぞれが属するサンプルデータに“●”印が付されている。
【００４９】
また、前記のようにして解析処理部３０で実行されたグループ分け処理を基に、出力部４０にてユーザに対してさらに他の形態で解析結果を出力することもできる。
例えば、グループ間の関係をキーとして解析することができる。これにはまず、個々のデータエレメントの発生数と、個々のデータエレメントに割り当てられたグループとから、個々のグループの発生数を求める。
図２３(ａ)は、図４のサンプルデータ“10001”〜“10031”のそれぞれに属するデータエレメント“Ａ”〜“Ｌ”を示すテーブル、および図１０(ｃ)の個々のデータエレメント“Ａ”〜“Ｌ”に割り当てられたグループ“Gr1”〜“Gr3”、“Gr9999”を基に生成した情報を示すものである。例えば、データエレメント“Ａ”は、そのデータ発生数が“１４”であり、グループ“Gr1”に属していることが示されている。
これに基づき、図２３(ｂ)に示すように、サンプルデータ“10001”〜“10031”において、グループ“Gr1”、“Gr2”、“Gr3”、“Gr9999”のそれぞれの発生数が求められ、例えばグループ“Gr1”の発生数は“４２”となる。
【００５０】
続いて、グループ間の関連性を求めるため、サンプルデータにおいて、二つのデータエレメントの組み合わせにおいて、異なるグループに属しているデータエレメントの組み合わせを抽出し、関連性のあるグループの組み合わせを特定する。
図２４は、図６の二つのデータエレメントの組み合わせにおける同時発生数と、図１０(ｃ)の個々のデータエレメント“Ａ”〜“Ｌ”に割り当てられたグループ“Gr1”〜“Gr3”、“Gr9999”を基に生成した情報を示すものである。
例えば、データエレメント“Ａ”と“Ｂ”の組み合わせにおいて、データエレメント“Ａ”はグループ“Gr1”に属し、データエレメント“Ｂ”はグループ“Gr1”に属し、同時発生数が“７”であることを示している。
図２５(ａ)は、図２４を基に、二つのグループの組み合わせの同時発生数を示したもので、例えば、グループ“Gr1”に属しているデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”と、グループ“Gr2”に属しているデータエレメント“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”の組み合わせでの同時発生数が、“２”となっている。ただし、このテーブルの中には、データエレメント“Ａ”と“Ｂ”等、同じグループに属しているデータエレメントどうしの組み合わせが含まれているので、ここから同じグループどうしの組み合わせを排除し、異なる二つのグループどうしの組み合わせの同時発生数を求めたものが図２５(ｂ)である。
図２５(ｂ)の例では、グループ“Gr1”と“Gr2”に属している組み合わせの同時発生数が“２”であり、他の組み合わせは全て“０”となっている。つまり、グループ“Gr1”と“Gr2”のみに関連が存在している。
【００５１】
続いて、関連性が存在するグループについて、データエレメントの場合と同様にグループ間の依存率を求め、ツリー状の関連図を出力するためのデータを生成する。
図２６の例では、関連性が存在するグループ“Gr1”を主データとし、グループ“Gr2”を従データとしたとき、主データであるグループ“Gr1”の発生数は“４２”であり、グループ“Gr1”と“Gr2”の同時発生数は“２”であるので、主データの従データに対する依存率(δ)は、
依存率(δ)＝２／４２＝０．０５
となる。同様に、グループ“Gr2”を主データとしたときのグループ“Gr1”に対する依存率(δ)は、“０．１１”となる。
これに基づき、図１５に示したデータエレメントの関連図Ｚｄに対する処理と同様に、図２７に示すように、グループの関連図Ｚｇを示すためのデータを生成する。
出力部４０では、生成された図２７のようなデータに基づき、ユーザに対し、グループの関連図Ｚｇを出力するのである。
【００５２】
また、データエレメントの関連を示すには、図２８に示すようなバルーン図を用いることもできる。
すなわち、グループ毎に、個々のデータエレメントの発生数をバルーン(円)ＢＬの面積に比例させ、関連する他のデータエレメントをリンクＬによって接続するとともに、他のデータエレメントに対する依存率をバルーンＢＬ間の距離によって表すのである。
これには、各データエレメントの発生数の平方根に、これを寸法(ｍｍ)に変換するための係数(Ｐ)を掛け、バルーンの直径(ｄ)を求める。直径(ｄ)は、
直径(ｄ)＝(データエレメントの発生数)0.5×(Ｐ)
となる。
また、互いに関連するデータエレメントを表すバルーンＢＬ(の中心)間の距離、すなわちリンクＬの長さ(Ｓ)は、
長さ(Ｓ)＝(１／(依存率＋小さな数字（Ｍ）))0.5×(互いに関連するデータエレメントのバルーン半径(ｄ／２)の和)×定数(Ｑ)
により求められる。ここでは、依存率が“０”の場合に分数の分母が“０”とならないように、小さな数字（Ｍ）を加算している。また、依存率には、レベルが下位のデータエレメントの上位のデータエレメントに対する依存率を用いる。
