JPH11120180A - Data retrieval device and storage medium recording data retrieval program - Google Patents
Data retrieval device and storage medium recording data retrieval programInfo
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- JPH11120180A JPH11120180A JP9285385A JP28538597A JPH11120180A JP H11120180 A JPH11120180 A JP H11120180A JP 9285385 A JP9285385 A JP 9285385A JP 28538597 A JP28538597 A JP 28538597A JP H11120180 A JPH11120180 A JP H11120180A
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- search
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、ＣＤＲＯＭ、ハー
ドディスクなどの記憶装置に蓄積された文書、画像等の
データを検索するデータ検索装置に関し、検索されたデ
ータを視覚化する技術に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a data retrieval apparatus for retrieving data such as documents and images stored in a storage device such as a CD-ROM or a hard disk, and to a technique for visualizing the retrieved data.
【０００２】[0002]
【従来の技術】文書・画像等の検索において、従来の検
索方式には、主にキーワードにもとづく方法、データの
属性にもとづく方法がある。キーワードにもとづく方法
は、利用者の入力するキーワードと、あらかじめデータ
に付加されているキーワード群とを比較し、一致したデ
ータを検索結果として出力する。この方法は、利用者が
データに付加されているキーワードを知らない場合に、
希望のデータを得るのに何度も試行錯誤を繰り返す必要
がある。また、例えばデザイナーが、自分のイメージに
合った写真を探し出すといった曖昧な検索には不向きで
ある。2. Description of the Related Art In retrieval of documents, images, and the like, conventional retrieval methods mainly include a method based on keywords and a method based on data attributes. The keyword-based method compares a keyword input by a user with a keyword group added to data in advance, and outputs matched data as a search result. This method is useful if the user does not know the keyword attached to the data.
It takes many trials and errors to get the desired data. Also, it is not suitable for ambiguous search, for example, where a designer searches for a photograph that matches his image.
【０００３】データの属性にもとづく方法は、まず各デ
ータには複数の属性と、その属性に対する値（属性値）
が与えられている。具体的には写真をイメージに基づい
て検索する写真データベースを例にとると、各属性は
「優雅」「迫力」「情緒的」などの感性語として表さ
れ、属性値は、各写真のそれら各々の語句に対する度合
として与えられている。各属性を座標軸とみなす多次元
空間を考えると、各データは、その属性値を座標値とし
て多次元空間に配置される。データの検索は、多次元空
間での近傍検索の形で行なわれるが、検索条件の与え方
から幾つかの方法に分類される。A method based on data attributes is as follows. First, each data has a plurality of attributes and a value for the attribute (attribute value).
Is given. Specifically, for example, in a photo database that searches for photos based on images, each attribute is expressed as a sensibility word such as "elegance", "power", or "emotional", and the attribute value is Is given as a degree to the phrase. Considering a multidimensional space in which each attribute is regarded as a coordinate axis, each data is arranged in the multidimensional space using its attribute value as a coordinate value. Data search is performed in the form of a neighborhood search in a multidimensional space, and is classified into several methods depending on how search conditions are given.
【０００４】検索の第１の方法は、検索条件として幾つ
かの属性の値あるい範囲を数値で指定し、その条件を満
たすデータを出力するものである。検索の第２の方法
は、画面上に上述の多次元空間を表示し、検索条件とし
て多次元空間の点を指定し、その近傍に位置するデータ
出力するものである。多次元空間の点を指定するのに、
通常マウス等のポインティング装置を使用する。検索の
第３の方法は、検索条件としてキーワードを与え、その
キーワードに近いデータを出力するものである。ここで
与えるキーワードは、あらかじめ各属性に対する属性値
が与えられている。従ってキーワードは多次元空間上に
配置され、通常は多次元空間上のキーワードの位置から
所定距離内に位置するデータを検索結果として出力す
る。またここでのキーワードは、テキストに限らず、例
えば、画像イメージを与えてそれに類似の画像を検索す
るといったものも含まれる。A first search method is to specify the values or ranges of some attributes as numerical values as search conditions and output data satisfying the conditions. A second search method is to display the above-described multidimensional space on a screen, specify a point in the multidimensional space as a search condition, and output data located near the point. To specify a point in multidimensional space,
Usually, a pointing device such as a mouse is used. The third search method is to provide a keyword as a search condition and output data close to the keyword. The keyword given here is given an attribute value for each attribute in advance. Therefore, the keywords are arranged in a multidimensional space, and usually, data located within a predetermined distance from the position of the keyword in the multidimensional space is output as a search result. The keyword here is not limited to text, but includes, for example, a method of giving an image and searching for an image similar to the image.
【０００５】上記検索の第２の方法において、画面上の
点は、２次元で表されるため、多次元空間を画面上に表
示する場合、実際には多次元座標を２次元座標に変換し
て表示する。２次元に座標変換されたデータは、通常２
次元空間の対応する画面位置にデータの存在を示す何ら
かのシンボルで表示される。それによって、ユーザーに
はデータの分布が一目で分かる。通常シンボルは丸や四
角などを用いるが、それだけでは、２次元空間内のどの
辺りにどういうデータが分布しているかが分からない。
そこで、例えばあらかじめ与えられた幾つかの代表的な
データに対しては、その対応する画面位置にデータその
もの、あるいはデータの一部を表示することによって、
２次元空間のデータ構造を明らかにすることなども行な
われている。その場合には、ユーザーは検索の際、表示
された代表データを参照して、目的のデータの２次元空
間での位置を推定し、ポイントする位置を決める。In the second search method, since points on the screen are represented in two dimensions, when displaying a multidimensional space on the screen, the multidimensional coordinates are actually converted to two-dimensional coordinates. To display. Data that has been converted to two-dimensional coordinates is usually 2
It is displayed at a corresponding screen position in the dimensional space with some symbol indicating the existence of data. This allows the user to see the distribution of the data at a glance. Usually, a circle or a square is used as a symbol, but it is not clear from which alone what kind of data is distributed in which part of the two-dimensional space.
Therefore, for example, for some representative data given in advance, by displaying the data itself or a part of the data at the corresponding screen position,
The clarification of the data structure of a two-dimensional space is also performed. In this case, at the time of the search, the user refers to the displayed representative data, estimates the position of the target data in the two-dimensional space, and determines the position to be pointed.
【０００６】座標変換の方法として、ユーザーに２つの
座標軸を選択させ、その２つの座標軸からなる平面に射
影する方法、あるいはデータの主成分分析によって求め
られた平面に射影する方法などがある。前者の例とし
て、図９に示す３次元の属性値からなるデータを２つの
座標軸からなる平面に射影したものを図１０に示す。図
１０(ａ)が、ｘ−ｙ平面に，図１０(ｂ)が、ｙ−ｚ平面
に，図１０(ｃ)が、ｘ−ｚ平面に射影したものである。
この方法では、多次元で表される属性値の内の２つを使
用し、残りを無視しているため、多次元空間でのデータ
の分布を反映したデータ配置は不可能である。As a method of coordinate transformation, there is a method of allowing a user to select two coordinate axes and projecting the plane on a plane formed by the two coordinate axes, or a method of projecting the plane on a plane obtained by principal component analysis of data. As an example of the former, FIG. 10 shows data obtained by projecting data consisting of three-dimensional attribute values shown in FIG. 9 onto a plane consisting of two coordinate axes. 10A is a projection on the xy plane, FIG. 10B is a projection on the yz plane, and FIG. 10C is a projection on the xz plane.
