JP2005050128A - データベース利用システム及びデータベース利用プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 少なくとも一部に重複するデータを備えた複数のデータベースα、β、γと、各データベース内に設定された特定のデータ項目に関するそれぞれの信頼度ポイントを登録しておく信頼度判定データベース30と、検索条件が入力された場合に信頼度判定データベース30を参照し、必要なデータ項目に関し信頼度ポイントが1位のデータベースから検索条件に合致するデータを抽出するデータ処理部24とを備えたデータベース利用システム10。
【選択図】 図1
Description
このような場合、出発点では共通のデータソースが用いられたとしても、それぞれの部署において必要に応じてデータ項目の追加やデータの更新処理、レコードの削除及び追加が実行されるため、同種のデータベースとはいえ時間の経過とともに相互に矛盾や相違が生じてくる。
これに対処するための一つの方策として、特許文献1に示すように、複数のデータベース間で定期的に同期を取り、それぞれのデータを最新の状態に書き換えることが挙げられる。
信頼度ポイントが1位のデータベースが複数存在する場合には、何れかの基準によってデータを抽出する一つのデータベースが特定される。例えば、各データベースにおける該当項目のデータ更新履歴情報をチェックし、最も新しく更新されたデータベースを優先することが該当する。あるいは、各データベースにおける該当項目のポイント増減履歴情報をチェックし、信頼度ポイントが低下した結果現在のポイントになったデータベースよりも、信頼度ポイントが上昇した結果現在のポイントになったデータベースを優先することもできる。
「前者に対し後者が所定の条件を満たしている場合」の典型例としては、信頼度ポイントが1位のデータベースの信頼度ポイントよりも更新判定ポイントの合計値が大きい場合が該当するが、この発明はこれに限定されるものではない。例えば、1位のデータベースの信頼度ポイントに対して更新判定ポイントの合計値が2倍以上となった場合にのみ信頼度ポイントの調整を許容するというように、より厳格にシステムを運用することもできる。
この請求項4の発明は、請求項3の発明のように1位のデータベースの信頼度ポイントと2位以下で訂正候補データが登録されたデータベースに係る信頼度ポイントの合計値を比較するのではなく、信頼度ポイントの順位に基づいて予め設定された持ち点(重み)の比較によって訂正の可否を判定する点に特徴を備えている。
また、請求項3の場合には訂正が許容された場合にも信頼度ポイントが変動するだけで実際のデータが更新されるわけではないが、この請求項4の場合にはデータ自体の更新が実行される点に特徴がある。
この場合、信頼度ポイント1位のデータベースにおけるデータが訂正候補データに置き換えられるため、信頼度ポイントの調整によって必ずしも1位のデータベースを2位以下に落とす必要はない。
なお、「前者に対し後者が所定の条件を満たしている場合」の典型例としては、信頼度ポイントが1位のデータベースの持ち点よりも更新判定ポイントの合計値が大きい場合が該当するが、この発明はこれに限定されるものではない。例えば、1位のデータベースの持ち点に対して更新判定ポイントの合計値が2倍以上となった場合にのみ、1位のデータベースにおけるデータの更新及び各データベースの信頼度ポイントの調整を許容するようにシステムを運用することもできる。
また、クライアント端末14と管理サーバ12間も、インターネットやイントラネット等の通信ネットワーク22を介して接続されている。
これらの中、データ処理部24、信頼度更新部26、及び同義語登録部28は、管理サーバ12のCPUが専用のアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。
また、信頼度判定データベース30、同義語データベース32、及び同義語候補データベース34は、管理サーバ12のハードディスク内に格納されている。
図2に示すように、社員データベースα〜γには、それぞれ全社員の社員No.、氏名、部、役職のデータ項目が設定されている。ただし、格納されたデータの一部には、相互に矛盾が存在している。
ここでは、この数値が大きいほど当該データ項目に関する信頼度が高いことを意味している。
例えば、社員No.1の社員に関する「部」の信頼度は社員データベースγが「ポイント30」で最も高く、「役職」については社員データベースαが「ポイント30」で最も高いことを示している。
各項目のポイントは、予めシステム運用者によって初期値が設定された後、システムの運用を通じてポイントの加算及び減算処理が適時実行され、最適化が図られる(詳細は後述)。
