連続的な特性を有する複数のデータを記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶された前記複数のデータにおいて、連続するデータ間で時間的又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷が生じたか否かを判定する判定装置とを備えたデータ判定システムであって、前記判定装置は、前記複数のデータそれぞれの特性及び当該複数のデータ間の関連性を記憶する周辺情報記憶部と、前記変遷が生じたか否かを示す変遷情報が付与されたデータ対の情報を記憶する変遷情報記憶部と、前記周辺情報記憶部に記憶された特性及び関連性に基づいて、特性及び関連性が類似したデータ対を前記記憶装置から抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された複数のデータ対を、データ対が有する特性及び関連性が類似し、かつ、前記変遷情報が付与されたデータ対を含む部分集合に分類する分類部と、前記分類部によって分類された部分集合ごとに、当該部分集合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生成部と、前記部分集合ごとに、前記生成部によって生成された判定基準を用いて当該部分集合に含まれるデータ対に変遷が生じたか否かを判定する判定部と、を備えたことを特徴とするデータ判定システム。前記分類部は、前記データ対に含まれる2つのデータそれぞれにおいて共通する特性及び関連性を抽出し、前記2つのデータそれぞれから前記共通する特性及び関連性に対する意味的な繋がり方のパターン及び当該パターンの数を抽出し、抽出したパターン及び数を用いて、前記データ対からの前記共通する特性及び関連性に対する意味的な繋がり方のパターン及び当該パターンの数の和を算出することで、前記共通する特性及び関連性を意味論に基づくベクトル値に変換し、当該ベクトル値を用いて、前記データ対の特性及び関連性が類似しているか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載のデータ判定システム。前記生成部は、前記変遷情報が付与されたデータ対における前記意味論に基づくベクトル値を用いた機械学習手法により前記判定基準を生成することを特徴とする請求項2に記載のデータ判定システム。前記判定部は、前記部分集合に含まれるデータ対それぞれの前記意味論に基づくベクトル値と、前記生成部によって生成された判定基準とを比較することで、前記データ対に変遷が生じたか否かを判定することを特徴とする請求項2又は3に記載のデータ判定システム。前記判定部は、前記生成部が前記判定基準の生成に用いた機械学習手法に基づいて、前記データ対に変遷が生じたか否かを判定することを特徴とする請求項3又は4に記載のデータ判定システム。前記分類部は、任意の条件を用いて前記データ対が有する特性及び関連性を選択し、選択した特性及び関連性に基づいて、前記共通する特性及び関連性を意味論に基づくベクトル値に変換することを特徴とする2~5のいずれか一つに記載のデータ判定システム。連続的な特性を有する複数のデータを記憶するデータ記憶部と、前記複数のデータそれぞれの特性及び当該複数のデータ間の関連性を記憶する周辺情報記憶部と、前記複数のデータにおいて、連続するデータ間で時間的移り変わり又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷が生じたか否かを示す変遷情報が付与されたデータ対の情報を記憶する変遷情報記憶部と、前記周辺情報記憶部に記憶された特性及び関連性に基づいて、特性及び関連性が類似したデータ対を前記記憶装置から抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された複数のデータ対を、データ対が有する特性及び関連性が類似し、かつ、前記変遷情報が付与されたデータ対を含む部分集合に分類する分類部と、前記分類部によって分類された部分集合ごとに、当該部分集合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生成部と、前記部分集合ごとに、前記生成部によって生成された判定基準を用いて当該部分集合に含まれるデータ対に変遷が生じたか否かを判定する判定部と、を備えたことを特徴とするデータ判定装置。データ判定システムで実行されるデータ判定方法であって、前記データ判定システムは、連続的な特性を有する複数のデータを記憶する記憶装置と、連続するデータ間で時間的移り変わり又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷が生じたか否かを判定する判定装置とを備え、前記判定装置が、前記複数のデータそれぞれの特性及び当該複数のデータ間の関連性を記憶する周辺情報記憶部を参照して、特性及び関連性が類似したデータ対を前記記憶装置から抽出する抽出工程と、前記複数のデータにおいて、連続するデータ間で時間的移り変わり又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷が生じたか否かを示す変遷情報が付与されたデータ対の情報を記憶する変遷情報記憶部を参照して、前記抽出工程によって抽出された複数のデータ対を、データ対が有する特性及び関連性が類似し、かつ、前記変遷情報が付与されたデータ対を含む部分集合に分類する分類工程と、前記分類工程によって分類された部分集合ごとに、当該部分集合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生成工程と、前記部分集合ごとに、前記生成工程によって生成された判定基準を用いて当該部分集合に含まれるデータ対に変遷が生じたか否かを判定する判定肯定と、を含んだことを特徴とするデータ判定方法。しかしながら、上述した従来技術では、データ間の変遷を容易に判定することができない場合があった。具体的には、企業のデータは極度にドメイン特化されているため、上述した従来技術では、スキーマを入念に調査したボトムアップ的な個別対応が求められことから、データ間の変遷を容易に判定することができない。