(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数地点からデータを収集してデータベースを生成する装置であって、
過去に生成されたデータベース（以下、旧データベース）を記憶する記憶手段と、
前記複数地点から、名義や住所などの属性の値を含むデータ、該データの識別ＩＤ、更新日時情報を収集するデータ収集手段と、
前記収集された各データから属性の値を抽出し、各データが、少なくとも前記抽出した属性の値、識別ＩＤ、更新日時からなる構成のデータベース（以下、新データベース）を生成する属性情報抽出手段と、
前記生成された新データベース内の属性の値が同一とみなせるデータ集合を同一グループに分類する名寄せ手段と、
前記新データベースと前記旧データベースとの間で、属性の値が同一とみなせるデータ同士を同一と判断して両データベース間の各データを対応付けする結合手段と、
前記新データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報と、前記データと対応付けされた前記旧データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報とを比較することによって、前記新データベース内の該当データに更新情報を付与する更新情報付与手段と、
を有することを特徴とするデータベース生成装置。
【請求項２】
請求項１記載のデータベース生成装置において、更新情報付与手段は、新データベースのデータの識別ＩＤや更新日時の情報が、旧データベースの対応するデータの識別ＩＤや更新日時の情報と不一致の場合は更新あり、一致の場合は更新なしを表わす更新情報を新データベースの該当データに付与し、旧データベースに新データベースのデータと対応付けられたデータが存在しない場合には、新データベースの該当データに新規を表わす更新情報を付与することを特徴とするデータベース生成装置。
【請求項３】
過去に生成されたデータベースを記憶する記憶装置を備え、複数地点からデータを収集して新たにデータベースを自動生成して前記記憶装置に格納するデータベース生成装置におけるデータベース生成処理方法であって、
前記データベース生成装置は、
前記複数地点から、名義や住所などの属性の値を含むデータ、該データの識別ＩＤ、更新日時情報を収集するデータ収集過程と、
前記収集された各データから属性の値を抽出し、各データが、少なくとも前記抽出した属性の値、識別ＩＤ、更新日時からなる構成のデータベース（以下、新データベース）を生成して前記記憶装置に格納する属性情報抽出過程と、
前記記憶装置に格納された新データベース内の属性の値が同一とみなせるデータ集合を同一グループに分類する名寄せ過程と、
前記記憶装置に格納された新データベースと過去に生成して記憶装置に保持されている旧データベースとの間で、属性の値が同一とみなせるデータ同士を同一と判断して両データベース間の各データを対応付けする結合過程と、
前記新データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報と、前記データと対応付けされた前記旧データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報とを比較することによって、記憶装置に格納された新データベース内の該当データに更新情報を付与する更新情報付与過程と、
を実行することを特徴とするデータベース生成処理方法。
【請求項４】
請求項３記載のデータベース生成処理方法において、
前記データベース生成装置は、前記名寄せ過程あるいは前記結合過程の少なくとも一方を省略し、前記更新情報付与過程では、少なくとも前記結合過程が省略された場合には、データ中の不変情報にもとづいて新データベースのデータと旧データベースのデータとの対応を認識することを特徴とするデータベース生成処理方法。
【請求項５】
複数地点からデータを収集してデータベースを生成する処理を、コンピュータに実行させるプログラムであって、
前記複数地点から、名義や住所などの属性の値を含むデータ、該データの識別ＩＤ、更新日時情報を収集するデータ収集プロセスと、
前記収集された各データから属性の値を抽出し、各データが、少なくとも前記抽出した属性の値、識別ＩＤ、更新日時からなる構成のデータベース（以下、新データベース）を生成する属性情報抽出プロセスと、
前記生成された新データベース内の属性の値が同一とみなせるデータ集合を同一グループに分類する名寄せプロセスと、
前記新データベースと過去に生成した旧データベースとの間で、属性の値が同一とみなせるデータ同士を同一と判断して両データベース間の各データを対応付けする結合プロセスと、
前記新データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報と、前記データと対応付けされた前記旧データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報とを比較することによって、前記新データベース内の該当データに更新情報を付与する更新情報付与プロセスと、
