D-40 活動データのマイニングによるデータ優先度の決定(データマイニング,D.データベース)

概要

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データを広域に分散して保持している会社では各地域ごとにデータサーバーを設置してデータベース作成管理者が割り当てられている。この形では不要なデータ除去や優先順位決定は各データ管理者が決めている。しかしながら社内システムを統合化しデータを有効利用するためには、これらのデータを集中管理する必要がある。統合データに対しては、どのようなデータが優先順位が高いかを決定することが非常に困難であるが重要であると言える。従来のデータの優先順位を決める最も簡単な方法はLRUであり、データの容量に上限があり新しく追加されるデータがデータベースに追加させる場合、古くから存在していて使われていないデータが追い出されて新しいデータが加えられると言う形であった。しかし半年おきに使われるデータなど長期的に見たときに利用されるデータが三次記憶に出されているとデータ利用の効率が低下することが考えられる。このため統合されたデータに対して優先順位を決める方法を決定することが非常に重要となる。ここでは3つの方法を併用して優先順位を決める方法を提案する。●各データに対するアクセスの頻度や最終的に利用されてからの時間だけでなくより知的な方法により優先順位を決める。具体的には必要なデータに含まれるキーワードなどを用いた優先順位決定を行う。●上記のキーワードの決定に対しては、データベースの利用だけではなく社内の運用データを解析しデータマイニングにより重要なキーワードおよびそれに深く関連するキーワードを抽出する。●データの性質としてどの役職の誰が書いた物か、決裁はどの役職まで行われたかに注目することで優先順位を決める重みとすることが出来る。これはデータの優先順位を決める際にユーザーが平等であるという観点で行うウェブキャッシュとは違いユーザーを役職によって分けるという、不平等性を利用することになる。この方法によって従来のキャッシュやWEBキャッシュよりもより目的にそくした優先順位を決めることができる。
FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)推進委員会の論文
2002-09-13

D-40 活動データのマイニングによるデータ優先度の決定(データマイニング,D.データベース)

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