In this method, two of the attribute values expressed in multi-dimensions are used, and the rest are ignored, so that data arrangement reflecting the distribution of data in the multi-dimensional space is impossible.
【０００７】主成分分析とは、多変量データを統計的に
扱う一方法である。この方法では、データの分散が最大
となる軸方向を見つけ、その軸に沿ってデータを射影す
ることで、データの分布を最大限反映するよう座標変換
できる。したがって、特に多次元データが平面的に分布
しているような場合には非常に有効である。しかしなが
ら、多次元データが曲面上に分布する場合や、３次元以
上に空間的な広がりを持って分布する場合には、主成分
分析での２次元座標変換では不十分である。[0007] Principal component analysis is a method of statistically treating multivariate data. In this method, by finding an axis direction in which the variance of the data is maximum, and projecting the data along the axis, coordinate transformation can be performed so as to reflect the distribution of the data to the maximum. Therefore, it is very effective especially when multidimensional data is distributed in a plane. However, when the multi-dimensional data is distributed on a curved surface, or when the data is distributed with a spatial spread in three or more dimensions, the two-dimensional coordinate conversion in the principal component analysis is insufficient.
【０００８】座標変換の別の方法として、情報処理学会
発行の論文，情処研資ＤＢＳ９９−２２「自己組織化マ
ップと語彙検索を用いたデータベースの抽象化機構」で
は、ニューラルネットにもとづく非線型変換である、
Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎによって提案された自己組織化マッ
プを用いて、多次元のデータを２次元に配置する方法が
開示されている。As another method of coordinate transformation, a paper published by the Information Processing Society of Japan, DBS99-22, "Abstracting mechanism of database using self-organizing map and vocabulary search", describes a nonlinear method based on a neural network. Is a transformation,
T. A method of arranging multidimensional data in two dimensions using a self-organizing map proposed by Kohonen is disclosed.
【０００９】その方法を簡単に説明する。まず自己組織
化マップとは、入力データからそのトポロジカルな構造
を発見し、通常２次元空間で表現する、中間層のない教
師なし競合学習モデルである。出力層の各ユニットは、
２次元空間にトポロジカルに配置されており、また各ユ
ニットは、入力データと同次元のベクトルを持ってい
る。学習は、各入力データに対し、最も近いベクトルを
持つユニットとその近傍のユニットを、入力データに近
付けることで行なわれる。ここでは入力データとして上
述の多次元データを順に与える。一定回数の学習を行な
った後、各データを最も近いベクトルを持つユニットに
写像することで、データが２次元空間に配置される。The method will be described briefly. First, the self-organizing map is an unsupervised competitive learning model without a hidden layer, which finds its topological structure from input data and usually expresses it in a two-dimensional space. Each unit of the output layer is
The units are topologically arranged in a two-dimensional space, and each unit has a vector of the same dimension as the input data. The learning is performed by bringing a unit having the closest vector to each input data and a unit in the vicinity thereof close to the input data. Here, the above-described multidimensional data is sequentially given as input data. After a certain number of learnings, each data is mapped to a unit having the closest vector, so that the data is arranged in a two-dimensional space.
【００１０】検索されたデータから目的のものを捜し出
す場合には、データを一つづつ順に確認しながら見てい
くのが通常である。しかしながら、検索されたデータの
構造を視覚化して表示すれば、目的のデータを迅速に捜
し出すことができる。特開平１−１９５５７８号公報に
開示された技術は、データの属性にもとづいて検索する
方法であるが、検索されたデータの属性に基づいて、い
くつかの座標軸に対応する代表データを表示すること
で、検索されたデータの属する部分空間の構造を視覚化
するものである。代表データを表示する座標軸の選択方
法として、各軸上での検索データの散布度を求め、それ
が大きいものを選んでいる。When searching for the target data from the searched data, it is usual to check the data while checking the data one by one. However, if the structure of the searched data is visualized and displayed, the target data can be quickly found. The technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 1-195578 is a method of searching based on data attributes. However, displaying representative data corresponding to several coordinate axes based on the searched data attributes is disclosed. Is to visualize the structure of the subspace to which the retrieved data belongs. As a method of selecting the coordinate axes for displaying the representative data, the degree of dispersion of the search data on each axis is obtained, and a method having a large dispersion is selected.
【００１１】また、特開平８−３３９３７５号公報に
は、キーワードとの距離にもとづいてデータを検索し、
２次元平面に表示するものとして、検索されたデータを
２次元平面に表示した後、ユーザーがポインティング装
置によって、不要なデータを遠ざけ、必要なデータを近
付ける操作を行うと、それに連動して他のデータも同時
に動かすことで、効率的にデータを絞り込む方法が開示
されている。ただし、ここでの検索データの２次元平面
への表示方法は、単にデータの属性とキーワードの属性
との距離を求め、中心からその距離に比例した位置に表
示するもので、検索データ間の距離は考慮されていな
い。Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-339375 discloses that data is searched based on a distance from a keyword.
After displaying the searched data on the two-dimensional plane as a display on the two-dimensional plane, if the user performs an operation of moving away unnecessary data and bringing necessary data close by using a pointing device, another operation is performed in conjunction with the operation. There is disclosed a method for efficiently narrowing down data by simultaneously moving data. However, the method of displaying the search data on the two-dimensional plane here is to simply obtain the distance between the attribute of the data and the attribute of the keyword and display the data at a position proportional to the distance from the center. Is not taken into account.
【００１２】つまり、検索されたデータを２次元表示す
る段階では、単にキーワードに近いデータが中心から順
に並ぶだけで、属性の近いデータ同士が離れて表示され
る場合、あるいは属性の遠いデータ同士が近くに表示さ
れる場合がある。多変量データを統計的に扱う扱う別の
方法として数量化四類がある。数量化四類とは、互いの
相関が与えられた質的データを、その相関を保持するよ
うに数量ベクトル化する方法である。In other words, at the stage of displaying the retrieved data in two dimensions, data close to the keyword is simply arranged in order from the center, and data with close attributes are displayed apart from each other, or data with far attributes are displayed separately. May be displayed nearby. Another method of statistically treating multivariate data is Quantification Class 4. The fourth type of quantification is a method of converting qualitative data given a mutual correlation into a quantity vector so as to maintain the correlation.