図２９(ａ)は、グループ“Gr1”を構成するデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”のそれぞれを示すバルーンＢＬの直径(ｄ)を示すものである。
また、例えば、データエレメント“Ａ”は、発生数が１４、データエレメント“Ｂ”に対する依存率が０．５０であり、その直径(ｄ)は、ここで、Ｐ＝７．０とすると、
(ｄ)＝１４0.5×７．０＝２６．２(ｍｍ)
となる。
図２９(ｂ)は、互いに関連するデータエレメントの半径の和、(１/（依存率＋小さな数字（Ｍ））)0.5、データエレメント間のリンクＬの長さ(Ｓ)を示すもので、例えば互いに関連するデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”の半径の和(ｄｓ)は、
半径の和(ｄｓ)＝２６．２／２＋２１．０／２＝２３．６０
となっている。また、下位のデータエレメント“Ｂ”の上位のデータエレメント“Ａ”に対する依存率は“０．７８”であるため、
(１／（依存率＋小さな数字（Ｍ））)0.5＝(１／０．７８)0.5＝１．１３
となる。したがって、データエレメント間“Ａ”、“Ｂ”間のリンクＬの長さ(Ｓ)は、定数(Ｑ)＝１．０とすると、
長さ(Ｓ)＝１．１３×２３．６×１．０＝２６．７２
となる。
【００５３】
図２８は、このようにして求めた図２９(ａ)、(ｂ)の情報に基づき、グループ“Gr1”を構成するデータエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”の関連をバルーン図で示したもので、ここでは、図面の上方から下方に向けて“レベル１”のデータエレメント“Ａ”から順次下位のレベルのデータエレメント“Ｂ”、…が配置される構成となっている。そして、データエレメント“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”のそれぞれは、図２９(ａ)のテーブルに示した直径(ｄ)を有するバルーンＢＬによって示され、例えば“レベル１”のデータエレメント“Ａ”を示すバルーンＢＬと“レベル２”のデータエレメント“Ｂ”に対応するバルーンＢＬとの中心間のリンクＬの長さは、“２６．７２”ｍｍとされている。
【００５４】
ここで、データエレメント“Ｃ”のバルーンＢＬに対しては、上位のレベル“２”のデータエレメント“Ｂ”のバルーンＢＬと、下位の“レベル４”に属するデータエレメント“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”のバルーンＢＬとがリンクして配置される。
このように、一つのバルーンＢＬの中心点に対し、複数のリンクＬが交差する場合、互いに隣接するリンクＬ間の角度は、リンク先のデータエレメントの発生数に比例して決める。
例えば、データエレメント“Ｃ”にリンクしたデータエレメント“Ｂ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”の発生数は、図２９(ｃ)に示すように、それぞれ“２３”、“２”、“３”、“２”であり、その合計は“３０”である。したがって、全周３６０度に対する個々のデータエレメントの占有角度(θ)は、
占有角度(θ)＝(発生数／発生数の合計)×３６０
であり、例えばデータエレメント“Ｂ”の占有角度(θ)は、
占有角度(θ)＝(２３／３０)×３６０＝２７６度
となる。
それぞれのデータエレメントに対応したリンクＬを占有角度(θ)の中心に配置するとすれば、互いに隣接する他のデータエレメントとのリンク間角度(θｍ)は、
(θｍ)＝(データエレメントの占有角度(θ)＋隣接する他のデータエレメントの占有角度(θ))／２
であり、例えば、データエレメント“Ｂ”のリンクＬと隣接するデータエレメント“Ｅ”とのリンク間角度(θｍ)は、
(θｍ)＝(２７６＋２４)／２＝１５０度
となる。
図２９(ｃ)には、上記の計算から求められる、データエレメント“Ｃ”に対してデータエレメント“Ｂ”、“Ｄ”、“Ｅ”、“Ｆ”を結ぶリンクＬ間の角度が示されている。
【００５５】
また、上記のデータエレメント“Ｂ”のように、上位と下位のレベルに対し２本のリンクＬを有するデータエレメントについては、上位のレベルのデータエレメントに対する依存率と下位のレベルのデータエレメントに対する依存率に基づき、上位、下位のデータエレメント間に位置するリンクＬの長さ(Ｓ)を決めることも可能である。
図３０に示すように、例えば、データエレメント“Ｂ”に対し、上位となるデータエレメント“Ａ”と、下位となるデータエレメント“Ｃ”の間に位置するリンクＬの長さ(Ｓ)は、前記した
長さ(Ｓ)＝(１／（依存率＋小さな数字（Ｍ））)0.5×(互いに関連するデータエレメントのバルーン半径(ｄ／２)の和)×定数(Ｑ)
という式から求められ、ここで、下位のデータエレメント“Ｃ”の上位のデータエレメント“Ａ”に対する依存率が“０．４２”であるので、