例えば、同一性に基づいてデータをマージする手法は、データの直接のプロパティに関する情報は用いているものの、様々なデータソースの意味論的な繋がりを対象としていない事前に与えられた知識に基づくトップダウンな手法であるため、人手でドメインの知識に基づく制約を作成する必要があり、人手の負荷が大きく、データ間の変遷を容易に判定することができない。また、例えば、属性値の文字列類似度とSVMを用いる手法は、情報のプロパティの略記、誤記、欠損に対応する手法であり、名称の変化など、プロパティの文字列が全く変更してしまうようなデータには対応していない。また、属性値の文字列類似度とSVMを用いる手法は、データの直接のプロパティに関する情報は用いているものの、様々なデータソースの意味論的な繋がりを対象としていない。さらに、属性値の文字列類似度とSVMを用いる手法は、データを比較するテーブルカラムを人手で設定する必要があり、データの内容を人間が理解する必要があるため負荷が大きい。これらのことから、属性値の文字列類似度とSVMを用いる手法においても、データ間の変遷を容易に判定することができない。そこで、本願に係る技術は、上述した従来技術の問題に鑑みてなされたものであって、データ間の変遷を容易に判定することを可能にするデータ判定システム、データ判定装置及びデータ判定方法を提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願のシステムは、連続的な特性を有する複数のデータを記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶された前記複数のデータにおいて、連続するデータ間で時間的移り変わり又は空間的移り変わりに伴う変化である変遷が生じたか否かを判定する判定装置とを備えたデータ判定システムであって、前記判定装置は、前記複数のデータそれぞれの特性及び当該複数のデータ間の関連性を記憶する周辺情報記憶部と、前記変遷が生じたか否かを示す変遷情報が付与されたデータ対の情報を記憶する変遷情報記憶部と、前記周辺情報記憶部に記憶された特性及び関連性に基づいて、特性及び関連性が類似したデータ対を前記記憶装置から抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された複数のデータ対を、データ対が有する特性及び関連性が類似し、かつ、前記変遷情報が付与されたデータ対を含む部分集合に分類する分類部と、前記分類部によって分類された部分集合ごとに、当該部分集合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生成部と、前記部分集合ごとに、前記生成部によって生成された判定基準を用いて当該部分集合に含まれるデータ対に変遷が生じたか否かを判定する判定部とを備える。本願のシステムは、データ間の変遷を容易に判定することを可能にする。以下に添付図面を参照して、本願の開示するデータ判定システム、データ判定装置及びデータ判定方法の実施例を詳細に説明する。なお、本願のデータ判定システム、データ判定装置及びデータ判定方法は、以下の実施例により限定されるものではない。[実施例1に係るデータ判定システムの構成]以下では、まず、実施例1に係るデータ判定システムの構成について説明する。図1は、実施例1に係るデータ判定システム1の構成の一例を示す図である。図1に示すように、実施例1に係るデータ判定システム1は、判定装置100と記憶装置200とを備える。記憶装置200は、例えば、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置であり、連続的な特性を有するデータを記憶する。具体的には、記憶装置200は、図示しない端末などによって時間的又は空間的に連続して発行された複数のデータセットを記憶する。図2は、実施例1に係る記憶装置200によって記憶される情報を説明するための図である。例えば、記憶装置200は、図2のAの2003年度発行のデータに示すように、年度ごとに発行されたデータセットを記憶する。一例を挙げると、図2のAに示すように、記憶装置200は、2003年度発行のデータの一つとして、2003年度論文.xlsを記憶する。2003年度論文.xlsは、図2のAに示すように、タイトル:C技術の動向、著者:山田太郎、投稿日:2003年5月1日、受理日:2003年8月1日といったメタデータがレコードに関連付けられている。ここで、年度ごとにデータセットを記憶する場合には、記憶装置200は、新たなメタデータデータ年度:2003が付与されたレコードを記憶する。なお、上述するレコードとは、データセットに含まれる個々のデータを意味する。また、記憶装置200は、連続して発行されるデータセットの発行期間としては、年度以外に、半期、四半期、月などの単位で発行されるデータセットも記憶する。また、記憶装置200は、発行期間の異なる複数のレコードを、期間単位を合わせて管理することも可能である。例えば、記憶装置200は、最も短い期間単位でレコードを管理する。図2のBに示すように、発行期間が異なるプロジェクトDBと、外部投稿DBと、社員DBとを管理する場合には、記憶装置200は、社員DBの発行期間に合わせて、プロジェクトDBのレコード及び外部投稿DBのレコードをコピーするようにする。このとき、記憶装置200は、社員DBのレコードだけではなく、プロジェクトDB及び外部投稿DBのコピーされたレコードに対しても連続性を示す情報を付与して管理する。また、記憶装置200は、空間的に連続するデータセットとして、都道府県などを単位にデータセットを記憶する。かかる場合、例えば、隣接する東京都と神奈川県とで発行されたデータを連続するデータセットとして記憶する。記憶装置200によって記憶されるデータは、データベース化されたものであってもいいし、スプレッドシート等のファイルであってもよい。また、図1においては、記憶装置200のみが図示されているが、本願の開示するデータ判定システムは、これに限定されるものではなく、記憶装置を有するものであればどのようなものでもよい。