【００１３】[0013]
【発明が解決しようとする課題】従来の検索技術では、
検索結果として得られたデータを単にデータの順に表示
する、あるいは何らかの得点をつけて得点順に表示して
いる。利用者はそれらのデータを順に見ることによって
必要なデータを探す。ところが近年の情報化の進展と共
にデータベースが膨大化するにつれ、検索によって得ら
れるデータも様々な観点を含み、多数に及ぶことがあ
り、その中から必要なデータを見つけ出すのに手間を要
する。例えば、上述の自己組織化マップによる検索方法
では、１つのユニットに多数のデータが写像されている
場合は、ユーザーがそのユニットを指定した時には、出
力される多数のデータを順に見なければならず、目的の
データを捜すのに手間を要する。In the conventional search technology,
The data obtained as a search result is simply displayed in the order of the data, or is displayed in the order of the score with some score. The user searches for necessary data by looking at the data in order. However, with the recent expansion of computerization and the increase in the size of databases, the data obtained by searching may include various viewpoints and may be numerous, and it takes time to find necessary data from the data. For example, in the search method based on the self-organizing map described above, when a large number of data are mapped to one unit, when the user designates that unit, a large number of output data must be viewed in order. It takes time and effort to find the desired data.
【００１４】本発明では、検索結果として出力されるデ
ータ数が多い場合に、それらを効果的に２次元平面に配
置するデータ検索装置を提供する。それにより検索され
たデータの構造が明らかとなり、単に検索されたデータ
を順に並べるより、目的のデータを素早く見つけ出すこ
とができる。According to the present invention, there is provided a data search apparatus for effectively arranging a large number of data output as search results on a two-dimensional plane when the number of data is large. As a result, the structure of the searched data becomes clear, and the target data can be quickly found rather than simply arranging the searched data in order.
【００１５】上記特開平１−１９５５７８号公報に開示
された技術では、単に各属性に対応する座標軸の中から
散布度の大きいものを選び出す方法であるため、データ
の分布を良く反映するような２次元平面が選ばれるわけ
ではない。またここでは、目的のデータを得るためのブ
ラウジング方向を決定するためのユーザー支援として、
各方向に対応する代表データを表示しているのであっ
て、検索されたデータを２次元平面上に表示しているわ
けではない。In the technique disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 1-195578, since a method of simply selecting a coordinate axis having a high degree of dispersion from the coordinate axes corresponding to the respective attributes, a method which reflects the data distribution well is used. A dimensional plane is not selected. Here, we also provide user assistance to determine the browsing direction to get the desired data,
The representative data corresponding to each direction is displayed, and the retrieved data is not displayed on a two-dimensional plane.
【００１６】また、上記特開平８−３３９３７５号公報
に開示された技術では、検索されたデータがキーワード
に近いものから順に２次元平面の中心近くに配置される
が、データ同士の位置関係については考慮されていな
い。従ってこの表示方法では、検索されたデータとキー
ワードとの近さの度合のみが示されるだけであって、検
索されたデータ全体の構造が分かるように配置されるわ
けではない。上記の「自己組織化マップと語彙検索を用
いたデータベースの抽象化機構」にもマップの詳細化と
称する、マップの一部の領域を平面上に再構成する方法
について述べられている。ここでは選択された領域内で
再度自己組織化マップを適用することで、領域を詳細化
している。In the technique disclosed in the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-339375, searched data is arranged near the center of a two-dimensional plane in ascending order of keywords. Not considered. Therefore, in this display method, only the degree of closeness between the searched data and the keyword is shown, and the display is not arranged so that the entire structure of the searched data can be understood. The above-mentioned “Database Abstraction Mechanism Using Self-Organizing Map and Vocabulary Search” also describes a method of reconstructing a partial area of the map on a plane, which is called “map refinement”. Here, the area is detailed by applying the self-organizing map again in the selected area.
【００１７】本発明による２次元平面への変換は、検索
の度に行なわれるので、高速性が要求される。自己組織
化マップでは、データの構造を正確に反映させるために
は、学習を一定回数行なう必要があるため、高速性は期
待できない。したがって、ここでは自己組織化マップは
用いず、主成分分析あるいは数量化四類を用いる。数量
化四類を用いる方法では、データ間の相関を、各データ
を多次元のベクトルとみなした時のベクトル間のなす角
の方向余弦で与える。それにより各データを質的データ
であるとみなし、２次元に数量化する。数量化四類にお
いても、主成分分析と同様に、２次元への変換は一種の
射影として表される。しかし、ここで変換されるデータ
は検索されたデータであるため、多次元空間のある狭い
領域に分布されているデータであり、またその数も限ら
れている。したがって、主成分分析あるいは数量化四類
といった射影による変換でも、データの構造を十分に表
現できると考えられる。The conversion into a two-dimensional plane according to the present invention is performed every time a search is performed, and therefore, high speed is required. In the self-organizing map, it is necessary to perform learning a certain number of times in order to accurately reflect the data structure, and therefore high speed cannot be expected. Therefore, here, the self-organizing map is not used, and the principal component analysis or the quantification class 4 is used. In the method using the quantification class 4, the correlation between the data is given by the direction cosine of the angle between the vectors when each data is regarded as a multidimensional vector. Thereby, each data is regarded as qualitative data and quantified in two dimensions. Also in the quantification class 4, the conversion to two dimensions is represented as a kind of projection, similarly to the principal component analysis. However, since the data to be converted here is the searched data, it is data distributed in a narrow area in a multidimensional space, and the number thereof is limited. Therefore, it is considered that the structure of the data can be sufficiently expressed even by transformation using projection such as principal component analysis or quantification.
【００１８】[0018]
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の本発明
のデータ検索装置は、上記課題を解決するために、各デ
ータが多次元の属性値で表される電子化されたデータベ
ースと、前記データベースのデータを検索する検索手段
と、前記データベースから、上記検索手段によって検索
されたデータを表示する表示装置と、前記表示装置段の
画面上の位置を指定するためのポインティング装置と、
上記データベースから出力したデータを一時的に記憶す
る記憶装置とを備えたデータ検索装置において、上記検
索手段によって検索され、上記記憶装置に記憶されたデ
ータの属性値を、２次元座標に変換する座標変換手段を
備え、前記座標変換手段によって変換された座標値にも
とづいて、上記表示装置の２次元平面にデータを表示す
ることを特徴とする。According to a first aspect of the present invention, there is provided a data search apparatus comprising: an electronic database in which each data is represented by a multidimensional attribute value; Search means for searching data in the database, a display device for displaying the data searched by the search means from the database, and a pointing device for designating a position on the screen of the display device stage,
A data retrieval device comprising: a storage device for temporarily storing data output from the database; and a coordinate for converting attribute values of the data retrieved by the retrieval means and stored in the storage device into two-dimensional coordinates. It is characterized by comprising a conversion means, and displaying data on a two-dimensional plane of the display device based on the coordinate values converted by the coordinate conversion means.
【００１９】請求項２に記載の本発明のデータ検索装置
は、上記課題を解決するために、請求項１記載のデータ
検索装置において、上記座標変換手段が、データの属性
値を主成分分析により２次元に変換することを特徴とす
る。According to a second aspect of the present invention, there is provided a data search apparatus according to the first aspect of the present invention, wherein the coordinate transformation means converts a data attribute value by principal component analysis. It is characterized in that it is converted into two dimensions.