をコンピュータに実行させるデータベース生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インターネット等のネットワーク上に分散配置され、店などの案内情報等を独立に管理・運営している複数のサーバ等からデータを収集し、検索・案内するためのデータベースを生成する装置及び方法、並びにそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
店の案内情報などのデータは、いくつかの組織において独立に作成され、必要に応じて更新される場合が多い。一つの組織が所有しているデータ集合が全ての店の案内情報をカバーしているわけではないので、独立に作成・更新されているこれらのデータ集合を統合すれば、より充実した情報検索サービスを行うことができる。各組織が保有するデータ集合は、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ内に保管され、閲覧に供される。以後、このようなコンピュータを情報サーバと呼ぶことにする。
【０００３】
複数の情報サーバからデータ集合を収集し、データベースを生成する従来の技術においては、複数の情報サーバから収集したデータ集合を単純にマージしたものをデータベースとしていた。生成されたデータベース中の各データには、該データが存在する情報サーバ内の元データへのリンク情報が付与されており、ユーザが端末を用いてデータベースからデータを検索した際は、端末に表示されたデータに付随するリンク情報により、該データの元データにアクセスを行うことができる。図１１は、データベースから、例えば業種が「中華」で住所が「新宿区神楽坂」である店を検索したときの、従来の検索結果表示画面の一例を示したものである。ユーザがリンク情報を画面上でクリックすることにより、リンク先の店の詳細画面が表示される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
いくつかの組識において独立に作成されたデータ集合では、同一店舗でも名義や住所が異なる形式、表現で登録されることが多い。従って、複数の情報サーバから収集したデータ集合を単純にマージしてデータベースを生成する従来の技術では、重複する同一店舗を一つにまとめることができず、検索結果の店舗群の中に、同一店舗が複数混在して表示されることがある。このような場合、検索結果が冗長に多くなり、ユーザは不必要なデータの中身まで吟味し、それが既に見たデータと同じかどうか判断するといった煩雑な作業を強いられることになる。例えば、図１１の検索結果表示画面では、１番目の店舗と４番目の店舗が同一であり、３番目の店舗と６番目の店舗が同一である。
【０００５】
また、店などの情報を検索するユーザにとって特に興味のあるのは、店の新しい情報や、新規に出来たお店などの情報である。このため、データ集合の収集とデータベースの生成を定期的に実行する場合、生成されたデータベースからデータを検索するユーザにとっては、表示されたデータの内、どのデータが更新されたものであるか、または新規のものであるかの情報がついていると、新しい情報を迅速に取得することが出来る。しかしながら、従来技術においては、各データにこのような更新情報は付与されない。
【０００６】
本発明の目的は、ネットワーク上に分散して存在している複数の情報サーバ等からデータ集合を収集して、冗長性がないようにデータを統合し、かつデータの更新情報が付加されたデータベースを生成することを可能とするデータベース生成装置及び方法、並びにそのためのデータベース生成プログラムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明のデータベース生成装置は、過去に生成されたデータベース（旧データベース）を記憶する記憶手段と、複数地点から、名義や住所などの属性の値を含むデータ、該データの識別ＩＤ、更新日時などの情報を収集するデータ収集手段と、前記収集された各データから属性の値を抽出し、各データが、前記抽出した属性の値、識別ＩＤ、更新日時などからなる構成のデータベース（新データベース）を生成する属性情報抽出手段と、前記生成された新データベース内の属性の値が同一とみなせるデータ集合を同一グループに分類する名寄せ手段と、新データベースと前記旧データベースとの間で、属性の値が同一とみなせるデータ同士を同一と判断して両データベース間の各データを対応付けする結合手段と、前記新データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報と、前記データと対応付けされた前記旧データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報とを比較することによって、前記新データベース内の該当データに更新情報を付与する更新情報付与手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
