大量非構造データ間の概念構造を考慮した論理的検索ビューに関する研究

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情報システムやネットワーク技術の発達により、人類が創出する情報量が爆発的に増大している。これに伴い、個人や組織のシステムが保持する電子的なデータの数や容量も膨大なものとなっているが、その中から必要とする情報を効率よく探し出すことは容易ではない。個人の持つファイルに対するキーワード全文検索としては、Desktop Searchのようなシステムも存在するが、非構造データを柔軟に扱うことが困難で、さらに関連する情報を取り出せないなど、機能的に十分とは言いがたい。また、メタデータを用いた検索サポートとして、データベース技術を非構造データ格納に適用したものも検討されていたが、やはり関連性のある情報を抽出するという面において満足できるものではない。本研究では、そのような膨大な非構造ファイルに対して、柔軟に付加されるメタデータ間の概念的な関係に着目し、必要な情報を関連付けて提供する方法を提案する。つまり、非構造データのファイルに対して、メタデータを柔軟に定義可能とするとともに、単に検索キーワードに適合したメタデータを持つファイルを提示するのではなく、ファイル間の関連性を考慮して、論理的な検索ビューとして様々な概念関係があるファイルも含めて提示することを目的とした。これまでメタデータの概念の階層関係と順序関係に着目して研究を進めてきた。概念の階層関係に着目したアプローチでは、階層構造の上位概念でまとめて整理し、上位概念に対する検索要求を絞り込んだ対象に適用する方法と、情報の多面性(マルチファセット)に着目して、分類された多数のファセットの指定を概念の階層関係に従って選択する方法を提案し、実際に試作システムの実装を行った。順序関係に着目したアプローチでは、ファイル間の様々な順序関係を操作の対象とする順序型付き多重連想コンテナとその上の操作を提案し、その枠組みによって提供される機能に関する検討を行った。