【００２０】請求項３に記載の本発明のデータ検索装置
は、上記課題を解決するために、請求項１記載のデータ
検索装置において、上記座標変換手段が、データの属性
値を数量化四類により２次元に変換することを特徴とす
る。According to a third aspect of the present invention, there is provided a data search apparatus according to the first aspect of the present invention, wherein the coordinate conversion means converts the attribute values of the data into quantified four types. Is converted into two-dimensional data by
【００２１】請求項４に記載の本発明のデータ検索プロ
グラムを記録した記録媒体は、上記課題を解決するため
に、コンピュータに、データベースのデータを検索する
手順と、検索によって得られたデータの属性値を２次元
座標に変換する手順と、変換された座標値にもとづいて
２次元平面上にデータを表示する手順、を実行させるた
めのプログラムを記録したことを特徴とする。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a recording medium on which a data search program according to the present invention is recorded. A program for executing a procedure of converting a value into two-dimensional coordinates and a procedure of displaying data on a two-dimensional plane based on the converted coordinate values is recorded.
【００２２】[0022]
【発明の実施の形態】本発明のデータ検索装置の一実施
形態を図面にもとづいて説明する。図１は、請求項１乃
至３記載の本発明のデータ検索装置の概略構成図であ
る。図１において、１は、ＣＤＲＯＭまたは、ハードデ
ィスク等の記憶装置に記憶されているデータベース、２
は、マウス等のポインティング装置、３は、ＣＲＴディ
スプレイ等の表示装置、４は、データの検索を実行する
検索手段、５は、データの属性値を２次元平面座標に変
換する座標変換手段、６は、座標変換されたデータを、
２次元平面上に配置する２次元平面表示手段、７は、デ
ータを一時的に記憶するはＲＡＭ等の記憶装置である。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of a data retrieval apparatus according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a data search apparatus according to the present invention. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a database stored in a storage device such as a CDROM or a hard disk;
Is a pointing device such as a mouse, 3 is a display device such as a CRT display, 4 is search means for executing data search, 5 is coordinate conversion means for converting attribute values of data into two-dimensional plane coordinates, 6 Represents the coordinate transformed data,
The two-dimensional plane display means 7 arranged on the two-dimensional plane is a storage device such as a RAM for temporarily storing data.
【００２３】図２は、本発明のデータ検索装置に係るデ
ータベースの構成例である。本実施形態のデータベース
は、写真画像データベースである。画像データとして、
画像のイメージデータがファイルとして記憶されてい
る。各属性として「優雅」「迫力」「叙情的」などの写
真のイメージを表す語句が与えられており、データに付
加された属性値として、各画像のそれらの語句に対する
度合が順に数値で与えられている。データベースでは、
各画像に対し画像ファイル名と属性値がペアで保持され
ている。FIG. 2 shows an example of the configuration of a database according to the data search apparatus of the present invention. The database of the present embodiment is a photograph image database. As image data,
Image data of an image is stored as a file. Each attribute is given a phrase that expresses the image of the photograph, such as "elegance", "power", or "lyrical". As the attribute value added to the data, the degree of each image in those words is given numerically in order. ing. In the database,
An image file name and an attribute value are held as a pair for each image.
【００２４】図３は、本発明のデータ検索装置の動作を
説明するためのフローチャートである。以下、図３にも
とづいて、動作を説明する。本実施形態は、従来の技術
で述べた、表示装置の画面上に表示された第１の２次元
平面から、ユーザーが、ポインティング装置で画面上の
位置を指定することにより、データを検索するデータ検
索装置において、検索されたデータ数に応じてデータを
そのまま出力する、あるいは、表示装置の画面上に第２
の２次元平面を構成し、検索されたデータをその構造を
表わすように、第２の２次元平面上に配置する方法に、
本発明を適用した例である。FIG. 3 is a flowchart for explaining the operation of the data search device of the present invention. Hereinafter, the operation will be described with reference to FIG. In the present embodiment, a user searches data from a first two-dimensional plane displayed on a screen of a display device by specifying a position on the screen with a pointing device, as described in the related art. In the search device, the data is directly output according to the number of searched data, or the second data is displayed on the screen of the display device.
And arranging the retrieved data on a second two-dimensional plane so as to represent its structure,
It is an example to which the present invention is applied.
【００２５】ステップＳ１において、第１の２次元平面
に配置されたデータが、表示装置３の画面上に表示され
る。ここでのデータ表示は、例えば自己組織化マップの
アルゴリズムによって各データの属性値を２次元に変換
し、表示装置３の画面上に構成された第１の２次元平面
の、各データの変換された２次元座標位置に、データに
対応するシンボルを表示することで行われる。以降この
第１の２次元平面をマップと呼ぶ。In step S1, the data arranged on the first two-dimensional plane is displayed on the screen of the display device 3. In the data display here, for example, the attribute value of each data is converted into two-dimensional data by the algorithm of the self-organizing map, and the data of the first two-dimensional plane formed on the screen of the display device 3 is converted. This is performed by displaying a symbol corresponding to the data at the two-dimensional coordinate position. Hereinafter, this first two-dimensional plane is referred to as a map.
【００２６】この処理により、上記マップ上のデータの
存在する位置にシンボルが表示されるようになり、デー
タの分布が一目で分かる。また同一座標上に存在するデ
ータの個数に応じてシンボルを表示する、あるいは、シ
ンボルの形または、大きさを変えるなどの処理を行なっ
ても良い。ここでシンボルは、単に丸あるいは、四角と
いった単純なもので良いが、対応する画像の縮小イメー
ジを表示すれば、利用者にとってさらに分かり易いもの
となる。By this processing, a symbol is displayed at the position where the data exists on the map, and the distribution of the data can be understood at a glance. Further, processing such as displaying the symbol in accordance with the number of data existing on the same coordinates, or changing the shape or size of the symbol may be performed. Here, the symbol may be a simple symbol such as a circle or a square. However, if a reduced image of the corresponding image is displayed, the symbol is more easily understood by the user.
【００２７】図４は、本発明のデータ検索装置に係るマ
ップの表示例である。図４では、座標上のデータの個数
に比例して四角を大きく描いている。ステップＳ２にお
いて、ユーザーによってポインティング装置でマップ上
の位置が指定されるのを待つ。具体的には、ポインティ
ング装置がマウスの場合は、マップ上でクリックされる
のを待つ。位置が指定されると、ステップＳ３におい
て、検索手段は、その近傍に配置されたデータを検索結
果として取り出す。具体的には、指定点と各データの変
換された座標との距離を計算し、その値が所定値以下の
データに対応するインデックスをデータベースから取り
出す。この場合のインデックスとは、データベースに記
憶されている画像ファイル名のことである。ただし、こ
こでは後の処理の都合からインデックスと同時に対応す
るデータの属性値も取り出し、記憶装置に順に格納し、
さらに検索されたデータ数も記憶しておくものとする。
ここまでは従来の技術で実現できるものである。FIG. 4 is a display example of a map according to the data search device of the present invention. In FIG. 4, the square is drawn in proportion to the number of data on the coordinates. In step S2, the process waits until the user specifies a position on the map with the pointing device. More specifically, when the pointing device is a mouse, it waits for a click on the map. When the position is specified, in step S3, the search means extracts data arranged in the vicinity thereof as a search result. Specifically, the distance between the designated point and the converted coordinates of each data is calculated, and an index corresponding to data whose value is equal to or less than a predetermined value is extracted from the database. The index in this case is an image file name stored in the database. However, here, the attribute value of the corresponding data is also taken out at the same time as the index from the convenience of later processing, and stored in the storage device in order.