ここでは、説明を単純化するため、ユーザが社員No.1〜3を検索条件として指定したものと想定する。
つぎにデータ処理部24は、上記の最適化社員リストからユーザが指定した社員No.1〜3の社員の属性データのみを抽出し(S22)、クライアント端末14に検索結果リストとして送信する(S24)。
この結果、クライアント端末14のWebブラウザ上に、検索結果リスト40が表示される(S26)。
また、社員No.2の社員の場合、氏名はα(ポイント30)、部及び役職はβ(それぞれポイント35及び30)の各社員データベースからデータが抽出され、検索結果リスト40中に表示されている。
また、社員No.3の社員の場合、氏名はβ(ポイント30)、部はγ(ポイント30)、役職はα(ポイント30)の社員データベースからデータが抽出され、検索結果リスト40中に表示されている。
例えば、各データベースにおける該当項目のデータ更新履歴情報をチェックし、最も新しく更新されたデータベースを優先することが該当する。
あるいは、各データベースにおける該当項目のポイント増減履歴情報をチェックし、信頼度ポイントが低下した結果現在のポイントになったデータベースよりも、信頼度ポイントが上昇した結果現在のポイントになったデータベースを優先することもできる。
例えば、データ処理部24が社員データベースα、β、γからそれぞれ検索条件に合致するデータを抽出した後、信頼度判定データベース30を参照して各データ項目毎に最も信頼性の高いデータベースのデータを選別し、これらの組合せを検索結果リストとしてクライアント端末14に送信するように運用することもできる。
上記の例でいえば、社員データベースαが他のデータベースには設けられていない「資格」というデータ項目を備えていたとしても、氏名、部、役職のデータ項目についてはα〜γの社員データベース間で信頼度ポイントの比較が可能となる。
例えば、社員データベースβにおいて社員No.2に関するレコードが削除されていた場合、データ処理部24は社員データベースα及びγ間で信頼度ポイントを比較し、ポイントが大きい方のデータを抽出する。
あるいは、レコードの存否に関する信頼度ポイントを信頼度判定データベース30に登録しておき、最も信頼性の高いデータベースにおいてレコードの削除あるいは追加が生じた場合、他のデータベースに当該レコードの削除や追加が存在しない場合でも、データ処理部24は検索結果リスト40に当該レコードの削除や追加を反映させることもできる。
これは、データ処理部24が同義語データベース32を参照することによってシステム部の正式名称である「情報システム部」を取得し、これを検索結果リスト40に反映させた結果である。
すなわち、同義語データベース32には、図2に示すように、各部署の正式名称である基本語と、その略称や通称である同義語との対応関係が定義されている。
このため、社員データベースγにおいて「システム部」が登録されていても、データ処理部24は同義語データベース32を参照することにより、その正式名称である「情報システム部」を検索結果リスト40に反映させることができ、データ表記の統一が実現できる。
例えば、「氏名」については旧漢字と新漢字の違いや、婚姻に基づく変更が想定されるが、これらについては総務部が管理している社員データベースが最も信頼性が高いという経験則に基づき、全社員の「氏名」項目については予め他のデータベースに比べて大きな信頼度ポイントが付与される。
また、部や役職については人事部の社員データベースが最も頻繁に更新されているということであれば、全社員の該当項目については他のデータベースに比べて大きな信頼度ポイントが設定される。
以下、図4及び図5のフローチャートに従い、この場合の処理手順について説明する。
例えば、図2の検索結果リスト40中に列記された社員No.2の部が「営業部」となっているのは間違いであり、正しくは「ISD」の筈であるとの確信を得たユーザは、クライアント端末14から管理サーバ12に対し訂正候補である「ISD」を明示したデータの訂正要求を送信する(S30)。
ここでは、社員データベースβの信頼度ポイントが35で最も大きく、したがって検索結果リスト40には同データベースβに登録された「営業部」が採用されたことを示している。
まず、社員データベースαにおいて社員No.2の部には「情報システム部」が登録されている。
そして、同義語データベース32の登録内容に照らせば、「情報システム部」と「ISD」は同義語の関係に該当することが判明するため、信頼度更新部26は社員データベースαの信頼度ポイント30を更新判定ポイントとしてカウントする(S40)。
まず、社員データベースγにおいて社員No.2の部には「システム部」が登録されている。