名寄せ手段では、生成された新データベースにおいて、重複するデータが一つにされている。このため、このデータベースからユーザの要求に合致するデータを検索し表示したとき、同一店舗のデータが複数個表示されることはなく、検索結果の把握がより容易に行える。また、結合手段は、生成した新データベースと、前回生成した旧データベースとの間で、同一店舗等のデータを特定し、更新情報付与手段では、それらの識別ＩＤ（例えば名称）や更新日時などを比較することにより、データの更新情報を導出するので、最終的に生成されたデータベースは、データの更新情報が付与された上で、データを表示することが可能である。
【０００９】
次に、本発明のデータベース生成処理方法は、過去に生成されたデータベース（旧データベース）を記憶する記憶装置を備えたデータベース生成装置が、複数地点から、名義や住所などの属性の値を含むデータ、該データの識別ＩＤ、更新日時などの情報を収集するデータ収集過程と、前記収集された各データから属性の値を抽出し、各データが、前記抽出した属性の値、識別ＩＤ、更新日時などからなる構成のデータベース（新データベース）を生成して記憶装置に格納する属性情報抽出過程と、前記記憶装置に格納された新データベース内の属性の値が同一とみなせるデータ集合を同一グループに分類する名寄せ過程と、前記記憶装置に格納された新データベースと過去に生成して記憶装置に保持されている旧データベースとの間で、属性の値が同一とみなせるデータ同士を同一と判断して両データベース間の各データを対応付けする結合過程と、前記新データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報と、前記データと対応付けされた前記旧データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報とを比較することによって、記憶装置に格納された新データベース内の該当データに更新情報を付与する更新情報付与過程とを実行することを特徴とする。
【００１０】
次に、本発明のデータベース生成プログラムは、複数地点から、名義や住所などの属性の値を含むデータ、該データの識別ＩＤ、更新日時などの情報を収集するデータ収集プロセスと、前記収集された各データから属性の値を抽出し、各データが、前記抽出した属性の値、識別ＩＤ、更新日時などからなる構成のデータベース（新データベース）を生成する属性情報抽出プロセスと、前記属性情報抽出プロセスで生成された新データベース内の属性の値が同一とみなせるデータ集合を同一グループに分類する名寄せプロセスと、前記新データベースと過去に生成した旧データベースとの間で、属性の値が同一とみなせるデータ同士を同一と判断して両データベース間の各データを対応付けする結合プロセスと、前記新データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報と、前記データと対応付けされた前記旧データベース中のデータの識別ＩＤや更新日時などの情報とを比較することによって、前記新データベース内の該当データに更新情報を付与する更新情報付与プロセスとをコンピュータに実行させるプログラムであることを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の一実施例について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施の形態のデータベース生成装置の構成例を示す図である。データベース生成装置１０は、インターネット等のネットワーク４０に接続されるものであり、該ネットワーク４０を介して、店の案内情報などのデータ集合を管理・運営している複数の情報サーバ２０と、ユーザが使用するユーザ端末３０とに接続している。ネットワーク４０に接続された個々の情報サーバ２０はそのＵＲＬ（uniform resource locator）によって識別される。各情報サーバ２０は、その内部にデータ集合をもち、当該データ集合を、他の情報サーバとは独立して管理・運営している。したがって、同一店舗の案内情報などが、複数の情報サーバ２０内に存在することが多々ある。データベース生成装置１０自体も、その内部にデータ集合をもって、管理・運営するという形態をとっていてもよい。ユーザ端末３０としては、典型的には、ＷＷＷソフトウェア（ＷＷＷブラウザ）が組み込まれたパーソナルコンピュータ（パソコン）や携帯端末が使用される。各ユーザは、該ユーザ端末３０を用いて情報検索などを行うほか、必要ならデータベース生成装置１０に対して要望等を通知する。
【００１２】
