JPH04278669A - Data retrieving back-up system - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To improve the data retrieving efficiency by grasping quickly the retrieving intention of a retriever without increasing the burden of the retriever and showing a retrieving candidate most approximate to the retriever's intention. CONSTITUTION:A retriever inputs previously the clear features of the data to be retrieved such as the shape, the color, the size, etc., through a keyboard 2 as the key words. A CPU 1 detects a feature sorting counter having the largest value and retrieves the data including the features out of a data base memory 4 to display one of these data. Thus the category and the feature having the highest emerging frequency are obtained based on the category emerging frequency and then shown as the recommended images of a system. The retriever decides the quality of the data and calls out the feature key added to a retrieved image when a satisfactory operation and a continuation operation are carried out. Then the number of features is totalized for each category and feature and added to the feature sorting counter and a feature counter.

Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]

【０００１】0001

【産業上の利用分野】この発明はデータ検索支援方式に
関し、特に、データベースシステムでデータ検索する過
程において、検索を支援するようなデータ検索支援方式
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a data retrieval support method, and more particularly to a data retrieval support method that supports retrieval in the process of retrieving data in a database system.

【０００２】0002

【従来の技術】従来のデータベースシステムでは、デー
タ検索時に検索者の検索対象が明確であること、ならび
にキーワードで検索することを前提に設計されてきた。 このため、検索する対象が予めはっきりしない、または
検索対象がどのようなものか明確にキーワードで表現で
きない場合には、最適なキーワードを見つけ出すことは
検索者にとって非常に困難なことであった。結局、適当
にデータを検索し、好みに合ったデータが出てくると、
マークをしておき、最後まで検索が終了すると、マーク
したデータを再度呼出し比較しながら最終的に最も望ま
しいデータを選択することになる。2. Description of the Related Art Conventional database systems have been designed on the premise that a searcher's search target is clear when searching for data, and that the search is performed using keywords. Therefore, if the search target is not clear in advance, or if the search target cannot be clearly expressed with keywords, it is extremely difficult for the searcher to find the optimal keyword. In the end, when you search for data randomly and find data that matches your preferences,
After marking and searching to the end, the most desirable data is finally selected by recalling and comparing the marked data.

【０００３】0003

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述の方式で
は非常に多くのデータを呼出す必要が生じることになり
、データの検索，表示，検索者の判断のサイクルを数回
行なうことに伴う検索時間の長大化と、検索ごとに検索
キーの選択に迷うことによる煩雑さの増大化を招く。[Problem to be Solved by the Invention] However, with the above method, it becomes necessary to call up a large amount of data, and the search time is reduced due to the cycle of data search, display, and searcher judgment performed several times. This results in an increase in the length of the search process and increases in complexity due to confusion in selecting a search key for each search.

【０００４】データの検索方法として、言語的なキーワ
ードによる方法以外にも、類似性に基づく方法，連想記
憶を用いた方法などが従来考えられている。しかし、こ
れらの方法も検索者の意識的な操作が必要であるという
欠点を有している。As data retrieval methods, in addition to methods using linguistic keywords, methods based on similarity, methods using associative memory, etc. have been considered in the past. However, these methods also have the drawback of requiring conscious operations by the searcher.

【０００５】それゆえに、この発明の主たる目的は、上
述の欠点を解決し、検索者の負担を増加させることなく
、速やかに検索者の検索意図を絞り込み、検索者の検索
意図に最も近い検索候補を提示することにより、検索効
率を向上し得るデータ検索支援方式を提供することであ
る。Therefore, the main purpose of the present invention is to solve the above-mentioned drawbacks, quickly narrow down the search intent of the searcher without increasing the burden on the searcher, and select search candidates that are closest to the search intent of the searcher. An object of the present invention is to provide a data search support method that can improve search efficiency by presenting the following.

【０００６】[0006]

【課題を解決するための手段】この発明はデータベース
システムでデータ検索をする過程において、検索者がそ
れまでに検索したデータから、自動的に当該検索情報に
共通または特徴的な情報を抽出し、そこから次に検索す
べき候補を求め、検索者に提案するように構成したもの
である。[Means for Solving the Problems] The present invention automatically extracts information common or characteristic to the searched information from the data searched so far by the searcher in the process of searching for data in a database system. From there, the next candidate to be searched is determined and proposed to the searcher.