そして、同義語データベース32の登録内容に照らせば、「ISD」と「システム部」は「情報システム部」を介して同義語の関係に該当することが判明するため、信頼度更新部26は社員データベースγの信頼度ポイント20を更新判定ポイントとしてカウントする(S48)。
この際、各データベースに対し具体的にどの程度のポイントの加減処理を施すのかが問題となるが、図7に示すように、少なくとも従来の1位(社員データベースβ)と2位(社員データベースα)の信頼度が逆転するようなポイントの調整(α及びγに+5ポイント、βに−5ポイント)がなされる。
この結果、クライアント端末14に対しては、図8に示すように、データ処理部24を介して調整後の検索結果リスト40が送信され(S56)、画面表示される(S58)。この調整後の検索結果リスト40では、当然ながら社員No.2の部には「営業部」の代わりに「情報システム部」が表示されている。
ただし、このように特定のデータベースに関する信頼度ポイントを低減させる更新処理が管理サーバ12において実行された際には、その旨を担当部署に電子メール等で通知することにより、データの自主的な修正を促すように運用することが望ましい。
ここでは、社員データベースβの信頼度ポイントが30で最も大きく、したがって検索結果リスト40には同データベースβに登録された「沢田 卓也」が採用されたことを示している。
つぎに信頼度更新部26は、データ処理部24を通じて3番目に信頼度ポイントが大きな社員データベースαの氏名「澤田 拓也」を取得し(S42)、これがユーザが訂正を要求している「澤田 拓也」に合致するため(S46)、同データベースの信頼度ポイント10をカウントする(S48)。
このようにユーザの訂正要求が拒否された場合には、当然ながら信頼度判定データベース30内の信頼度ポイントに対する更新処理は実行されず、これまでのポイントが維持される。
例えば、対象となるデータベースの数が10である場合、信頼度ポイントが1位のデータベースに持ち点10、2位のデータベースに持ち点9、3位のデータベースに持ち点8、…10位のデータベースに持ち点1、というように順位の重みに応じた持ち点を付与しておく。
これに対し信頼度更新部26は、信頼度ポイントが2位以下で訂正候補データと合致するデータを備えた各データベースの持ち点を更新判定ポイントとして加算し、その合計値が1位のデータベースの持ち点10を越えた場合に訂正を許容する判定を下す。
対象となるデータベース数が比較的多い場合には、各データベースの信頼度ポイント同士を比較するよりも、このように信頼度ポイントの順位に基づく持ち点同士を比較する方が、より信頼性の高い判定結果が得られる。
具体的には、図5のS52とS54との間に「信頼度ポイント1位のデータベースにおける該当データの更新」という処理が追加されることとなる。
なお、1位のデータベースにおける該当データが訂正候補データに置き換えられるとはいっても、他のデータベースにおける登録データとの兼ね合いで訂正候補データの信頼性を確認した上で更新処理が実行されるため、従来の同期処理のように後から入力された誤データに合わせて他のデータベースにおける該当データが機械的に置き換えられてしまうという危険性は少ない。
例えば、訂正候補データと合致するデータを備えていたデータベースについては、信頼度ポイントに対し一律5ポイントを加算し、訂正候補データと異なるデータを備えていたデータベースについては、信頼度ポイントに対し一律5ポイントを減算することが当てはまる。
また、同義語データベース32を参照することなく、クライアント端末14から入力された検索キーワードや訂正候補データと各データベース内に登録されたデータとが完全に一致する場合のみ、データ処理部24によって検索処理が実行されたり、信頼度更新部26によって更新判定ポイントのカウントが実行されるようにシステムを運用することもできる。
また、上記にあっては、各データベースに登録された同義語をデータ処理部24が自動的に基本語に変換して検索結果リスト40に表示させる例を示したが、同義語のまま同リスト40に表示させることも当然に可能である。
さらに、同義語データベース32内に基本語と同義語との対応関係を登録することによって複数のキーワード間の同義語関係を定義する代わりに、関連のある複数のキーワードにそれぞれ共通の同義語コードを付与することにより、相互に対等の同義語として規定しておくことも可能である。
例えば、図10に示すように、信頼度判定データベース30内に氏名、部、役職単位で信頼度ポイントを設定しておき、これを全社員に共通して適用することができる。
この場合、氏名については社員データベースβの信頼度ポイントが最も大きいため、同データベースから全社員の氏名データがデータ処理部24によって抽出される。同様に、部については社員データベースγから、また役職については社員データベースαからそれぞれ全社員分のデータがデータ処理部24によって抽出され、最適化社員リストが生成される。