データベース生成装置１０は、データ収集手段１１、属性情報抽出手段１２、名寄せ手段１３、結合手段１４、更新情報付与手段１５の各処理手段、及び、データベース格納部１６を具備する。データベース格納部１６には、過去（ここでは前回とする）に生成したデータベース（旧データベース）１７と新規に生成したデータベース（新データベース）１８が格納される。データベース生成装置１０は、所謂コンピュータで実現されるものであり、各処理手段１１〜１５はＣＰＵやその内蔵メモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭ等）が受け持ち、データベース格納部１６はハードディスク、その他の外部記憶装置などが受け持つ。
【００１３】
なお、データベース生成装置１０自体、ユーザ端末３０から検索要求を受けて情報検索サービスを実施してもよい。この場合、図１では省略したが、データベース生成装置１０は情報検索手段も具備することになる。また、情報検索装置は該データベース生成装置１０とは別構成として、データベース生成装置１０で生成したデータベースを別の情報検索装置で利用することでもよい。
【００１４】
図２は、本発明の一実施形態のデータベース生成方法のフローチャートを示す図である。以下、図２のフローチャートに従って、本データベース生成装置１０の動作を詳しく説明する。
【００１５】
データベース生成装置１０では、データ収集手段１１において、一定期間や特定日時ごと（例えば、１日、１週間、毎月曜日など）に、各情報サーバ２０にアクセスし、各情報サーバ２０内のデータ（データ集合）を収集する（ステップ１１１）。ここで、各データは一つのファイルであり、全てのファイルがあるディレクトリ配下にあるものとする。このディレクトリの所在は、データベース生成装置１０の管理者と各情報サーバ２０の管理者との間であらかじめ取り決めがなされており、データ収集手段１１は、各情報サーバ２０の該ディレクトリ配下のファイル群をダウンロードし、例えばＲＡＭやハードディスク等に一時的に格納する。ここで、ファイルとともに、データの名称となるファイル名（これが当該データのリンク情報となる）とファイルの更新日時の情報も取得する。
【００１６】
図３は、情報サーバＡ及びＢからダウンロードしたデータの一例を示したものである。この例では、同一店舗「紅蘭亭」のデータが情報サーバＡにもＢにも登録されているものとし、そのデータを示したものである。図３に示すように、情報サーバＡとＢでは、同一店舗「紅蘭亭」でも、名義や住所等が異なる形式、表現で登録されている。
【００１７】
次に、属性情報抽出手段１２において、上記データ収集手段１１で収集した各データから名義や住所などの該データを特徴付ける属性の値を抽出する（ステップ１１２）。各データファイルは典型的にはＨＴＭＬ文書やＸＭＬ文書であり、ユーザはユーザ端末３０を用いてＷＷＷソフトウェア（ＷＷＷブラウザ）から該当ファイルのＵＲＬにアクセスすることにより、その内容を閲覧することができるものである。各データファイルの内容が、どういった属性からなり、各属性がどのようなフォーマットで記述されているかといったフォーマット情報は、各情報サーバ２０ごとに決められている。ここでは、各情報サーバに対応したデータファイルフォーマット解析ルーチンを属性情報抽出手段１２が保持しているとする。属性情報抽出手段１２は、各情報サーバに対応したデータファイルフォーマット解析ルーチンにより、データファイルから名義や住所などの属性値を抽出する。次に、属性情報抽出手段１２では、抽出した名義や住所などの属性値と該データが存在する情報サーバ名及び該データのリンク情報及び更新日時の情報等からなるデータ（レコード）を作成し、このようなデータが集積したデータベースを生成してデータベース格納部１６に格納する。この新たに生成されたデータベースを新データベース１８とする。また、前回（１日前、１週間前など）、同様に各情報サーバ２０からデータを収集して生成し、後述の名寄せ、結合、更新情報付与等の処理を施したデータベースを旧データベース１７とする。
【００１８】
図４は、新たに生成されたデータベース（新データベース）１８の一例を示したもので、（ａ）は情報サーバＡのデータ、（ｂ）は情報サーバＢのデータである。ここでは、抽出する属性として業種、名義、住所をとっている。業種体系は情報サーバ２０ごとに一般に異なっている。また、同一店舗のデータでも、情報サーバが異なれば、名義や住所の表記には揺れがある。
【００１９】
なお、情報サーバ２０が、店のデータファイルの他に、各店の名義や住所、電話番号、リンク情報などの基本情報のみが記載されているデータのリストからなるファイルをもっている場合、データ収集手段１１において、データファイル群の代わりに、そのようなリストファイルをダウンロードしてもよい。この場合、属性情報抽出手段１２においては、リストファイルの各データから名義、住所、リンク情報などを抽出し、抽出したリンク情報をもとに、再び情報サーバ２０にアクセスし、データファイルの更新日時情報を取得する。そして、同様に図４のような新データベース１８を生成する。