【０００７】[0007]

【作用】この発明に係るデータ検索方式は、人間が複数
の刺激から概念や記憶を形成する過程に文脈依存性がみ
られることに着目し、これを検索支援方式として応用し
たものである。すなわち、類似した刺激が連続した場合
に、それまでの解釈の仕方が無意識的に以後の概念形成
または記憶生成過程に影響することが心理実験によって
示されている。この点に着目し、検索者が意識しないと
ころから検索のための情報を収集し、その情報をフィー
ドバックし、次の入力情報と共に利用することにより、
効率的な検索を促進させる。[Operation] The data retrieval method according to the present invention focuses on the fact that there is context dependence in the process in which humans form concepts and memories from a plurality of stimuli, and applies this as a retrieval support method. In other words, psychological experiments have shown that when similar stimuli occur in succession, the way one interprets them up to that point unconsciously influences the subsequent concept formation or memory generation process. Focusing on this point, we collect information for searches from places the searcher is not aware of, feed back that information, and use it together with the next input information.
Facilitate efficient search.

【０００８】[0008]

【発明の実施例】図２はこの発明の一実施例が適用され
るデータベースシステムの概略ブロック図である。図２
を参照して、ＣＰＵ１にはキーボード２とプログラムメ
モリ３とデータベースメモリ４と表示部５とが接続され
る。キーボード２はデータを検索するうえで必要なキー
ワードや分類メニューを入力する。プログラムメモリ３
は後述の図１に示すフロー図に基づくプログラムを記憶
している。データベースメモリ４はたとえば被服商品の
カタログデータベースなどを記憶している。表示部５は
検索者が表示されたデータを見ながらデータを検索する
。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 2 is a schematic block diagram of a database system to which an embodiment of the present invention is applied. Figure 2
, a keyboard 2, a program memory 3, a database memory 4, and a display section 5 are connected to the CPU 1. Keyboard 2 is used to input keywords and classification menus necessary for searching data. Program memory 3
stores a program based on a flowchart shown in FIG. 1, which will be described later. The database memory 4 stores, for example, a catalog database of clothing products. The display unit 5 allows a searcher to search for data while looking at the displayed data.

【０００９】図１はこの発明の一実施例の動作を説明す
るためのフロー図である。FIG. 1 is a flow diagram for explaining the operation of an embodiment of the present invention.

【００１０】次に、図１および図２を参照して、この発
明の一実施例の具体的な動作について説明する。図１に
示した実施例は、検索者自身にも検索対象が曖昧な状態
で行なうデータベース検索の支援方式を示したものであ
る。そして、図２に示すデータベースメモリ４に記憶さ
れているカタログデータベースの中から好みの商品を探
し出す場合について説明する。検索者が種々の画像を見
ていくうちに好みのデザインの個々の特徴が形成され、
最終的にどのような商品が求めているものかを決定して
いく過程をイメージ概念を形成していく過程ととらえる
。概念の要素として、各画像データに顕著な特徴を特徴
のカテゴリを示す特徴分類キーとその内容を示す特徴キ
ーとして付与しておく。Next, the concrete operation of one embodiment of the present invention will be explained with reference to FIGS. 1 and 2. The embodiment shown in FIG. 1 shows a support system for a database search performed in a state where the search target is ambiguous even to the searcher himself. Next, the case of searching for a desired product from the catalog database stored in the database memory 4 shown in FIG. 2 will be explained. As the searcher looks at various images, individual characteristics of the design they like are formed,
The process of ultimately deciding what kind of product one is looking for can be seen as the process of forming an image concept. As conceptual elements, remarkable features are assigned to each image data as a feature classification key indicating the category of the feature and a feature key indicating its content.