Further, the number of searched data is also stored.
Up to this point, it can be realized by the conventional technology.
【００２８】ステップＳ４では、検索されたデータ数が
所定個数以下かどうか調べ、所定個数以下ならステップ
Ｓ６に移る。ステップＳ６では、記憶装置に格納された
インデックスを参照してデータを出力する。本実施形態
では、インデックスはファイル名として与えられてお
り、ステップＳ６におけるデータの出力は、対応する画
像ファイルをオープンし、表示装置３の画面上に画像を
出力することで実行される。In step S4, it is checked whether or not the number of searched data is equal to or smaller than a predetermined number. In step S6, data is output with reference to the index stored in the storage device. In the present embodiment, the index is given as a file name, and the data output in step S6 is executed by opening the corresponding image file and outputting the image on the screen of the display device 3.
【００２９】次に、本発明の特徴であるステップＳ５の
検索データの２次元表示について説明する。ここでは検
索されたデータの属性値が、座標変換手段５によって２
次元座標値に変換される。その後、変換されたデータ
は、２次元平面表示手段６によって２次元平面に表示さ
れる。そのフローを書いたものが図５である。座標変換
の第一の方法は、主成分分析によるもの、第二の方法
は、数量化四類によるもので、それらは相関行列の作成
方法と、２次元座標への変換方法が異なる。先に主成分
分析による方法から具体的にその動作を説明する。Next, two-dimensional display of search data in step S5, which is a feature of the present invention, will be described. Here, the attribute value of the retrieved data is
Converted to dimensional coordinate values. Thereafter, the converted data is displayed on a two-dimensional plane by the two-dimensional plane display means 6. FIG. 5 illustrates the flow. The first method of coordinate conversion is based on principal component analysis, and the second method is based on quantification type 4. They differ in the method of creating a correlation matrix and the method of conversion to two-dimensional coordinates. First, the operation of the method based on the principal component analysis will be specifically described.
【００３０】まず上で述べたように、検索されたデータ
数と、各データのインデックスと属性値が記憶装置に格
納されている。それを示したのが図６である。今属性の
個数をｎ、検索されたデータの個数をｍとする。ステッ
プＳ１１では、属性値を記憶装置から読みだし、相関行
列を作る。ここで各データの属性値をＸi＝（xi1,...x
in）とすると相関行列Ａ＝（aij）は、下式で定義され
る。First, as described above, the number of searched data, the index of each data, and the attribute value are stored in the storage device. FIG. 6 shows this. The number of attributes is now n, and the number of retrieved data is m. In step S11, the attribute values are read from the storage device, and a correlation matrix is created. Here, the attribute value of each data is X i = (x i1 ,... X
in ), the correlation matrix A = (a ij ) is defined by the following equation.
【００３１】aij＝Σk=1 m xki xkj 図６を用いて上の相関行列の作成について具体的に説明
する。まず図中の数値’18’は、検索されたデータ数
で、その後に、その１８個のデータのファイル名と属性
値が格納されている。検索されたデータの１番目は、フ
ァイル名が’04806.jpg’、属性値が（1,0,0,4,1,2）
で、Ｘ1にその属性値を読み込んで、Ｘ1＝（1,0,0,4,1,
2）となる。以下同様にＸ2＝（0,1,0,1,0,1），Ｘ3＝
（0,1,0,2,0,3）,...,Ｘ18＝（0,0,0,0,0,1）となる。
Ａ＝（aij）を上の定義式から計算すると次ぎのように
なる。A ij = Σ k = 1 m x ki x kj The creation of the above correlation matrix will be specifically described with reference to FIG. First, the numerical value '18' in the figure is the number of searched data, and thereafter, the file names and attribute values of the 18 data are stored. The first of the retrieved data has the file name '04806.jpg' and the attribute value (1,0,0,4,1,2)
In, reads the attribute value to X 1, X 1 = (1,0,0,4,1 ,
2) Similarly, X 2 = (0,1,0,1,0,1) and X 3 =
(0,1,0,2,0,3),..., X 18 = (0,0,0,0,0,1).
When A = (a ij ) is calculated from the above definition equation, it is as follows.
【００３２】a11＝1×1+0×0+0×0+...+0×0＝6 a12＝1×0+0×1+0×1+...+0×0＝0 a66＝2×2+1×1+3×3+...+1×1＝111 ステップＳ１２において、Ａの最大固有値に対する固有
ベクトルと、Ａの２番目に大きい固有値に対する固有ベ
クトルを求める。行列の固有ベクトルを求める方法は、
従来から様々なアルゴリズムが提案されており、ここで
は、その中の適当なものを採用する。ステップＳ１３で
は、２つの固有ベクトルから構成される２次元平面へ各
データの属性値を射影する。実際には、上の２つの固有
ベクトルは直交するため、属性値と各々の固有ベクトル
との内積を求め、それらを変換された２次元座標値とす
れば良い。つまり２つの固有ベクトルを順にＱ1＝
（q11,...,q1n），Ｑ2＝（q21,...,q2n）とし、Ｘiを変
換した座標Ｙi＝（ui,vi）は、次式で与えられる。A 11 = 1 × 1 + 0 × 0 + 0 × 0 + ... + 0 × 0 = 6 a 12 = 1 × 0 + 0 × 1 + 0 × 1 + ... + 0 × 0 = 0 a 66 = 2 × 2 + 1 × 1 + 3 × 3 +... + 1 × 1 = 111 In step S12, an eigenvector for the largest eigenvalue of A and an eigenvector for the second largest eigenvalue of A are obtained. To find the eigenvectors of a matrix,
Conventionally, various algorithms have been proposed, and an appropriate one is adopted here. In step S13, the attribute values of each data are projected onto a two-dimensional plane composed of two eigenvectors. Actually, since the above two eigenvectors are orthogonal, the inner product of the attribute value and each of the eigenvectors may be obtained, and these may be used as converted two-dimensional coordinate values. That is, two eigenvectors are sequentially expressed as Q 1 =
(Q 11 ,..., Q 1n ), Q 2 = (q 21 ,..., Q 2n ), and the coordinates Y i = (u i , v i ) obtained by converting X i are given by the following equations. Can be
【００３３】ui＝Σk=1 n q1k xik vi＝Σk=1 n q2k xik 上の計算を図６のデータについて行なうと、まず、Ａの
固有ベクトルは、順にＱ1＝（0.07,0.09,0.04,0.68,0.0
2,0.71），Ｑ2＝（−0.30,0.17,0.00,−0.66,−0.06,0.