【００２０】
次に、名寄せ手段１３において、新データベース１８内の名義や住所などの属性の値が同一とみなせるデータ（レコード）を同一グループに分類する（ステップ１１３）。即ち、同一店舗として名寄せする。
【００２１】
例えば、図４に示した新データベース１８の任意の２データ間において、名義及び住所の属性の値同士を照合し、マッチしたレコード同士を同一グループに分類する。名義文字列や住所文字列の照合方法には例えば次のようなものが考えられる。一つには完全一致したときマッチするとみなす方法（完全一致と呼ぶ）があり、また、両方に共通して含まれる文字の数の割合がある閾値以上のときマッチするとみなす方法（文字単位一致と呼ぶ）がある。他には、文字列を単語分割して両方に共通して含まれる単語の数の割合がある閾値以上のときマッチするとみなす方法（単語単位一致と呼ぶ）がある。いずれの方法も、漢数字を算用数字に変換したり、英字を大文字に統一化するといった表記の揺れを解消する処理を事前に行うことにより、より照合の精度を高めることが可能である。  照合の結果、図４の例では、１番目と４番目のデータ（レコード）がマッチし、３番目と６番目のデータがマッチする。このマッチしたレコード同士を同一グループに分類する。ここで、各グループを通常のデータと区別して、名寄せデータと呼ぶことにする。
【００２２】
名寄せ手段１３では、各名寄せデータの名義や住所の属性値として、例えば当該名寄せデータに含まれるデータの名義や住所の属性値から一つだけ選んで、その値そのものを用いるか、あるいは正規化した値に変換する。また、各データの業種名は、データベース生成装置１０独自の業種体系における対応する業種名に変換する。
【００２３】
図４について、こうして更新された新データベース１８の一例を図５に示す。例えば、データベース生成装置１０独自の業種体系では、業種として「和食」、「中華」などがあり、図４におけるデータの業種名はいずれも「中華」に変換される。図５において、同一グループに分類された１番目と４番目のデータの業種名はともに「中華」に変換されるので、名寄せデータとしての業種名も「中華」となる。３番目と６番目のデータに関しても同様である。また、名寄せデータの名義や住所の属性値としては、１番目と４番目のデータでは、名義は「紅蘭亭」を選択し、住所は「新宿区神楽坂１−２−３」を選択している。同様に、３番目と６番目のデータでは、名義は「大竹亭」を選択し、住所は「新宿区神楽坂３−８−６」を選択している。なお、図５中の新データベース１８の「更新情報」の欄は後述の更新情報付与手段１５で書き替えられるもので、ここでは全て空（ＮＵＬＬ）としておく。
【００２４】
ここで、どの属性値同士をどの照合方法で照合させるかといった照合ルールは、名寄せ手段１３を実現するプログラム内に記述してもよいし、データベース生成装置１０内の、プログラムが参照する外付けテーブルに記述して、データベース生成装置１０の管理者が、この外付けテーブルを自由に変更できるようにしておいてもよい。
【００２５】
図６は、このような外付けテーブルの内容の一例である。図６（ａ）では、データが一致する基準を記述する。この例では、照合項目として名義と住所を指定している。名義の照合結果の評価値が９０点以上かつ住所の照合結果の評価値が８０点以上の場合、あるいは名義の照合結果の評価値が８０点以上かつ住所の照合結果の評価値が９０点以上の場合、２データが一致すると判定する。図６（ｂ）では、名義の照合方法を記述する。ここでは、照合方法として完全一致、文字単位一致、単語単位一致を指定しており、各方法による照合を行う。完全一致の照合処理で一致したならば評価値１００とし、一致しなければ評価値０とする。文字単位一致の照合結果の評価値は一致した文字の数の割合に１００を乗じたものとする。単語単位一致の照合結果の評価値も一致した単語の数の割合に１００を乗じたものとする。一番高い評価値を返した照合方法の評価値を名義の評価値とする。図６（ｃ）では、住所の照合方法を同様に記述する。ここでは、照合方法として完全一致、単語単位一致を指定している。一番高い評価値を返した照合方法の評価値を住所の評価値とする。
【００２６】
次に、結合手段１４において、データベース格納部１６にある、名寄せ後の新データベース１８と、前回各情報サーバ２０からデータを収集して、生成した旧データベース１７との間で、名義や住所などの属性の値が同一とみなせる名寄せデータ同士を同一と判断してリンク付けし、対応付けする（ステップ１１４）。例えば、新旧データベース１７、１８内の同一と判断された両データに、同一なデータであることを示す情報を付与するなどしてリンク付けし、対応付けする。
【００２７】