【００１１】ステップ（図示ではＳＰと略称する）ＳＰ
１において、検索者に形，色，サイズなどの予め検索し
たいデータの明確な特徴については、キーボード２から
キーワードとして入力させ、対象候補の絞り込みを行な
っておくことにより検索効率が向上する。このため、検
索の初期に特徴分類または特徴キーを直接入力させるか
、提示候補の大分類を入力させるか、または分類メニュ
ーを提示し、選択させるなどの対策を行なう。Step (abbreviated as SP in the illustration) SP
1, the search efficiency is improved by having the searcher input clear characteristics of the data he or she wishes to search, such as shape, color, size, etc., as keywords from the keyboard 2 to narrow down the target candidates. For this reason, countermeasures are taken such as having the user directly input a feature classification or a feature key, inputting a major classification of presentation candidates, or presenting a classification menu for selection.

【００１２】ＣＰＵ１はステップＳＰ１およびステップ
ＳＰ６において、入力されたキー入力信号に応じて、検
索された系列画像に共通する特徴分類および特徴キー情
報を抽出し、それらをカテゴリ別に分類し、さらに各カ
テゴリ別の特徴出現頻度を算出する。すなわち、カテゴ
リごとに特徴分類カウンタが設けられていて、ＣＰＵ１
は特徴分類カウンタの中で最も大きい値のカウンタを検
出し、そのカテゴリの中で最も大きい値の特徴カウンタ
を検出し、その特徴を含むデータをデータベースメモリ
４から検索し、ステップＳＰ３において、その中から１
つを選んで表示する。これによって、カテゴリ出現頻度
から一番出現頻度の高いカテゴリおよび特徴を求め、シ
ステムの推薦画像として提示することができる。検索者
はステップＳＰ４において、そのデータの良否を判断す
る。検索者がステップＳＰ４において、良の操作を行な
いかつステップＳＰ５で継続の操作を行なった場合は、
ステップＳＰ６で検索された画像に付与された特徴キー
を呼出し、カテゴリ別および特徴別に特徴数を集計し、
特徴分類カウンタと特徴カウントにその数を追加する。 その後、ステップＳＰ２　に戻る。検索者が否の操作を
行なった場合は、ステップＳＰ２に戻り、次に高頻度の
特徴のデータを提示するための処理を行なう。ステップ
ＳＰ３で提示するデータが完全になくなるか、ステップ
ＳＰ５において検索者が検索を中止するまでデータを表
示する。表示すべき候補がなくなれば、ステップＳＰ１
に戻り、特徴キーを入力させるなどの対策をとる。[0012] In step SP1 and step SP6, the CPU 1 extracts feature classifications and feature key information common to the retrieved series images in accordance with the input key input signal, classifies them into categories, and further classifies each category. Calculate another feature frequency. That is, a feature classification counter is provided for each category, and the CPU 1
detects the counter with the largest value among the feature classification counters, detects the feature counter with the largest value in the category, searches the database memory 4 for data including that feature, and in step SP3, searches the data containing that feature. from 1
Select one to display. With this, it is possible to determine the most frequently appearing category and feature from the category appearance frequency and present it as a recommended image of the system. The searcher determines the quality of the data in step SP4. If the searcher performs a OK operation in step SP4 and a continue operation in step SP5,
Call the feature key given to the image searched in step SP6, tally the number of features by category and feature,
Add that number to the feature classification counter and feature count. After that, the process returns to step SP2. If the searcher performs a negative operation, the process returns to step SP2, and a process for presenting data of the next most frequently occurring feature is performed. Data is displayed until the data to be presented is completely exhausted in step SP3 or until the searcher cancels the search in step SP5. If there are no more candidates to display, step SP1
Return to , and take measures such as forcing the user to enter a feature key.

【００１３】上述の、検索方法の絞り込みを自動化し、
バッググラウンドで検索者が意識しないうちに次候補を
絞り込んで適当な候補を提示することにより、検索時間
の短縮を図ることができるとともに、キーワードの想起
の軽減が図られる。[0013] Automate the above-mentioned narrowing down of the search method,
By narrowing down the next candidates and presenting suitable candidates in the background without the searcher being aware of it, it is possible to shorten the search time and reduce the need to remember keywords.