例えば、データベースサーバや、ユーザ端末などであってもよい。判定装置100は、図1に示すように、I/FInterface部10と、入力部20と、表示部30と、記憶部40と、制御部50とを備え、記憶装置200と接続される。そして、判定装置100は、記憶装置200によって記憶された連続的な特性を有するデータセットに含まれるレコード間に時間的空間的移り変わりに伴う変化である変遷があるか否かを判定して、変遷があるレコード間に変遷を示すメタデータを付与する。一例を挙げると、判定装置100は、名称の異なるある年度のデータセットに含まれるプロジェクトのレコードと翌年度のデータセットに含まれるプロジェクトのレコードとの間に変遷の関係があるか否か例えば、一連のプロジェクトに関するデータであるか否かを判定して、レコード間に変遷を示すメタデータを付与する。さらに、判定装置100は、入力部20を介してユーザから入力された検索キーワードに関するデータを表示部30に表示する。なお、判定装置100は、例えば、PCPersonalComputer、ワークステーション又はデータ判定用の専用装置である。I/F部10は、制御部50と、入力部20、表示部30及び記憶部40との間での各種情報のやり取りを制御する。入力部20は、例えば、キーボードやマウスなどであり、ユーザによる種々の情報の入力処理を受付ける。一例を挙げると、入力部20は、ユーザによる変遷の判定処理開始の入力処理を受付ける。表示部30は、例えば、ディスプレイなどであり、ユーザに対して処理結果を表示出力する。一例を挙げると、表示部30は、ユーザによって入力部20から入力された変遷の判定処理の処理結果を表示出力する。記憶部40は、図1に示すように、レコード周辺情報記憶部41と、教師データ記憶部42とを有する。記憶部40は、例えば、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置、または、RAMRandomAccessMemory、フラッシュメモリFlashMemoryなどの半導体メモリ素子である。レコード周辺情報記憶部41は、記憶装置200によって記憶された複数のデータそれぞれの特性及び当該複数のデータ間の関連性を記憶する。具体的には、レコード周辺情報記憶部41は、レコードごとに、当該レコードの種類を示す属性情報と、当該レコードの特徴を示すメタデータと、当該レコードが連続性においてどの位置のレコードであるかを示す連続情報とを関連付けて記憶する。また、以下では、属性情報を単に属性と記載する場合がある。また、レコード周辺情報記憶部41は、後述する制御部50による処理結果を記憶する。ここで、レコード周辺情報記憶部41によって記憶される情報の詳細について説明する。図3は、実施例1に係るレコード周辺情報記憶部41によって記憶される情報の一例を説明するための図である。図3においては、また、図3においては、図3のAが、RDFを用いたグラフ表現により情報を記憶する場合について示す。また、図3のBが、スプレッドシートにより情報を記憶する場合について示す。例えば、RDFを用いたグラフ表現により情報を記憶する場合には、レコード周辺情報記憶部41は、図3のAに示すように、グラフ構造を有する情報を記憶する。すなわち、レコード周辺情報記憶部41は、図3のに示すように、ラベル付き有向グラフデータを記憶する。例えば、レコード周辺情報記憶部41は、図3のAに示すように、レコードの実体を示すノードと、レコードの属性を示すノードレコードからrdf:typeラベルで結ばれたノードと、メタデータを示す複数のノード矩形のノードとを有するラベル付き有向グラフデータを記憶する。各ノードは、RDFの仕様に基づいてリソースresource、クラスclass、リテラルliteralと称される。例えば、レコード周辺情報記憶部41は、図3のA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。また、例えば、スプレッドシートにより情報を記憶する場合には、レコード周辺情報記憶部41は、図3のBに示すように、2003年度のデータセットとして、属性ごとにテーブルを設け、各行をレコード、各列をメタデータとした情報を記憶する。一例を挙げると、レコード周辺情報記憶部41は、図3のBに示すように、属性:社員のテーブルに、レコードのメタデータID:101、Name:山田一郎、Phone:704、Org:701及び年度:2003が格納された情報を記憶する。ここで、図3のBに示す年度が連続情報に相当する。同様に、レコード周辺情報記憶部41は、属性:社員のテーブルに、レコードのメタデータID:102、Name:鈴木二郎、Phone:809、Org:701及び年度:2003が格納された情報を記憶する。ここで、レコード周辺情報記憶部41に記憶される情報は、属性間のレコードについても関連付けられる。例えば、図3のBに示すように、レコード周辺情報記憶部41に記憶される情報では、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3のB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のB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。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3のBに示すID、Name、Phone、年度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、例えば、図3のB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記憶部41に格納される際にシーケンシャルに付与される。図1に戻って、教師データ記憶部42は、変遷が生じたか否かを示す変遷情報が付与されたレコード対の情報を記憶する。具体的には、教師データ記憶部42は、変遷情報を持つレコード対の情報と、変遷情報を持たないレコード対の情報を記憶する。