64）と求まる。それを用いてＹi＝（ui,vi）を求める
と、次ぎのようになる。U i = Σ k = 1 n q 1 k x ik v i = Σ k = 1 n q 2 k x ik When the calculation on the data in FIG. 6 is performed, first, the eigenvectors of A are Q 1 = (0.07,0.09,0.04,0.68,0.0
2,0.71), Q 2 = (− 0.30,0.17,0.00, −0.66, −0.06,0.
64). When Y i = (u i , v i ) is obtained using this, the following is obtained.
【００３４】u1＝0.07×1＋0.09×0＋0.04×0＋0.68×4
＋0.02×1+0.71×2＝4.23 v1＝−0.30×1＋0.017×0＋0.00×0−0.66×4−0.06×1
＋0.64×2＝−1.72 u18＝0.07×0＋0.09×0＋0.04×0＋0.68×0＋0.02×0＋
0.71×1＝0.71 v18＝−0.30×0＋0.017×0＋0.00×0−0.66×0−0.06×
0＋0.64×1＝0.64 ステップＳ１４では、各Ｙiを記憶装置にあるバッファ
に格納する。ステップＳ１５では、各データをシンボル
化する。ここでいうシンボルもステップＳ１で述べたよ
うに、単に丸あるいは四角といった単純なものや、画像
の縮小イメージなどを用いる。ただし、ステップＳ１に
比べて表示データ数が少ないため、画像のファイル名あ
るいは、画像のタイトル等の何らかのテキストをシンボ
ルとして表示することも可能である。また、各データに
対して何らかのキーワードが付加されている場合には、
それらをシンボルとしても良い。上で述べたシンボル化
は、従来技術で可能なものである。また生成されたシン
ボルは、必要ならば記憶装置に記憶しておく。U 1 = 0.07 × 1 + 0.09 × 0 + 0.04 × 0 + 0.68 × 4
+ 0.02 × 1 + 0.71 × 2 = 4.23 v 1 = −0.30 × 1 + 0.017 × 0 + 0.00 × 0−0.66 × 4−0.06 × 1
+ 0.64 × 2 = -1.72 u 18 = 0.07 × 0 + 0.09 × 0 + 0.04 × 0 + 0.68 × 0 + 0.02 × 0 +
0.71 × 1 = 0.71 v 18 = −0.30 × 0 + 0.017 × 0 + 0.00 × 0−0.66 × 0−0.06 ×
0 + 0.64 × 1 = 0.64 In step S14, each Y i is stored in a buffer in the storage device. In step S15, each data is symbolized. The symbols used here are simple symbols such as circles or squares or reduced images of images, as described in step S1. However, since the number of display data is smaller than that in step S1, some text such as the file name of the image or the title of the image can be displayed as a symbol. Also, if some keyword is added to each data,
They may be used as symbols. The symbolization described above is possible with the prior art. The generated symbols are stored in a storage device if necessary.
【００３５】ステップＳ１６では、表示装置３の画面上
に、第２の２次元平面を構成する。具体的には、２次元
平面の大きさ、画面上の表示位置、表示倍率、原点の位
置といったパラメータを設定し、枠の描画を行なう。ま
た座標軸を描くようにしても良い。これらのパラメータ
は検索の度に、検索データに応じた最適な値を設定す
る、あるいは、ユーザーに指定させることもできるが、
本実施形態では、パラメータはあらかじめ最適に設定さ
れた固定値を用いる。ステップＳ１７では、バッファか
ら座標位置Ｙiを読みだし、ステップＳ１５で生成され
た各データのシンボルを、第２の２次元平面のＹiに対
応する位置に表示する。実際には、２次元平面のパラメ
ータからＹiに対応する画面上の物理位置を求め、その
場所へシンボルを表示するのだが、これについては、従
来から一般的に行なわれている方法であるため、詳しい
説明は省略する。In step S16, a second two-dimensional plane is formed on the screen of the display device 3. Specifically, parameters such as the size of the two-dimensional plane, the display position on the screen, the display magnification, and the position of the origin are set, and the frame is drawn. Also, a coordinate axis may be drawn. These parameters can be set to optimal values based on the search data for each search, or you can let the user specify them,
In the present embodiment, the parameters use fixed values that are optimally set in advance. In step S17, it reads the coordinate position Y i from the buffer, the symbols of each data generated in step S15, displayed at a position corresponding to the Y i of the second two-dimensional plane. Actually, the physical position on the screen corresponding to Y i is obtained from the parameters of the two-dimensional plane, and the symbol is displayed at that position. However, since this is a method generally used conventionally, Detailed description is omitted.
【００３６】以上が主成分分析によるステップＳ５の検
索データの２次元表示のフローチャートである。実際の
計算では、Ｘiは平均が０になるよう正規化するのが良
い。すなわち、次式の変換を行った後に、Ａの作成、固
有値計算、Ｙiへの変換を行う。The above is the flowchart of the two-dimensional display of the search data in step S5 by the principal component analysis. In an actual calculation, it is preferable to normalize X i so that the average becomes zero. That is, after performing the conversion of the following equation, the generation of A, the calculation of the eigenvalue, and the conversion to Y i are performed.
【００３７】 Ｘi＝Ｘi−ＥＸ, （ＥＸ＝(１／ｍ)Σi=1 m Ｘi） 図７は、上記マップ上の点を指定したときに、第２の２
次元平面を構成し、上記マップと、上記第２の２次元平
面を同時に表示装置に表示した画面出力例である。図７
(ａ)が、ステップＳ１で説明したマップで、図７(ｂ)
が、ステップＳ５あるいは、ステップＳ１７で説明した
第２の２次元平面で、マップ上の＊位置を指定した時
に、検索されたデータを第２の２次元平面に出力した例
である。ここではデータのシンボル表示は、単に「・」
で行なっている。従ってステップＳ１５では、単に各デ
ータにシンボルとして「・」を設定すれば良い。X i = X i −EX, (EX = (1 / m) Σi = 1 m X i ) FIG. 7 shows the second 2
It is a screen output example in which a two-dimensional plane is configured, and the map and the second two-dimensional plane are simultaneously displayed on a display device. FIG.
(a) is the map described in step S1, and FIG.
Is an example in which the searched data is output to the second two-dimensional plane when the * position on the map is designated in the second two-dimensional plane described in step S5 or step S17. Here, the data symbol display is simply “•”
It is done in. Therefore, in step S15, "." May be simply set as a symbol for each data.