長さ(Ｓ)＝３９．０７ｍｍ
となる。
図３１は、このようなデータエレメント“Ａ”、“Ｃ”間の関連を反映して示したバルーン図である。
【００５６】
上述したような構成によれば、一対多の関係を有したデータの集合である基礎データを解析するに際し、個々のデータエレメントの発生数および依存率と所定の敷居値との関係によって、データエレメントのグループ分けを行うことができる。このとき、発生数自体が少ないデータエレメントや依存度の低いデータエレメントを除外することができるので、特定のグループに分類されるデータエレメントの数の無用な増大を防ぎ、グループ分けを効率良く行うことができる。
さらに、いずれのグループにも属さないデータエレメントを、そのデータエレメントと同時発生している他のデータエレメントが属しているグループを基に、グループ分けすることもできる。いわば、グループ分けから洩れたマイナーなデータエレメントを拾い上げ、既存のグループに属させるのである。
加えて、個々のデータエレメントの発生数や依存率に基づき、同じグループ内のデータエレメントの従属関係を特定し、ツリー図やバルーン図等の形態でユーザに対して表示することも可能である。これにより、ユーザは、データ解析結果をビジュアルに得ることができる。
【００５７】
加えて、上記のようにして表示装置上にビジュアルに表示されるデータ解析結果に対し、データエレメントやグループを示している表示部分を選択することにより、選択されたデータエレメントやグループをデータ検索条件とした検索を実行し、そのデータエレメントやグループに該当するサンプル番号を抽出すること、さらには抽出されたサンプル番号に対応したサンプルデータ（例えば特許公報等）を出力すること等も可能となる。
この他、特許の公報のデータベースのように、データフィールドが定義されていない場合等、例えば明細書の文語において、文、節や章等の括りをデータとし、それに含まれる単語をデータエレメントとすることにより、単語のグループ分け、および単語間の関連性を示す図等の表示を行なうことも可能となる。
さらに、ツリー図やバルーン図等の関連性を示す図の類似性を比較検討することによって、基本データの類似性を測定することも可能となる。
【００５８】
なお、上記実施の形態において、データベース１０、インターフェイス部２０、解析処理部３０、出力部４０からなるシステム構成を示したが、これらは一体のシステムとすることもできるし、例えばデータベース１０や解析処理部３０に対し、インターフェイス部２０や出力部４０をインターネットやＬＡＮ等のネットワークを介して配置するシステム構成とすること、あるいは解析処理部３０をインターフェイス部２０や出力部４０とともにユーザ側に備え、ネットワークを介してデータベース１０にアクセスするシステム構成とすること等が可能である。
【００５９】
ところで、データエレメントとしては、例えば“発明者名”等、１種類のものに限らず、例えば“遺伝子上の特徴”と“疾患”等、複数の種類のものを混在させることも可能である。このような場合、例えばツリー図を示すに際し、図３２に示すように、種別毎に表示エリアＶ１、Ｖ２を分けることもできる。
【００６０】
また、上記実施の形態で示したようなデータ解析処理をコンピュータ装置に実行させるプログラムは、以下のような記憶媒体、プログラム伝送装置の形態とすることもできる。
すなわち、記憶媒体としては、コンピュータ装置に実行させる上記したようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリ、ハードディスク等の、コンピュータ装置が読み取り可能な記憶媒体に記憶させれば良い。
また、プログラム伝送装置としては、上記したようなプログラムを記憶させたＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリ、ハードディスク等の記憶手段と、この記憶手段から当該プログラムを読み出し、当該プログラムを実行する装置側に、コネクタ、あるいはインターネットやＬＡＮ等のネットワークを介して当該プログラムを伝送する伝送手段とを備える構成とすれば良い。このようなプログラム伝送装置は、特に、コンピュータ解析装置等に、上記したような処理を行うプログラムをインストールする際に好適である。
これ以外にも、本発明の主旨を逸脱しない限り、上記実施の形態で挙げた構成を取捨選択したり、他の構成に適宜変更することが可能である。
【００６１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、一対多の関係にあるデータの解析を効率良く行い、精度の高い解析結果を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本実施の形態におけるデータ解析システムの構成を示す図である。
【図２】  データ解析の流れを示す図である。
【図３】  基礎データの一例を示す図である。
【図４】  基礎データを展開した状態を示す図である。
【図５】  各データエレメントの発生数を示す図である。
