カテゴリデータの離散化と概念階層生成の手法は何ですか？

カテゴリデータは個別のデータです。カテゴリ属性には固定数の個別の値があり、地理的領域、職種、およびアイテムタイプを含む値の間で順序付けは行われません。カテゴリデータの概念階層を生成するには、さまざまな方法があります-

• ユーザーまたは専門家によるスキーマレベルでの属性の半順序の指定 −カテゴリ属性またはディメンションの概念階層には、通常、属性のグループが含まれています。ユーザーまたは専門家は、スキーマレベルで属性の部分的または全体的な順序を定義することにより、概念階層を簡単に表すことができます。

たとえば、リレーショナルデータベースまたはデータウェアハウスのディメンション領域には、通り、都市、州または州、国などの属性の次のチームを含めることができます。階層は、ストリート<都市<州または州<国

• 明示的なデータグループ化による階層の一部の指定 −これは、概念階層の一部を手動で定義したものです。高度なデータベースでは、明示的な値の列挙によって概念階層全体を表すことは非現実的です。それどころか、中間レベルのデータのごく一部の明示的なグループ化を単純に表すことができます。

• 属性のセットの仕様。ただし、半順序の仕様ではありません −ユーザーは、概念階層を形成する一連の属性を記述できますが、半順序を明示的に述べることはできません。システムは、属性の順序を自動的に生成して、意味のある概念階層を構築しようとすることができます。

これはこの観察に基づいており、特定の属性セットの属性ごとに複数の異なる値に基づいて、概念階層を自動的に作成できます。最も明確な値を持つ属性は、階層の最下位レベルにあります。属性の複数の個別の値が低いほど、生成される概念階層の上位になります。このヒューリスティックルールは、場合によってはうまく機能します。一部のローカルレベルのスワッピングまたは調整は、生成された階層の分析後に、必要に応じてユーザーまたは専門家が使用できます。

• 属性の一部のみの指定 −ユーザーは、階層に何を含める必要があるかについて漠然とした考えを持っている可能性があります。たとえば、ユーザー名は名と姓のみを指定でき、ミドルネームは含められません。このように部分的に指定された階層は、データベース設計にデータセマンティクスをインストールして、属性を高速セマンティック接続で固定することによって管理されます。