例えば、教師データ記憶部42は、2つのリソースのURIUniformResourceIdentifier又は一意に示すIDと、変遷情報を2値で表現したラベルとを3つ組のテーブルで記憶する。ここで、ラベルとしては、例えば、変遷情報を持つ教師データの場合に1、変遷情報を持たない教師データの場合に1を付与する。なお、ラベルの値はTRUE、FALSEなど、2値で表現できるものであればどのようなものでも適用可能である。また、教師データ記憶部42の初期状態は、1つまたは複数の連続的な特性を持つリソースのURIの対と、それに対する変遷情報を持つか否かを示したラベルを保持した状態である。制御部50は、図1に示すように、レコード収集部51と、データセット内レコード連結部52と、連続レコード対抽出部53と、レコード対分類部54と、変遷情報統合モデル学習部55と、レコード変遷情報判定部56とを有する。制御部50は、例えば、CPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnitなどの電子回路やASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAFieldProgrammableGateArrayなどの集積回路である。レコード収集部51は、I/F部10を介して、記憶装置200から連続的な特性を有する複数のデータを収集する。具体的には、レコード収集部51は、時間的又は空間的に連続して発行され、記憶装置200によって記憶された複数のデータセットを収集する。例えば、レコード収集部51は、記憶装置200によって記憶された年度ごとに発行されたデータセットに含まれる各レコードを収集する。なお、レコード収集部51によるレコードの収集のタイミングは、管理者によって任意に決定することができる。例えば、記憶装置200に新たなデータセットが格納されるたびに収集する場合であってもよいし、定期的に収集する場合であってもよい。データセット内レコード連結部52は、記憶装置200によって記憶された連続的な特性を有する複数のデータごとに、当該データの種類を示す属性情報と、当該データの特徴を示す特徴情報と、連続的な特性における当該データの位置づけを示す連続情報とを関連付ける。具体的には、データセット内レコード連結部52は、レコード収集部51によって収集された複数のレコードごとに、属性情報と、メタデータと、連続性を示す連続情報との関連を示す情報を生成して、レコード周辺情報記憶部41に格納する。図4は、実施例1に係るデータセット内レコード連結部52による処理の例1を説明するための図である。例えば、データセット内レコード連結部52は、図4に示すように、レコード収集部51によって収集された2003年度のレコードについて、属性情報と、メタデータと、連続情報との関連を示すRDFのグラフ構造を生成してレコード周辺情報記憶部41に格納する。一例を挙げると、データセット内レコード連結部52は、まず、図4に示すように、レコード収集部51によって収集されたレコード2003研究プロジェクトAについて、レコードと属性project:プロジェクトとをrdf:typeラベルで結び、さらに、レコードと特徴メタデータとを、project:プロジェクト名や、project:データ年度などのラベルで結ぶ。さらに、データセット内レコード連結部52は、同一年度内で関連付けられているレコード間を関連メタデータのラベルにより連結する。例えば、データセット内レコード連結部52は、図4に示すように、データ年度が2003年度であるレコードhttp://ntt.co.jp/project2003_研究プロジェクトAとhttp://ntt.co.jp/person2003_山田太郎とを関連メタデータProject:責任者により連結する。ここで、データセット内レコード連結部52は、年度に依存しない情報には年度情報を連結しない。例えば、データセット内レコード連結部52は、http://ntt.co.jp/wordA技術や、http://ntt.co.jp/wordB技術などには年度情報を連結しない。そして、データセット内レコード連結部52は、属性情報、特徴メタデータ、レコード間を連結したグラフ構造をレコード周辺情報記憶部41に格納する。なお、データセット内レコード連結部52は、図4に示すグラフ構造だけではなく、XML形式でデータにより各レコードの関連を示す情報を生成することも可能である。図5は、実施例1に係るデータセット内レコード連結部52による処理の例2を説明するための図である。図5においては、2003年度データをRDF/XML形式データで表現した例を示す。例えば、データセット内レコード連結部52は、図5に示すように、レコード研究プロジェクトA、責任者:山田太郎、プロジェクトID:200301A、技術キーワード:A技術、B技術の関連をXML形式で表現した情報を生成する。同様に、データセット内レコード連結部52は、図5に示すように、レコード山田太郎、社員ID:X123456、役職:部長、生年月日:1955/01/01の関連をXML形式で表現した情報を生成する。図1に戻って、連続レコード対抽出部53は、周辺情報記憶部によって記憶された特性及び関連性に基づいて、特性及び関連性が類似したデータ対を記憶装置200から抽出する。具体的には、連続レコード対抽出部53は、共通の周辺情報を有する連続的なレコード対を全て抽出する。図6は、実施例1に係る連続レコード対抽出部53によって抽出されるレコード対の一例を示す図である。例えば、連続レコード対抽出部53は、図6に示すように、年度を跨いで名称がプロジェクトXからプロジェクトYに変更したレコードhttp://ntt.co.jp/project2006_プロジェクトXと、http://ntt.co.jp/project2007_プロジェクトYとを、レコード対として抽出する。ここで、連続レコード対抽出部53は、周辺情報の意味繋がり方を考慮するために、各レコードに連結された情報に共通の周辺情報を含む2つのレコードをレコード対として抽出する。