【００３８】次に数量化四類による方法を説明する。上
で述べた通り、主成分分析による方法と異なるところ
は、相関行列の作成方法と、２次元座標への変換方法で
ある。そこで、その部分のみ説明する。まず数量化四類
とは、データ間の相関度が与えられた質的データを数量
化する方法である。本実施形態では、データ間の相関度
は、データの属性値からなるベクトル同士のなす角の方
向余弦で与え、各データを質的データとみなし数量化を
行なう。よってデータの属性値をＸi＝（xi1,...xin）
とすると、データi,j間の相関度は次式で与えられる。Next, the quantification method will be described. As described above, the difference from the method based on the principal component analysis is the method for creating a correlation matrix and the method for converting to a two-dimensional coordinate. Therefore, only that part will be described. First, the quantification type 4 is a method of quantifying qualitative data given a degree of correlation between data. In the present embodiment, the degree of correlation between data is given by a direction cosine of an angle between vectors composed of data attribute values, and each data is regarded as qualitative data and quantified. Therefore, the attribute value of the data is X i = (x i1 , ... x in )
Then, the degree of correlation between the data i and j is given by the following equation.
【００３９】cosθij＝（Ｘi,Ｘj）／|Ｘi||Ｘj|＝Σ
k=1 n xik xjk／（Σk=1 n xik 2）1/2（Σk=1 n xjk 2）1/2 まず、行列Γ＝（γij）を次式で定義する。Cos θ ij = (X i , X j ) / | X i || X j | = Σ
k = 1 n x ik x jk / (Σ k = 1 n x ik 2 ) 1/2 (Σ k = 1 n x jk 2 ) 1/2 First, a matrix Γ = (γ ij ) is defined by the following equation. .
【００４０】γij＝cosθij if i≠j γii＝0 次に、行列Ｐ＝（pij）を次式で定義する。Γ ij = cos θ ij if i ≠ j γ ii = 0 Next, a matrix P = (p ij ) is defined by the following equation.
【００４１】pij＝0 if i≠j pii＝Σj≠iγij 相関行列Ａは、次式で定義する。P ij = 0 if i ≠ jp ii = Σ j ≠ i γ ij The correlation matrix A is defined by the following equation.
【００４２】Ａ＝Γ−Ｐ 上で求めたＡの最大固有値に対する固有ベクトルは（1,
1,...,1）である。このステップＳ１２では、Ａの２番
目に大きい固有値に対する固有ベクトルと、Ａの３番目
に大きい固有値に対する固有ベクトルを求める。これも
主成分分析による方法と同じである。求められた２つの
固有ベクトルをＱ1＝（q11,... q1m），Ｑ2＝（q21,...
q2m）とすると、ステップＳ１３で、Ｘiを変換した座
標Ｙi＝（ui,vi）は、次式で与えられる。A = Γ−P The eigenvector for the largest eigenvalue of A obtained above is (1,
1, ..., 1). In step S12, an eigenvector for the second largest eigenvalue of A and an eigenvector for the third largest eigenvalue of A are obtained. This is the same as the method based on the principal component analysis. The obtained two eigenvectors are represented by Q 1 = (q 11 ,... Q 1m ) and Q 2 = (q 21 ,.
q 2m ), the coordinates Y i = (u i , v i ) obtained by converting X i in step S13 are given by the following equations.
【００４３】ui＝q1i vi＝q2i 以上の計算を、図６のデータについてΓのみ行なうと、
次ぎのようになる。When the calculation of u i = q 1i v i = q 2i or more is performed only for the data of FIG.
It looks like this:
【００４４】γ12＝（1×0＋0×1＋0×0＋4×1＋1×0＋
2×1）／（12＋02＋02＋42＋12＋22）1/2（02＋12＋02
＋12＋02＋12）1/2＝0.74 γ13＝（1×0＋0×1＋0×0＋4×2＋1×0＋2×3）／(１2
＋02＋02＋42＋12＋22）1/2（02＋12＋02＋22＋02＋
32）1/2＝0.80 γ1817＝（0×0＋0×0＋0×0＋0×3＋0×0＋1×3）／
（02＋02＋02＋32＋02＋32）1/2（02＋02＋02＋02＋02
＋12）1/2＝0.71 以下Ｐ,Ａ,Ｑ1,Ｑ2,Ｙiも上の式に当てはめれば容易に
計算できるため、ここでは具体的な計算は省略する。こ
れで数量化四類による座標変換方法についての説明を終
る。Γ 12 = (1 × 0 + 0 × 1 + 0 × 0 + 4 × 1 + 1 × 0 +
2 × 1) / (1 2 +0 2 +0 2 +4 2 +1 2 +2 2 ) 1/2 (0 2 +1 2 +0 2
+1 2 +0 2 +1 2 ) 1/2 = 0.74 γ 13 = (1 × 0 + 0 × 1 + 0 × 0 + 4 × 2 + 1 × 0 + 2 × 3) / (1 2
+0 2 +0 2 +4 2 +1 2 +2 2 ) 1/2 (0 2 +1 2 +0 2 +2 2 +0 2 +
3 2 ) 1/2 = 0.80 γ 1817 = (0 x 0 + 0 x 0 + 0 x 0 + 0 x 3 + 0 x 0 + 1 x 3) /
(0 2 +0 2 +0 2 +3 2 +0 2 +3 2 ) 1/2 (0 2 +0 2 +0 2 +0 2 +0 2
+1 2 ) 1/2 = 0.71 or less P, A, Q 1 , Q 2 , and Y i can also be easily calculated by applying the above formula, and a specific calculation is omitted here. This concludes the description of the coordinate conversion method based on Quantification Class 4.
【００４５】以上、検索データの２次元表示の動作につ
いて説明した。図８は、実際の検索データでの２次元平
面の表示例で、データのシンボルとして画像のタイトル
を表示している。尚この図ではマップは省略している。
図から、感覚的に近いと判断される画像は近くに配置さ
れ、全体としてデータの構造を表現するように効果的に
配置されていることが分かる。また上で述べた主成分分
析あるいは数量化四類による座標変換は、いづれも行列
の固有ベクトルを求めるのに反復計算を必要とするが、
固有値の大きい２つの固有ベクトルのみを計算するだけ
で良いので高速である。The operation of the two-dimensional display of the search data has been described above. FIG. 8 is a display example of a two-dimensional plane in actual search data, in which an image title is displayed as a data symbol. In this figure, the map is omitted.
From the figure, it can be seen that the images that are determined to be sensuously close are arranged close to each other, and are effectively arranged so as to express the data structure as a whole. In addition, coordinate transformation by the above-described principal component analysis or quantification type 4 requires iterative calculation to find the eigenvectors of the matrix.
It is fast because only two eigenvectors with large eigenvalues need to be calculated.
【００４６】以上の説明では、検索データを２次元平面
に配置するのみであるが、さらに２次元平面の位置を指
定することで対応する検索データを出力するように構成
することも可能である。具体的にはステップＳ２で、２
次元平面上の点が指定されたときの処理として、指定さ
れた点から一定距離内にある検索データを出力するルー
チンを追加すれば良い。その動作としては、バッファに
格納された各検索データの２次元平面座標値Ｙiと、指
定された点の座標値との距離を計算し、それが所定値以
下のデータについて、そのインデックスに対応する画像
ファイルをオープンし画面に出力すれば良い。In the above description, only the search data is arranged on the two-dimensional plane. However, it is also possible to output the corresponding search data by specifying the position of the two-dimensional plane. Specifically, in step S2, 2
As a process when a point on the dimensional plane is designated, a routine for outputting search data within a certain distance from the designated point may be added. As the operation, the two-dimensional plane coordinate values Y i for each search data stored in the buffer, the distance between the coordinate values of the specified point is calculated and about it is equal to or less than a predetermined value of the data, corresponding to the index Open the image file to be output and output it to the screen.