【図６】  二つのデータエレメントの組み合わせでの同時発生数を示す図である。
【図７】  依存率および敷居値に対する判定結果を示す図である。
【図８】  グループ分け処理の流れを示す図である。
【図９】  グループ分けを行う際のテーブルを示す図である。
【図１０】  データエレメントのグループ分け結果を示す図である。
【図１１】  グループ分け処理で洩れたデータエレメントをグループに割り当てる処理の流れを示す図である。
【図１２】  グループ分け処理で洩れたデータエレメントが依存するグループを特定するための検討内容の例を示す図である。
【図１３】  グループ毎にデータエレメントの相関関係を特定するための処理の流れを示す図である。
【図１４】  図１３の流れに沿ってグループ“Gr1”に対して行った検討内容の例を示す図である。
【図１５】  解析結果の出力形態の一例を示す図であり、グループ“Gr1”のデータエレメントの相関関係を示すツリー図である。
【図１６】  図１３の流れに沿ってグループ“Gr2”に対して行った検討内容の例を示す図である。
【図１７】  解析結果の出力形態の一例を示す図であり、グループ“Gr2”のデータエレメントの相関関係を示すツリー図である。
【図１８】  図１３の流れに沿ってグループ“Gr3”に対して行った検討内容の例を示す図である。
【図１９】  解析結果の出力形態の一例を示す図であり、グループ“Gr3”のデータエレメントの相関関係を示すツリー図である。
【図２０】  サンプルデータ毎に依存しているグループを特定した状態を示す図である。
【図２１】  図２０の検討結果をまとめた図である。
【図２２】  解析結果の出力形態の他の一例を示す図であり、データエレメントの相関関係をツリー図で示すとともに、サンプルデータを構成するデータエレメントを示す図である。
【図２３】  解析結果をさらに他の形態で出力するにあたり、グループ間の関連の検討内容を示す図である。
【図２４】  二つのグループの組み合わせでの同時発生数を示す図である。
【図２５】  二つのグループの組み合わせでの同時発生数の検討結果をまとめた図である。
【図２６】  関連のあるグループのみを取り出し、依存率を算出した状態を示す図である。
【図２７】  解析結果として、グループ間の関連を、データエレメントの場合と同様、ツリー図で示すものである。
【図２８】  解析結果の出力形態のさらに他の一例を示す図であり、データエレメントの相関関係を示すバルーン図である。
【図２９】  バルーン図を作成するにあたって必要なパラメータを示す図である。
【図３０】  さらに、間接的に関連するグループの依存率についての検討結果を示す図である。
【図３１】  図３０の検討結果に基づいて作成したバルーン図である。
【図３２】  データエレメントに複数の種類がある場合、種類別に解析結果を出力する例を示す図である。
【符号の説明】
１０…データベース、２０…インターフェイス部(要求手段)、３０…解析処理部(解析処理手段)、４０…出力部(結果出力部、出力手段、表示手段)
【図１】
0003931214.tif 000002
【図２】
0003931214.tif 000003
【図３】
0003931214.tif 000004
【図４】
0003931214.tif 000005
【図５】
0003931214.tif 000006
【図６】
0003931214.tif 000007
【図７】
0003931214.tif 000008
【図８】
0003931214.tif 000009
【図９】
0003931214.tif 000010
【図１０】
0003931214.tif 000011
【図１１】
0003931214.tif 000012
【図１２】
0003931214.tif 000013
【図１３】
0003931214.tif 000014
【図１４】
0003931214.tif 000015
【図１５】
0003931214.tif 000016
【図１６】
0003931214.tif 000017
【図１７】
0003931214.tif 000018
【図１８】
0003931214.tif 000019
【図１９】
0003931214.tif 000020
【図２０】
0003931214.tif 000021
【図２１】
0003931214.tif 000022
【図２２】
0003931214.tif 000023
【図２３】
0003931214.tif 000024
【図２４】
0003931214.tif 000025
【図２５】
0003931214.tif 000026
【図２６】
0003931214.tif 000027
【図２７】
0003931214.tif 000028
【図２８】
0003931214.tif 000029
【図２９】
0003931214.tif 000030
【図３０】
0003931214.tif 000031
【図３１】
0003931214.tif 000032
【図３２】
0003931214.tif 000033