概念階層とは？定義・構造・4つの種類をわかりやすく解説

概念階層とは

概念階層（Concept Hierarchy）とは、低レベルの具体的な概念から、より高レベルで一般的な概念へとマッピングする一連の対応関係を表すものです。情報や概念を階層構造、あるいは特定の半順序に従って整理することで、知識を簡潔かつ高レベルな形で定義したり、複数の抽象化レベルにおいてマイニング可能な知識を生成したりすることができます。

概念階層の構造

概念階層は、ツリー構造で整理されたノードの集合から構成されます。各ノードは「概念」と呼ばれる属性の値を定義し、ツリーのルート（根）には特定のノード「ANY」が割り当てられます。

また、概念階層内の各ノードにはレベル番号が付与されます。ルートノードのレベルは「1」であり、ルート以外のノードのレベルは、その親ノードのレベル番号に1を加えた値になります。値はノードによって定義されるため、ノードのレベルはそのまま値のレベルを表すことにも利用できます。

概念階層を活用することで、生のデータをより高い抽象化レベルで、より一般化された形で扱うことが可能になります。

概念階層の種類

概念階層には、主に以下の4つの種類があります。

1. スキーマ階層（Schema Hierarchy）

スキーマ階層は、データベース内の属性間の全順序または半順序を表現するものです。属性間に既に存在する意味的な関係を定義できます。1つのデータベースにおいても、属性の並び順やグループ化の方法を変えることで、複数のスキーマ階層を生成することが可能です。

2. 集合グルーピング階層（Set-Grouping Hierarchy）

集合グルーピング階層は、特定の属性やディメンションの値を、グループや一定の範囲値へとまとめたものです。階層の順序関係が属性のインスタンス（値）の集合上で表現されることから、「インスタンス階層」とも呼ばれます。この種の階層は実用性が高く、他の階層と比べて広く採用されています。

3. 操作導出階層（Operation-Derived Hierarchy）

操作導出階層は、データに対する一連の操作によって定義される階層です。これらの操作は、ユーザーや専門家、あるいはデータマイニングシステムによって定義されます。主に数値属性に対して用いられることが多く、操作の内容は、範囲値の比較のような単純なものから、データクラスタリングやデータ分布分析アルゴリズムのような複雑なものまで多岐にわたります。

4. ルールベース階層（Rule-based Hierarchy）

ルールベース階層では、概念階層の全体または一部がルールの集合によって表現され、現在のデータとルール定義に基づいて動的に計算されます。この種の階層を視覚的に定義する際には、格子（ラティス）状の構造が用いられ、各親子ノード間の経路には一般化ルールが対応付けられます。

静的生成と動的生成

概念階層の生成はデータセットに基づいて行われ、静的な方法と動的な方法があります。静的なデータセットに基づいて概念階層を生成することを「静的生成」、動的なデータセットに基づいて生成することを「動的生成」と呼びます。