データ項目名等の意味解析による既存のDB中の実体型抽出アルゴリズム

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概要

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近年,企業におけるデータの意味を一元的に管理するために概念レベルのデータモデルが用いられている.このデータモデルを作るには、その構成要素である実体型,実体型間の関連と属性を調べなければならない.それを行うために例えば業務機能やデータベースのデータ定義などの分析作業が行われる.その際,実体型を求めるための材料になるのは人間の知識,既存のドキュメント類である.ところがモデリングの対象となる世界が巨大である場合,モデルに含まれる実体型の量も膨大であり,従来のようにこれらを人手のみで識別するのは困難である.このため実体型分析のための機械的支援方法が望まれていた.そこで我々は既にDBシステムの設計資料(データ項目名)を分析して実体型を抽出,整理する手法を提案し、簡単な実験を行った.その後,この手法についてより詳細な実験を行い,本手法の長所を確認した.本稿ではその結果を報告し,さらに本手法の改良法に関する考察も述べる.
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-09-20

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