【００１４】また、他の実施例として、予めメニューモ
ードを設定し、検索者に各モードで適当な画像を選択さ
せることにより最終目的の画像に早く導く方式をとって
もよい。モードの切換を必要とする方式の欠点は、人間
がモードを意識しなければならず、煩わしかった点であ
り、これを改良し、検索者の操作をモードレスとする。[0014] As another embodiment, a method may be adopted in which menu modes are set in advance and the searcher is allowed to select an appropriate image in each mode, thereby quickly leading to the final target image. The disadvantage of systems that require mode switching is that people have to be aware of the mode, which is cumbersome.We have improved this and made the searcher's operations modeless.

【００１５】検索対象に対する検索時の癖、すなわちど
のような分類にまず注目し、どのような分類系列の順序
で画像を検索するかを調べておく。すなわち、被服デー
タベースの場合では、全体の形が先か配色が先かなどの
情報を得ておく。または個人ごとに検索順序が違うので
あれば、個人対応に画像データベース利用時にこれらの
知識を獲得しておく。人間は概念または記憶形成時にそ
れまでの形成過程に影響される特性があるので、情報の
提供順序をうまくコントロールすることにより、情報検
索を容易化し、検索時間の短縮を図ることができる。す
なわち、人間が概念または記憶を形成していくように、
選択される画像の系列から次に選ぶべき項目を推測し、
ユーザに提示する。人間の検索する順序には法則性があ
り、利用する特徴は主要なものからだんだん末梢的なも
のになる。提示順序を人間の思考順序に合わせることに
より、人間の振舞いに近いものが得られるとともにモー
ドレスが達成できる。[0015] First of all, pay attention to the habits when searching for a search target, that is, what kind of classification it is, and what order of classification series to search for images. That is, in the case of a clothing database, information such as whether the overall shape or color scheme comes first is obtained. Alternatively, if the search order is different for each individual, this knowledge should be acquired when using the image database to accommodate each individual. Since humans have the characteristic of being influenced by the previous formation process when forming a concept or memory, by skillfully controlling the order in which information is provided, information retrieval can be facilitated and the retrieval time can be shortened. In other words, just as humans form concepts or memories,
Guess the next item to select from the series of selected images,
Present to the user. There is a regularity to the order in which humans search, and the features they use become progressively more peripheral, starting with the main ones. By matching the presentation order to the human thought order, behavior close to human behavior can be obtained and modelessness can be achieved.

【００１６】[0016]

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、デー
タベースシステムからデータを検索する場合に、検索者
が意識しないところで検索者に負担をかけずに情報を収
集し、それを用いて検索支援を行なうことができる。検
索者の検索対象が検索開始当初においては明確ではなく
、検索を進めていく過程で求める検索対象がはっきりし
てくるような検索過程において特に有効である。[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, when searching for data from a database system, information can be collected without placing any burden on the searcher without the searcher being aware of it, and the information can be used to perform the search. Support can be provided. This is particularly effective in a search process where the search target is not clear at the beginning of the search, but becomes clearer as the search progresses.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

【図１】この発明の一実施例の動作を説明するためのフ
ロー図である。FIG. 1 is a flow diagram for explaining the operation of an embodiment of the present invention.

【図２】この発明の一実施例が適用されるデータベース
システムの概略ブロック図である。FIG. 2 is a schematic block diagram of a database system to which an embodiment of the present invention is applied.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１　　ＣＰＵ ２　　キーボード ３　　プログラムメモリ ４　　データベースメモリ ５　　表示部 1 CPU 2 Keyboard 3 Program memory 4 Database memory 5 Display section

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】　　データベースシステムでデータ検索を
する過程において、検索者がそれまでに検索したデータ
から、自動的に当該検索情報に共通または特徴的な情報
を抽出し、そこから次に検索すべき候補を求め、検索者
に提案することを特徴とする、データ検索支援方式。[Claim 1] In the process of data searching in a database system, information common or characteristic to the searched information is automatically extracted from the data searched so far by the searcher, and information to be searched next is extracted from there. A data search support method that is characterized by finding candidates and suggesting them to the searcher.