ここでは、情報サーバ２０において、同一データのリンク情報が時の経過とともに変わり得るという前提であるものとする。各データの更新情報を導出するにあたっては、新データと旧データの更新日時などを比較する必要があり、そのためには、新旧データベースにおいて、どのデータが同一かを判断しなけれならない。リンク情報が不変であれば、リンク情報が同一かで判断できるが、リンク情報が変わり得るという前提のもとでは、データがもつ名義や住所の属性値が同一かで判断する必要があるわけである。ここで、同一データであっても時の経過とともに、名義などが微妙に変更される場合もありうるので、照合は、表記の揺れを考慮して行う。具体的には、例えば完全一致以外に文字端単位一致や単語単位一致といった照合方法で行う。基本的には名寄せの場合と同様である。また、照合の対象となる項目を、例えば名義のみにすると、同一店の住所が変更しても、新旧のデータはマッチすることになる。このように、どのような条件で新旧のデータを同一視するかは、照合ルールを変更することにより調節可能である。図７に、外付けテーブルに記述する照合ルールにおけるデータ一致基準の一例を示す。ここでは照合項目として名義のみを指定した例を示している。名義の照合方法の記述は、例えば図６と同様にすればよい。
【００２８】
図８は、旧データベース１７の一例である。便宜上、図８では、各データは前々回から更新がなかったとしている。結合手段１４では、図５に示した新データベース１８の各名寄せデータと同一な旧データベース１７の名寄せデータを、名義のみあるいは名義及び住所の属性値同士を照合することによって特定する。その結果、図５の新データベース１８の１番目、２番目、３番目の名寄せデータがそれぞれ、図８の旧データベース１７の１番目、２番目、３番目の名寄せデータにリンク付けされる。図５の新データベース１８の４番目の名寄せデータにリンク付けされる名寄せデータは、図８の旧データベース１７には存在しない。なお、リンク付けされた名寄せデータ内の同一の対応情報サーバをもつデータ同士も、同一のデータとしてリンク付けされる。以後、図５、図８の各データを上から何番目かで表現する。
【００２９】
次に、更新情報付与手段１５において、新データベース１８のデータのリンク情報や更新日時の情報と、結合手段１４により該データと同一と判断された旧データベース１７中のデータのリンク情報や更新日時の情報とを比較することにより、新データベース１８中の該当データに更新情報を設定・付与する（ステップ１１５）。即ち、新データベース１８中のデータとリンク付けされた旧データベース１７のデータがあり、かつリンク情報または更新日時が変更されているとき、該データは更新されたものと判断し、いずれも変更されていないとき、該データは更新なしと判断し、新データベース１８中の該当データの更新情報を「更新」あるいは「更新なし」とする。また、新データベース１８中のデータとリンク付けされた旧データベース１７のデータがない場合、該データは新規に作成されたものと判断し、新データベース１８中の該当データの更新情報を「新規」とする。
【００３０】
例えば、図５の新データベース１８の１番目のデータは、リンク付けされた図８の旧データベース１７の１番目のデータと、リンク情報が同じで、更新日時が変わっているので、当該データは更新されたものと判断する。
【００３１】
図５の新データベース１８の２番目のデータは、リンク付けされた図８の旧データベース１７の２番目のデータと比べ、リンク情報も更新日時も不変なので、当該データは更新されていないものと判断する。図５の新データベース１８の４番目のデータについても同様である。
【００３２】
図５の新データベース１８の３番目のデータは、リンク付けされた図８の旧データベース１７の３番目のデータと比べ、更新日時は変わらないが、リンク情報が変わっているので、当該データは更新されたものと判断する。
【００３３】
図５の新データベース１８の５番目のデータは、名寄せデータとしては、図８の旧データベース１７の３番目の名寄せデータとリンクしているが、データとしてリンク付けされたデータは図８の旧データベース１７にないので、新規に作成されたものと判断する。
【００３４】
図５の新データベース１８の６番目のデータにリンク付けされたデータは、図８の旧データベース１７にないので、当該データは新規に作成されたものと判断する。
【００３５】
このようにして、図５の新データベース１８と図８の旧データベース１７の場合、図９に示すような更新情報の付与された新データベース１８が最終的に生成される。更新情報付与手段１５では、この最終的に生成された新データベース１８でもって旧データベース１７を上書きする。
【００３６】
以上によりデータベースの生成が終了する。最終的に生成されたデータベースにユーザ端末３０からアクセスし、ユーザの要求に合致するデータを検索し表示したときには、名寄せデータの業種、名義、住所の情報と、該データが存在する情報サーバ２０内のファイルへのリンク情報及び更新情報が表示される。図１０は、図９の生成データベースにより、業種が「中華」で住所が「新宿区神楽坂」である店を検索したときの検索結果の表示例である。ユーザはこのリンク情報を画面上でクリックすることにより、リンク先のファイルの内容である店の詳細情報にアクセスすることができる。