例えば、連続レコード対抽出部53は、図6に示すように、周辺情報としてhttp://ntt.co.jp/wordセマンティックWeb、鈴木一郎、佐藤次郎が共通して連結されていることから、http://ntt.co.jp/project2006_プロジェクトXと、http://ntt.co.jp/project2007_プロジェクトYとを、レコード対として抽出する。図1に戻って、レコード対分類部54は、連続レコード対抽出部53によって抽出された複数のデータ対を、データ対が有する特性及び関連性が類似し、かつ、前記変遷情報が付与されたデータ対を含む部分集合に分類する。ここで、レコード対分類部54は、データ対に含まれる2つのデータそれぞれにおいて共通する特性及び関連性を抽出し、前記2つのデータそれぞれから前記共通する特性及び関連性に対する意味的な繋がり方のパターン及び当該パターンの数を抽出し、抽出したパターン及び数を用いて、前記データ対からの前記共通する特性及び関連性に対する意味的な繋がり方のパターン及び当該パターンの数の和を算出することで、前記共通する特性及び関連性を意味論に基づくベクトル値に変換し、当該ベクトル値を用いて、前記データ対の特性及び関連性が類似しているか否かを判定する。以下、レコード対分類部54によって実行される意味論に基づくレコード対の特徴抽出の詳細について説明する。ここで、レコード対分類部54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と、各レコードに対する周辺情報を入力とし、そのリソースの対の特徴を表現したベクトル値を出力とするものである。そして、この特徴ベクトル作成機能は、後述する変遷情報統合モデル学習部55及びレコード変遷情報判定部56にも適用されている。そこで、まず、レコード対分類部54、変遷情報統合モデル学習部55及びレコード変遷情報判定部56それぞれに適用されている特徴ベクトル作成機能について説明する。なお、以下では、レコード対分類部54にて実行される特徴ベクトルの生成を一例に説明する。図7は、実施例1に係るレコード対分類部54に入力されるレコード対の一例を示す図である。すなわち、図7に示すレコード対は、連続レコード対抽出部53によって抽出されたレコード対である。ここで、図7においては、レコードn1とレコードn2とが特徴を抽出するレコード対リソース対、すなわち、変遷の関係にあるか否かが判定されるレコード対を示す。また、図7においては、v1~v15がn1又はn2に対する周辺情報としてのリソースを示す。また、図7においては、L1~L5がn1又はn2に対する周辺情報としてのリテラルを示す。なお、レコード対分類部54における特徴ベクトル作成においては、任意の条件を用いて前記データ対が有する特性及び関連性を選択し、選択した特性及び関連性に基づいて、前記共通する特性及び関連性を意味論に基づくベクトル値に変換する。すなわち、レコード対分類部54における特徴ベクトル作成においては、レコードの周辺情報について、必ずしもレコード周辺情報記憶部41の元データをそのまま取得するわけでは無く、取得するデータメタデータを制限することができる。例えば、レコード対分類部54における特徴ベクトル作成においては、レコードから取得する周辺情報への最大経路長を制限したり、あるプロパティの取得を禁止ししたり、レコードから周辺情報までの経路上に入方向出方向の変化の軸となるリソースの個数を制限したりすることができる。図7に示すレコード対が入力されると、レコード対分類部54においては、特徴ベクトル作成機能により以下の処理が実行される。特徴ベクトル作成機能は、まず、共通の周辺情報を抽出し、各レコードから抽出した共通の周辺情報への意味的な繋がり方のパターン及び個数を列挙する。図8は、実施例1に係るレコード対分類部54における第1の処理の処理結果を示す図である。例えば、特徴ベクトル作成機能は、図7に示すレコード対が入力されると、n1及びn2に共通する周辺情報として、L1、L2及びL3を抽出する。そして、特徴ベクトル作成機能は、抽出したリテラルL1、L2及びL3について、レコードn1及びn2それぞれからの意味的な繋がり方と、その個数を列挙する。例えば、特徴ベクトル作成機能は、図8に示すように、L1に対するn1からの繋がり方として組織:所属:氏名を1つ列挙し、L1に対するn2からの繋がり方として組織:所属:氏名を1つ列挙する。これは、図7に示すn1からV1、V2を経由した場合の属性の繋がり方を示す。同様に、特徴ベクトル作成機能は、L2に対するn1からの繋がり方として組織:所属:氏名を1つ、プロジェクト:著者:氏名を1つ、それを組み合わせた組織:所属:氏名プロジェクト:著者:氏名を1つ列挙する。また、特徴ベクトル作成機能は、L2に対するn2からの繋がり方として組織:所属:氏名を1つ列挙する。さらに、特徴ベクトル作成機能は、L3に対するn1からの繋がり方としてプロジェクト:著者:氏名を2つ列挙し、L3に対するn2からの繋がり方として組織:所属:氏名を1つ、プロジェクト:著者:氏名を3つ、それを組み合わせた組織:所属:氏名プロジェクト:著者:氏名を3つ列挙する。なお、上記した2つのパスを組み合わせた繋がり方例えば、組織:所属:氏名プロジェクト:著者:氏名は、グラフ上の意味論を考慮したものである。次に、特徴ベクトル作成機能は、列挙した各レコードの繋がり方とその数を用いて、レコード対から共通する周辺情報への意味的な繋がり方のパターンと、その数を列挙する。図9は、実施例1に係るレコード対分類部54における第2の処理の処理結果を示す図である。図9においては、図8に示す処理結果を用いて行なった第2の処理の処理結果を示す。例えば、特徴ベクトル作成機能は、図9に示すように、対となるレコードから、共通のリテラルに到達する意味論のパターンを計数する。例えば、特徴ベクトル作成機能は、図9に示すように、L1に対するn1及びn2それぞれからの繋がり方として組織:所属:氏名組織:所属:氏名を1つ計数する。同様に、特徴ベクトル作成機能は、図9に示すように、L2に対するn1及びn2それぞれからの繋がり方として組織:所属:氏名組織:所属:氏名を1つ、プロジェクト:著者:氏名組織:所属:氏名という繋がり方を1つ、組織:所属:氏名プロジェクト:著者:氏名組織:所属:氏名という繋がり方を1つ計数する。