意味的な異種性をもつ自律的な分類データベースの統合化方式

概要

論文の詳細を見る
著者らは意味的な異種性をもつ自律的な分類データベースに対する統合化方式を新しく開発した。統合化に先立って, 利用者は各々の分類データベースに対する真実性の優先順位を指定する。統合化は分類データベースから核となるデータベースを選択し, 残りの分類データベースを用いてその核データベースを漸増することによって達成されている。重要な点は、残りの分類データベースから核データベースにとって無矛盾なチータを探索することにある。それは、残りの分類データペースから協調性制約に違反するデータの排除を初めとして、保留データの中で解釈が曖味な部分を排除することによって達成されている。著者らは、これらを関係代数演算による統合化アルゴリズムとして提案する。また、統合化アルゴリズムの有用性を示すために、この統合化方式を組み込んだシステムについて述べる。システムはSOLプログラミング方式で開発されている。さらに, 統合データベースの容易な遠隔アクセスを利用者に提供するために、World-Wide Webを用いて, 木構造上の簡易な巡行アクセスを許すようなウインドウインターフェースが実現されている。本システムは生物種の系統樹データペースの統合・維持・管理に利用されている。
一般社団法人情報処理学会の論文
1996-03-11

意味的な異種性をもつ自律的な分類データベースの統合化方式

スポンサーリンク

概要

著者

関連論文

スポンサーリンク