カテゴリデータの概念階層生成とは？主な4つの手法をわかりやすく解説

カテゴリデータと概念階層の基本

カテゴリデータは離散データの一種です。カテゴリ属性は、地域、職業カテゴリ、商品タイプのように、互いに順序関係を持たない固定数の異なる値を取ります。このようなカテゴリデータに対して概念階層を生成するには、いくつかの代表的な手法があります。以下、主要な4つの方法を順に解説します。

1. スキーマレベルでの属性の半順序を明示的に指定する

カテゴリ属性やディメンションの概念階層は、通常、複数の属性の集まりによって構成されます。ユーザーや専門家は、スキーマレベルで属性間の半順序または全順序を定義するだけで、概念階層を簡単に表現できます。

例えば、リレーショナルデータベースやデータウェアハウスのディメンションには、「street（番地）」「city（市）」「province／state（省・州）」「country（国）」といった属性群が含まれることがあります。これらの属性間に「street < city < province／state < country」という全順序をスキーマレベルで定義することにより、階層構造を表現できます。

2. 明示的なデータグルーピングにより階層の一部を指定する

これは、概念階層の一部を手動で定義する方法です。大規模なデータベースにおいて、値をすべて列挙することで概念階層全体を表現するのは非現実的です。そこで、中間レベルのデータのごく一部について明示的なグルーピングを定義するだけで、効率的に階層の一部を指定できます。

3. 属性の集合のみを指定し、半順序は指定しない

ユーザーは、概念階層を構成する属性の集合を指定しつつ、属性間の半順序については明示的に述べないこともできます。この場合、システムが意味のある概念階層を構築できるよう、属性の順序を自動的に生成しようと試みます。

このアプローチは、「各属性が持つ異なる値の数に基づいて概念階層を自動作成できる」という観察に基づいています。具体的には、最も多くの異なる値を持つ属性が階層の最下位に配置され、異なる値の数が少ない属性ほど生成された階層の上位に配置されます。このヒューリスティックな規則は多くの場面で有効に機能しますが、必要に応じて、生成された階層を分析した上で、ユーザーや専門家が局所的な入れ替えや調整を加えることも可能です。

4. 属性の部分集合のみを指定する

ユーザーは、階層に何を含めるべきかについて曖昧なイメージしか持っていない場合があります。例えば、氏名に関して「姓」と「名」だけを指定し、ミドルネームを含めないといったケースです。このように部分的にしか指定されていない階層は、意味的に密接な関連を持つ属性同士を結び付けるために、データベース設計の段階でデータのセマンティクス（意味情報）を組み込むことによって処理されます。

まとめ

カテゴリデータの概念階層生成には、①スキーマレベルでの半順序の明示的な指定、②データグルーピングによる部分指定、③属性集合からの自動順序生成、④部分集合のみの指定という4つの手法があります。状況に応じてこれらを使い分ける、あるいは組み合わせることで、意味的にも実用的にも有用な概念階層を構築できます。