さらに、特徴ベクトル作成機能は、図9に示すように、L3に対するn1及びn2それぞれからの繋がり方としてプロジェクト:著者:氏名組織:所属:氏名を2つ、プロジェクト:著者:氏名プロジェクト:著者:氏名という繋がり方を6つ、プロジェクト:著者:氏名組織:所属:氏名プロジェクト:著者:氏名という繋がり方を6つ計数する。そして、特徴ベクトル作成機能は、意味的な繋がり方のパターンごとに個数の和を算出することで、レコード対における関連性を意味論に基づくベクトル値に変換する。図10は、実施例1に係るレコード対分類部54における第3の処理の処理結果を示す図である。図10においては、図10のAが図9に示す処理結果を示し、図10のBが図9の処理結果を用いて行なった第3の処理の処理結果を示す。例えば、特徴ベクトル作成機能は、図10のAに示す繋がり方のパターンのうち同一のものを抽出し、その数の和を算出する。その結果、図10のBに示すように、特徴ベクトル作成機能は、組織:所属:氏名組織:所属:氏名が2つ、組織:所属:氏名プロジェクト:著者:氏名組織:所属:氏名が1つ、プロジェクト:著者:氏名組織:所属:氏名が3つ、プロジェクト:著者:氏名プロジェクト:著者:氏名が6つ、プロジェクト:著者:氏名組織:所属:氏名プロジェクト:著者:氏名が6つとなる処理結果を算出する。ここで、特徴ベクトル作成機能は、意味論繋がり方のパターンごとに数を対応付けた特徴変数を出力する。図11は、実施例1に係るレコード対分類部54において出力される特徴変数の一例を示す図である。例えば、特徴ベクトル作成機能は、図11に示すように、レコード対n1とn2の特徴変数y12=g1:2、g2:1、g3:3、g4:6、g5:6、g6:0、、gn:0とする特徴変数を出力する。なお、図11のgnは、各意味論を示す。例えば、g1は、組織:所属:氏名組織:所属:氏名を示す。レコード対分類部54は、特徴ベクトル作成機能により、連続レコード対抽出部53によって抽出された全てのレコード対に対して上述した処理を実行して、すべてのレコード対を特徴変数に変換する。そして、レコード対分類部54は、教師データ記憶部42によって記憶された変遷情報が付与されたレコード対の情報を参照して、特徴変数に変換したレコード対のうち、変遷情報が付加されたレコード対と同一のレコード対に対して、教師データであることを示すラベルを付与する。なお、教師データとは、変遷の関係にあるか否かを判定するため事例データを意味する。さらに、レコード対分類部54は、ラベルの付加処理を行った後の全ての特徴変数を用いて、データ対を1つ又は複数のクラスタに分類する。例えば、レコード対分類部54は、特徴変数に対して、k-means法や、ウォード法などのクラスタリング手法を適用することで、データ対をクラスタに分類する。図12は、実施例1に係るレコード対分類部54によるクラスタリング処理の一例を示す図である。ここで、図12においては、k-means法によるクラスタリングの一例を示す。なお、図12においては、2次元上に特徴変数ごとのプロットが示されているが、実際には、多次元空間に特徴変数がプロットされている。また、次元数は、意味論数繋がり方の全パターン数と同一である。例えば、レコード対分類部54は、図12のAに示すように、変換した全ての特徴変数を多次元空間の座標に配置する。そして、レコード対分類部54は、各点にランダムにクラスタを割り当て、クラスタの重心を計算する。そして、レコード対分類部54は、各点を、一番近い重心のクラスタに変更する。ここで、レコード対分類部54は、変化がなくなるまで、上記した処理を繰り返し実行して、図12のBに示すように、特徴変数をクラスタリングすることで、データ対をクラスタに分類する。さらに、レコード対分類部54は、クラスタリング処理を実行した後、各クラスタに教師データが含まれているか否かを判定する。ここで、クラスタに教師データが含まれていない場合には、レコード対分類部54は、教師データを含まないクラスタを近傍のクラスタと連結する。すなわち、レコード対分類部54は、すべてのクラスタに教師データが含まれるように、クラスタリングを実行する。そして、レコード対分類部54は、クラスタリングの実行後、各クラスタに含まれるデータ対判定データ対、教師データに分類されたクラスタを一意に特定するためのラベルを付与する。なお、クラスタ数は、装置の管理者によって1以上の整数に任意に設定される。また、クラスタ数を事前に指定しないクラスタリング手法を採用する場合であってもよい。なお、上述したレコート対分類部54においては、意味論に基づく特徴ベクトル作成機能に限らず、例えば、周辺リテラルの単語頻度ベクトルなどの他の特徴ベクトルが用いられる場合であってもよい。図1に戻って、変遷情報統合モデル学習部55は、レコード対分類部54によって分類されたクラスタごとに、当該クラスタ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。具体的には、変遷情報統合モデル学習部55は、教師データ変遷情報が付与されたデータ対における意味論に基づくベクトル値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。図13は、実施例1に係る変遷情報統合モデル学習部55によって用いられる特徴変数の一例を示す図である。図13においては、1つのクラスタにおける特徴変数の集合を示す。例えば、変遷情報統合モデル学習部55は、図13に示すように、上述した意味論に基づく特徴ベクトル作成機能により、教師データを特徴変数に変換し、それぞれの特徴変数g1~gnに変遷判別ラベルcを付加した特徴変数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。ここで、変遷情報統合モデル学習部55は、機械学習手法として、任意の手法を用いることが可能であり、例えば、SVMや、決定木などを用いる。図1に戻って、レコード変遷情報判定部56は、クラスタごとに、変遷情報統合モデル学習部55によって生成された変遷情報統合モデルを用いて当該クラスタに含まれるレコード対に変遷が生じたか否かを判定する。