【００４７】以上、本発明の実施形態について説明し、
検索されたデータ数が多い場合に、２次元平面に高速か
つ効果的に配置でき、それにより目的のデータを見つけ
出すのを容易にすることを確認した。The embodiment of the present invention has been described above.
It has been confirmed that when the number of searched data is large, the data can be arranged on the two-dimensional plane quickly and effectively, thereby facilitating finding the target data.
【００４８】尚、本実施形態では、画像検索を例として
挙げたが、本発明のデータ検索装置は、それに限定され
るものではない。また本実施形態では、検索方法とし
て、マップ上の位置を指定しその近傍のデータを取り出
したが、本発明の座標変換手段は、別の検索方法で取り
出されたデータについても同様に座標変換できる。した
がって、本発明のデータ検索装置は、検索方法を限定す
るものではない。In the present embodiment, an image search is described as an example, but the data search device of the present invention is not limited to this. Further, in the present embodiment, as a search method, a position on the map is designated and data in the vicinity thereof is extracted. However, the coordinate conversion means of the present invention can similarly perform coordinate conversion on data extracted by another search method. . Therefore, the data search device of the present invention does not limit the search method.
【００４９】本発明の記録媒体は、図１において、点線
で囲った検索手段４、座標変換手段５及び２次元平面表
示手段６で実行されるデータ検索プログラムが記録され
ている。In the recording medium of the present invention, a data retrieval program executed by the retrieval means 4, coordinate transformation means 5, and two-dimensional plane display means 6 enclosed by a dotted line in FIG. 1 is recorded.
【００５０】[0050]
【発明の効果】本発明では、検索されたデータを２次元
平面上に高速かつ効果的に再配置する。それによって検
索データが多い場合にも、その中から必要なものを見つ
けることを容易にする。According to the present invention, searched data is relocated on a two-dimensional plane at high speed and effectively. This makes it easy to find necessary items from a large amount of search data.
【図１】本発明のデータ検索装置の概略構成図。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a data search device of the present invention.
【図２】本発明のデータ検索装置に係るデータベースの
構成図。FIG. 2 is a configuration diagram of a database according to the data search device of the present invention.
【図３】本発明のデータ検索装置の動作を説明するため
のフローチャート。FIG. 3 is a flowchart for explaining the operation of the data search device of the present invention.
【図４】本発明のデータ検索装置に係るのマップの表示
例。FIG. 4 is a display example of a map according to the data search device of the present invention.
【図５】本発明のデータ検索装置に係る検索データの２
次元表示のフローチャート。FIG. 5 shows search data 2 according to the data search device of the present invention.
The flowchart of a dimension display.
【図６】本発明のデータ検索装置に係る記憶装置に格納
された検索されたデータの状態を示す図。FIG. 6 is a diagram showing a state of searched data stored in a storage device according to the data search device of the present invention.
【図７】本発明のデータ検索装置に係る表示装置の２次
元平面への出力例。FIG. 7 is an example of output to a two-dimensional plane of the display device according to the data search device of the present invention.
【図８】本発明のデータ検索装置において、検索され、
座標変換されたデータをシンボルとして画像のタイトル
として２次元平面へ出力した例。FIG. 8 is a diagram illustrating a data search device according to the present invention;
An example in which coordinate-converted data is output to a two-dimensional plane as a title of an image as a symbol.
【図９】従来技術による多次元のデータを２つの座標軸
から平面に射影する方法を説明するための多次元データ
の例。FIG. 9 is an example of multidimensional data for explaining a method of projecting multidimensional data from two coordinate axes onto a plane according to the related art.
【図１０】従来技術の多次元のデータを２つの座標軸か
ら平面に射影する方法での、データ配置の例。FIG. 10 shows an example of data arrangement in a conventional method of projecting multidimensional data from two coordinate axes onto a plane.
１ データベース ２ ポインティング装置 ３ 表示装置 ４ 検索手段 ５ 座標変換手段 ６ ２次元平面表示手段 ７ 記憶装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Database 2 Pointing device 3 Display device 4 Retrieval means 5 Coordinate conversion means 6 Two-dimensional plane display means 7 Storage device
Claims (4)
子化されたデータベースと、 上記データベースのデータを検索する検索手段と、 上記データベースから、上記検索手段によって検索した
データを表示する表示装置と、 上記表示装置の画面上の位置を指定するためのポインテ
ィング装置と、 上記データベースから出力したデータを一時的に記憶す
る記憶装置と、を備えたデータ検索装置において、 上記検索手段によって得られ、上記記憶装置に記憶され
たデータの属性値を、２次元座標に変換する座標変換手
段を備え、前記座標変換手段によって、変換された座標
値にもとづいて、上記表示装置の２次元平面上にデータ
を表示することを特徴とするデータ検索装置。An electronic database in which each data is represented by a multi-dimensional attribute value; a search means for searching data in the database; and a display for displaying data searched by the search means from the database. A data retrieval device comprising: a device; a pointing device for designating a position on the screen of the display device; and a storage device for temporarily storing data output from the database. A coordinate conversion means for converting the attribute values of the data stored in the storage device into two-dimensional coordinates, based on the coordinate values converted by the coordinate conversion means, on a two-dimensional plane of the display device. A data search device for displaying data.
主成分分析により２次元に変換することを特徴とする請
求項１記載のデータ検索装置。2. The data search apparatus according to claim 1, wherein said coordinate conversion means converts the attribute value of the data into two-dimensional data by principal component analysis.
数量化四類により２次元に変換することを特徴とする請
求項１記載のデータ検索装置。3. The data search device according to claim 1, wherein said coordinate conversion means converts the attribute value of the data into two dimensions by quantification.
タを検索する手順と、 検索によって得られたデータの属性値を２次元座標に変
換する手順と、 変換された座標値にもとづいて、２次元平面上にデータ
を表示する手順を実行させるためのデータ検索プログラ
ムを記録した記録媒体。4. A computer for retrieving data from a database, a procedure for converting attribute values of the data obtained by the retrieval into two-dimensional coordinates, and A recording medium on which a data search program for executing a procedure for displaying data is recorded.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9285385A JPH11120180A (en) | 1997-10-17 | 1997-10-17 | Data retrieval device and storage medium recording data retrieval program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9285385A JPH11120180A (en) | 1997-10-17 | 1997-10-17 | Data retrieval device and storage medium recording data retrieval program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11120180A true JPH11120180A (en) | 1999-04-30 |
Family
ID=17690864
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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Country Status (1)
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| JP (1) | JPH11120180A (en) |
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