例えば、クライアント端末14から管理サーバ12に対して「IPD」というキーワードが入力された場合、データ処理部24は信頼度判定データベース30及び各社員データベースα〜γを参照し、該当のデータが格納されていないため「Hit数=0件」の結果をクライアント端末14に返す。
ここで知的財産部に属する社員が10名存在している場合、クライアント端末14の画面上に「Hit数=10件」の結果が表示される。これに対しユーザがリストの表示を求めると、データ処理部24から知的財産部の各社員の属性データが記述された検索結果リストがクライアント端末14に送信される。
具体的には、「Hit数=0」となった先の検索条件入力時から「Hit数≧1」となった後の検索条件の入力時までの時間を計測し、これが一定時間(例えば1分間)以下であればキーワード「IPD」と「知的財産部」間に関連性があるものと推定し、図11に示すように、同義語候補データベース34内にIPDを知的財産部の同義語候補として新規登録する。
この場合、IPDと知的財産部との最初の関連付けであるため、同義語の頻度には1ポイントが付与される。
以下に、あるキーワードが他のキーワードの同義語候補として認定されるための条件を整理しておく。
(1) 第1のキーワード≠第2のキーワード
(2) 第1のキーワードによるヒット数=0
(3) 第2のキーワードによるヒット数≧1
(4) 第1のキーワード入力から第2のキーワード入力まで所定時間内
この結果、時間の経過に伴いある基本語について新たな略語や通称が発生した場合にも、これらを自動的に同義語としてシステム内に取り込んでいくことが可能となる。
例えば、異なる企業が独自に運用している同種のデータベース間で信頼度ポイントを比較し、各データベースから最適なデータの組合せを抽出したり、各データベース間で信頼度ポイントの調整やデータの更新を実行するシステムとしてこの発明を実現することも可能である。
12 データベース管理サーバ
14 クライアント端末
16 データベース
18 データベースを管理するコンピュータ
20 通信ネットワーク
22 通信ネットワーク
24 データ処理部
26 信頼度更新部
28 同義語登録部
30 信頼度判定データベース
32 同義語データベース
34 同義語候補データベース
40 検索結果リスト
Claims (10)
- 少なくとも一部に重複するデータを備えた複数のデータベースと、
各データベース内に設定された特定のデータ項目に関するそれぞれの信頼度ポイントを登録しておく信頼度判定記憶手段と、
検索条件が入力された場合に、上記信頼度判定記憶手段を参照し、必要なデータ項目に関し信頼度ポイントが1位のデータベースから検索条件に合致するデータを抽出する手段と、
を備えたことを特徴とするデータベース利用システム。 - 基本語と同義語との対応関係を定義しておく同義語記憶手段と、
この同義語記憶手段を参照し、抽出したデータが同義語に該当する場合には当該データを対応の基本語に変換する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1に記載のデータベース利用システム。 - 抽出されたデータに対し訂正候補データを明示した訂正要求が入力された場合に、訂正要求に係るデータ項目に関する各データベースの信頼度ポイントを取得する手段と、
信頼度ポイントが1位のデータベースを除き、各データベースにおける該当データ項目に登録されたデータを抽出する手段と、
各データと上記訂正候補データとを比較し、訂正候補データに合致するデータが登録されたデータベースを特定する手段と、
当該データベースの信頼度ポイントを、更新判定ポイントとしてカウントする手段と、
信頼度ポイントが1位のデータベースにおける該当項目の信頼度ポイントと上記更新判定ポイントの合計値とを比較し、前者に対し後者が所定の条件を満たしている場合には、訂正候補データと合致するデータが登録された少なくとも一つのデータベースの信頼度ポイントが該当のデータ項目において1位となるように、各データベースの信頼度ポイントに対し必要な増減処理を実行する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1または2に記載のデータベース利用システム。 - 抽出されたデータに対し訂正候補データを明示した訂正要求が入力された場合に、訂正要求に係るデータ項目に関する各データベースの信頼度ポイントを取得する手段と、
信頼度ポイントが1位のデータベースを除き、各データベースにおける該当データ項目に登録されたデータを抽出する手段と、
各データと上記訂正候補データとを比較し、訂正候補データに合致するデータが登録されたデータベースを特定する手段と、