具体的には、レコード変遷情報判定部56は、上述した意味論に基づく特徴ベクトル作成機能により、クラスタに含まれるレコード対それぞれを特徴変数に変換する。そして、レコード変遷情報判定部56は、クラスタに含まれるレコード対それぞれの意味論に基づくベクトル値と、変遷情報統合モデル学習部55によって生成された変遷情報統合モデルとを比較することで、レコード対に変遷が生じたか否かを判定する。ここで、レコード変遷情報判定部56は、変遷情報統合モデル学習部55が変遷情報統合モデルの生成に用いた機械学習手法に基づいて、レコード対に変遷が生じたか否かを判定する。図14は、実施例1に係るレコード変遷情報判定部56による処理結果の一例を示す図である。図14においては、図7に示すレコード対に対して判定処理を行った結果の一例を示す。例えば、レコード変遷情報判定部56は、図14のAに示すレコードn1とn2とが変遷した情報であるか否かを判定する。そして、n1とn2とが変遷した情報であると判定した場合には、レコード変遷情報判定部56は、図14のBに示すように、判定を行ったレコード間に変遷を示すメタデータを付加して、レコード周辺情報記憶部41に格納する。なお、レコード変遷情報判定部56は、n1とn2とが変遷した情報であることを示す変遷情報を教師データ記憶部42にも格納する。上述したように、本実施例に係るデータ判定システム1は、データソース間の意味論的な繋がりを用いた機械学習手法により変遷の判定を行っていることから、データ間の変遷を容易に判定することを可能にする。これは、ドメイン知識に基づく判定規則を人手で与えることで、人手の負荷を大きくするという従来技術とは大きく異なる。さらに、本実施例に係るデータ判定システム1は、比較するデータのスキーマを調整する必要がある、或いは、データの属性値の変化が生じるようなデータの変遷情報の判定には対応できないという従来技術とも大きく異なる。[実施例1に係るデータ判定システムによる処理の手順]次に、実施例1に係るデータ判定システム1による処理の手順について、図15A~15Cを用いて説明する。図15A~15Cは、実施例1に係るデータ判定システム1による処理の手順を示すシーケンス図である。なお、図15A~15Cに示す処理は、図15A、図15B、図15Cの順番で実行される。図15Aに示すように、実施例1に係るデータ判定システム1においては、連続レコード対抽出部53が、レコード周辺情報記憶部41から連続データとなるレコードの対を全て抽出しステップS101、抽出した全てのレコード対をレコード対分類部54に送信するステップS102。レコード対分類部54は、レコード対を受信すると、受信したレコード対それぞれを特徴変数に変換しステップS103、教師データ記憶部42から全ての教師データを抽出してステップS104、受信したレコード対のうち、教師データにラベルを付与するステップS105。そして、レコード対分類部54は、特徴変数に基づいて、レコード対のクラスタリングを実行しステップS106、教師データが含まれないクラスタがあるか否かを判定するステップS107。ここで、教師データが含まれないクラスタがある場合にはステップS107肯定、レコード対分類部54は、教師データが含まれないクラスタを近傍のクラスタと連結するステップS108。教師データが含まれないクラスタがない場合ステップS107否定、クラスタを連結した後、レコード対分類部54は、レコード対にクラスタのラベルを付与するステップS109。そして、レコード対分類部54は、クラスタ情報付教師データを変遷情報統合モデル学習部55に送信しステップS110、クラスタ情報付判定レコード対をレコード変遷情報判定部56に送信するステップS111。変遷情報統合モデル学習部55は、クラスタ情報付教師データを受信すると、図15Bに示すように、受信したクラスタ情報付教師データのレコード対からクラスタkに関する全ての教師データを抽出しステップS112、抽出した全ての教師データのレコード対をそれぞれ特徴変数に変換するステップS113。そして、変遷情報統合モデル学習部55は、変換した特徴変数に正解データ又は不正解データのラベルを付与するステップS114。その後、変遷情報統合モデル学習部55は、特徴変数から変遷情報統合モデルを生成しステップS115、生成した変遷情報統合モデルをレコード変遷情報判定部56に送信するステップS116。レコード変遷情報判定部56は、クラスタ情報付判定レコード対を受信すると、図15Cに示すように、受信したクラスタ情報付判定レコード対から、クラスタkに関するレコード対を抽出しステップS117、抽出したレコード対を特徴変数に変換しステップS118、変遷情報統合モデルを受信するステップS119。その後、レコード変遷情報判定部56は、レコード対に対して変遷情報統合モデルを適用し、変遷情報があるか否かを判定するステップS120。すなわち、レコード変遷情報判定部56は、レコード対が変遷の関係にあるか否かを判定するステップS121。ここで、変遷の関係にある場合にはステップS121肯定、レコード変遷情報判定部56は、変遷情報を登録してステップS122、全てのレコードの組み合わせを選択したか否かを判定するステップS123。一方、変遷の関係にない場合にはステップS121否定、レコード変遷情報判定部56は、全てのレコードの組み合わせを選択したか否かを判定するステップS123。ここで、全てのレコードの組み合わせを選択していない場合にはステップS123否定、レコード変遷情報判定部56は、ステップS118に戻って、レコード対を特徴変数に変換する。一方、全てのレコードの組み合わせを選択した場合にはステップS123肯定、レコード変遷情報判定部56は、全てのクラスタについて判定したか否かを判定するステップS124。ここで、全てのクラスタについて判定していない場合にはステップS124否定、ステップS112に戻って、変遷情報統合モデル学習部55が、未判定のクラスタに関する全ての教師データを抽出する。一方、全てのクラスタについて判定した場合にはステップS124肯定、実施例1に係るデータ判定システムは処理を終了する。