【００３７】
以上、本発明の典型的な一実施例について述べたが、名寄せ前の旧データベースを保持しておき、結合手段１４のリンク付けを、名寄せ後の新旧データベース（図５及び図８）間で実行するのではなく、名寄せ前の新旧データベース（図４及び図４相当の古いデータベース）間で実行してもよい。例えば、この場合、対応情報サーバが同一なデータ同士を照合させる。
【００３８】
情報サーバ２０において、同一データのリンク情報が時の経過とともに変わりえても、各データにとって恒久的に不変なＩＤ情報がデータ中に含まれている場合は次のように処理を行うこともできる。属性情報抽出手段１２において、このＩＤ情報を抽出し、結合手段１４におけるリンク付けを、新データベース中の各データに対し、当該データと同一のＩＤ情報をもつ旧データベース中のデータをリンク付けることによって行う。
【００３９】
また、情報サーバ２０において、同一データのリンク情報が常に不変であれば、結合手段１４のリンク付けは必要でない。更新情報付与手段１５において、生成したデータベース（名寄せ前のものでも名寄せ後のものでもよい）中のデータの更新日時が、前にデータ集合を収集した時点以降ならば、該データは更新されたデータか新規データであることが分かる。さらに、該データの対応情報サーバとリンク情報がともに同一であるデータが、前に生成したデータベース中にあれば、該データは更新されたデータであり、なければ新規データであることが判明する。
【００４０】
上記に挙げた以外にも、本発明は特許請求の範囲の記載内で、様々な変更や拡張が可能である。例えば、名寄せ手段や名寄せ過程をなくして、各データの更新情報のみを付与する構成も考えられる。
【００４１】
なお、図１で示した装置における各部の一部もしくは全部での処理機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、あるいは、図２で示した処理手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもない。また、コンピュータでその処理機能を実現するためのプログラム、あるいは、コンピュータにその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、ＦＤや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることができるとともに、インターネット等のネットワークを通してそのプログラムを配布したりすることが可能である。
【００４２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、生成されたデータベースからユーザの要求に合致するデータを検索したとき、重複データがなく、かつデータの更新情報が付加された形で検索結果を表示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態のデータベース生成装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態のデータベース生成方法のフローチャート図である。
【図３】情報サーバからダウンロードしたデータの一例を示す図である。
【図４】属性情報抽出手段で生成された新データベースの一例を示す図である。
【図５】名寄せ手段で更新された新データベースの一例を示す図である。
【図６】名寄せ手段で適用される照合ルールの一例を示す図である。
【図７】結合手段で適用される照合ルールの一例を示す図である。
【図８】前回生成した旧データベースの一例を示す図である。
【図９】更新情報付与手段で更新情報が付与された新データベースの一例を示す図である。
【図１０】本発明により生成されたデータベースからの検索結果の表示画面の一例を示す図である。
【図１１】従来のデータベース生成技術により生成したデータベースからの検索結果の表示画面の例を示す図である。
【符号の説明】
１０    データベース生成装置
１１    データ収集手段
１２    属性情報抽出手段
１３    名寄せ手段
１４    結合手段
１５    更新情報付与手段
１６    データベース格納部
１７    旧データベース
１８    新データベース
２０    情報サーバ
３０    ユーザ端末
４０    ネットワーク
【図１】
0003803961.tif 000002
【図２】
0003803961.tif 000003
【図３】
0003803961.tif 000004
【図４】
0003803961.tif 000005
【図５】
0003803961.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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