当該データベースの信頼度ポイントの順位に基づく持ち点を、更新判定ポイントとしてカウントする手段と、
信頼度ポイントが1位のデータベースの該当データ項目に関する信頼度ポイントの順位に基づく持ち点と、上記更新判定ポイントの合計値とを比較し、前者に対し後者が所定の条件を満たしている場合には、1位のデータベースの該当項目に登録されたデータを訂正候補データに更新する手段と、
訂正候補データと合致するデータが登録されたデータベースの信頼度ポイントを増加させる手段と、
訂正候補データと異なるデータが登録されたデータベースの信頼度ポイントを低減させる手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1または2に記載のデータベース利用システム。 - 複数のキーワード間における同義語としての対応関係を登録しておく同義語記憶手段と、
この同義語記憶手段を参照し、上記訂正候補データと各データベースに登録されたデータとが同義語の関係に該当する場合には、両データが合致するものと判定する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項3または4に記載のデータベース利用システム。 - コンピュータを、
少なくとも一部に重複するデータを備えた複数のデータベース内に設定された特定のデータ項目に関するそれぞれの信頼度ポイントを登録しておく信頼度判定記憶手段、
検索条件が入力された場合に、上記信頼度判定記憶手段を参照し、必要なデータ項目に関し信頼度ポイントが1位のデータベースから検索条件に合致するデータを抽出する手段、
として機能させることを特徴とするデータベース利用プログラム。 - コンピュータを、
基本語と同義語との対応関係を定義しておく同義語記憶手段、
この同義語記憶手段を参照し、抽出したデータが同義語に該当する場合には当該データを対応の基本語に変換する手段、
として機能させることを特徴とする請求項6に記載のデータベース利用プログラム。 - コンピュータを、
抽出されたデータに対し訂正候補データを明示した訂正要求が入力された場合に、訂正要求に係るデータ項目に関する各データベースの信頼度ポイントを取得する手段、
信頼度ポイントが1位のデータベースを除き、各データベースにおける該当データ項目に登録されたデータを抽出する手段、
各データと上記訂正候補データとを比較し、訂正候補データに合致するデータが登録されたデータベースを特定する手段、
当該データベースの信頼度ポイントを、更新判定ポイントとしてカウントする手段、
信頼度ポイントが1位のデータベースにおける該当項目の信頼度ポイントと上記更新判定ポイントの合計値とを比較し、前者に対し後者が所定の条件を満たしている場合には、訂正候補データと合致するデータが登録された少なくとも一つのデータベースの信頼度ポイントが該当のデータ項目において1位となるように、各データベースの信頼度ポイントに対し必要な増減処理を実行する手段、
として機能させることを特徴とする請求項6または7に記載のデータベース利用プログラム。 - コンピュータを、
抽出されたデータに対し訂正候補データを明示した訂正要求が入力された場合に、訂正要求に係るデータ項目に関する各データベースの信頼度ポイントを取得する手段、
信頼度ポイントが1位のデータベースを除き、各データベースにおける該当データ項目に登録されたデータを抽出する手段、
各データと上記訂正候補データとを比較し、訂正候補データに合致するデータが登録されたデータベースを特定する手段、
当該データベースの信頼度ポイントの順位に基づく持ち点を、更新判定ポイントとしてカウントする手段、
信頼度ポイントが1位のデータベースの該当データ項目に関する信頼度ポイントの順位に基づく持ち点と、上記更新判定ポイントの合計値とを比較し、前者に対し後者が所定の条件を満たしている場合には、1位のデータベースの該当項目に登録されたデータを訂正候補データに更新する手段、
訂正候補データと合致するデータが登録されたデータベースの信頼度ポイントを増加させる手段、
訂正候補データと異なるデータが登録されたデータベースの信頼度ポイントを低減させる手段、
として機能させることを特徴とする請求項6または7に記載のデータベース利用プログラム。 - コンピュータを、
複数のキーワード間における同義語としての対応関係を登録しておく同義語記憶手段、
この同義語記憶手段を参照し、上記訂正候補データと各データベースに登録されたデータとが同義語の関係に該当する場合には、両データが合致するものと判定する手段、
として機能させることを特徴とする請求項8に記載のデータベース利用プログラム。
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