[実施例1の効果]上述したように、実施例1によれば、レコード周辺情報記憶部41が、複数のデータそれぞれの特性及び当該複数のデータ間の関連性を記憶する。そして、教師データ記憶部42が、変遷が生じたか否かを示す変遷情報が付与されたデータ対の情報を記憶する。そして、連続レコード対抽出部53が、レコード周辺情報記憶部41に記憶された特性及び関連性に基づいて、特性及び関連性が類似したデータ対を抽出する。そして、レコード対分類部54が、連続レコード対抽出部53によって抽出された複数のデータ対を、データ対が有する特性及び関連性が類似し、かつ、変遷情報が付与されたデータ対を含むクラスタに分類する。そして、変遷情報統合モデル学習部55が、レコード対分類部54によって分類されたクラスタごとに、当該クラスタ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変遷情報統合モデルを生成する。そして、レコード変遷情報判定部56が、クラスタごとに、変遷情報統合モデル学習部55によって生成された変遷情報統合モデルを用いて当該クラスタに含まれるデータ対に変遷が生じたか否かを判定する。従って、実施例1に係るデータ判定システム1は、教師データとして変遷の事例をベースとし、かつ、変遷の事例は客観的事実に基づき、複雑な規則などを生成する必要がないため、人手の負荷を小さい方法でデータ対の変遷を判定することができ、データ間の変遷を容易に判定することを可能にする。さらに、実施例1に係るデータ判定システム1は、各レコードの周辺情報を判定の根拠とすることができ、情報の属性値の変化を伴うものの変遷についても判定することを可能にする。また、実施例1によれば、レコード対分類部54は、データ対に含まれる2つのデータそれぞれにおいて共通する特性及び関連性を抽出し、2つのデータそれぞれから共通する特性及び関連性に対する意味的な繋がり方のパターン及び当該パターンの数を抽出し、抽出したパターン及び数を用いて、データ対からの共通する特性及び関連性に対する意味的な繋がり方のパターン及び当該パターンの数の和を算出することで、共通する特性及び関連性を意味論に基づくベクトル値に変換し、当該ベクトル値を用いて、前記データ対の特性及び関連性が類似しているか否かを判定する。従って、実施例1に係るデータ判定システム1は、教師データとして変遷の事例を与えると共に、リテラルだけでなく、意味論的に考慮する必要性の高い周辺情報に対して共通性を見ることで、単なる分野やドメインの分類を超えた同義性の判定を可能にする。また、実施例1によれば、変遷情報統合モデル学習部55は、変遷情報が付与されたデータ対における意味論に基づくベクトル値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。従って、実施例1に係るデータ判定システム1は、レコード対に対する周辺情報として共通なリテラル又はレコードを抽出し、それがレコードに対してどのような意味を持っているかが、機械学習で変数化することができ、レコード対の周辺情報の関係を意味論に基づいて表現することを可能にする。また、実施例1によれば、レコード変遷情報判定部56は、クラスタに含まれるデータ対それぞれの意味論に基づくベクトル値と、変遷情報統合モデル学習部55によって生成された変遷情報統合モデルとを比較することで、データ対に変遷が生じたか否かを判定する。従って、実施例1に係るデータ判定システム1は、単なる分野やドメインの分類を超えた同義性の判定をより容易に実施することを可能にする。また、実施例1によれば、レコード変遷情報判定部56は、変遷情報統合モデル学習部55が変遷情報統合モデルの生成に用いた機械学習手法に基づいて、データ対に変遷が生じたか否かを判定する。従って、実施例1に係るデータ判定システム1は、教師データとして変遷の事例をベースとすることを可能にする。また、実施例1によれば、レコード対分類部54は、任意の条件を用いてデータ対が有する特性及び関連性を選択し、選択した特性及び関連性に基づいて、共通する特性及び関連性を意味論に基づくベクトル値に変換する。従って、実施例1に係るデータ判定システムは、周辺情報を柔軟に利用することができ、判定精度をより向上させることを可能にする。これまで実施例1を説明したが、本願の技術はこれらの実施例1に限定されるものではない。すなわち、これらの実施例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。また、例えば、各装置の分散統合の具体的形態例えば、図1の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、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又は物理的に分散統合することができる。一例を挙げると、上述したレコード対分類部54では、クラスタリングを実行する機能に、意味論に基づく特徴ベクトル作成機能や、周辺リテラルの単語頻度ベクトル作成機能などの特徴変数への変換機能を適用するように説明したが、例えば、特徴ベクトル作成機能とクラスタリング機能とを統合してレコード対分類部54とする場合であってもよい。一方、レコード周辺情報記憶部41を、レコードを記憶するレコード記憶部と周辺情報を記憶する周辺情報記憶部の2つの記憶部としてもよい。また、制御部50を判定装置の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよく、或いは、連続レコード対抽出部53、レコード対分類部54を別の装置がそれぞれ有し、ネットワークに接続されて協働することで、上述した判定装置100の機能を実現するようにしてもよい。また、上述した実施例では、外部の記憶装置200から連続データを収集するデータ判定システムについて説明したが、記憶装置200を内蔵することで、1台の装置で上述したデータ判定システムの機能を実現するようにしてもよい。これらの実施例やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。