[論文レビュー] Principles of the Concept-Oriented Data Model

Alexandr Savinov|ArXiv.org|Dec 30, 2007

Advanced Database Systems and Queries参考文献 7被引用数 7

ひとこと要約

この論文は、データを階層的コンセプト内のアイテムとして表現する新しいデータモデリングアプローチ、コンセプト指向データモデル（CODM）を紹介する。ここでアイテムはスーパーイテムへの参照から構成される。このモデルは関係をサブコンセプトとしてサポートし、属性の多値性をサブコンセプトとして表現することで実現し、推論と集計のための意味論伝播を伴うコレクションベースの操作によってクエリ処理を可能にする。

ABSTRACT

In the paper a new approach to data representation and manipulation is described, which is called the concept-oriented data model (CODM). It is supposed that items represent data units, which are stored in concepts. A concept is a combination of superconcepts, which determine the concept's dimensionality or properties. An item is a combination of superitems taken by one from all the superconcepts. An item stores a combination of references to its superitems. The references implement inclusion relation or attribute-value relation among items. A concept-oriented database is defined by its concept structure called syntax or schema and its item structure called semantics. The model defines formal transformations of syntax and semantics including the canonical semantics where all concepts are merged and the data semantics is represented by one set of items. The concept-oriented data model treats relations as subconcepts where items are instances of the relations. Multi-valued attributes are defined via subconcepts as a view on the database semantics rather than as a built-in mechanism. The model includes concept-oriented query language, which is based on collection manipulations. It also has such mechanisms as aggregation and inference based on semantics propagation through the database schema.

研究の動機と目的

• 従来のデータモデルの限界を克服するため、コンセプトとアイテムを通じてデータと意味論を統合的に表現するための統一フレームワークを提供すること。
• 多値属性のための組み込みメカニズムを不要にするために、それらをサブコンセプトとしてモデル化すること。
• データベースの構文と意味論の正式な変換、特にすべてのコンセプトが統合された標準的意味論を含む、それらの変換を可能にすること。
• スキーマ全体にわたる意味論伝播を通じて、推論と集計を体系的かつサポートすること。
• 表現力のあるデータ操作を可能にするコレクション操作に基づく正式なクエリ言語を定義すること。

提案手法

• データをコンセプト内に格納されたアイテムとして表現し、各コンセプトはそのスーパー概念によって定義され、次元性やプロパティを決定する。
• アイテムをスーパーイテムの組み合わせとしてモデル化し、スーパーイテムへの参照によって包含関係や属性値関係を実装する。
• スキーマ（構文）とアイテム構造（意味論）を用いてコンセプト指向データベースを定義し、それらの間の正式な変換を定義する。
• すべてのコンセプトを1つのアイテム集合に統合することで標準的意味論を導入し、データの意味論を保持する。
• 関係をサブコンセプトとして扱い、関係的データをモデル内にネイティブに表現可能にする。
• コレクション操作に基づくコンセプト指向クエリ言語を採用し、意味論伝播による集計と推論を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 階層的コンセプト構造を通じて、スキーマ（構文）とデータ（意味論）を統合的に表現する方法は何か？
• RQ2 組み込み言語構文に依存せずに、多値属性をどのようにモデル化できるか？
• RQ3 データベースの異なる意味論的および構文的状態間の変換を可能にする正式なメカニズムは何か？
• RQ4 意味論伝播を通じて、コンセプト階層全体にわたる推論と集計を体系的にサポートする方法は何か？
• RQ5 標準的意味論は、コンセプト間でのデータ表現の単純化と統一に果たす役割は何か？

主な発見

• コンセプト指向データモデルは、階層的コンセプトとアイテム参照を通じて、スキーマとデータ意味論を統合する正式な基盤を提供する。
• 多値属性は効果的にサブコンセプトとしてモデル化され、特別な言語構文の必要性が回避される。
• 構文と意味論の間の正式な変換が定義され、すべてのコンセプトが1つのアイテム集合に統合された標準的意味論を含む。
• 意味論伝播を通じて、推論と集計が可能となり、データベーススキーマ上の推論が可能になる。
• コンセプト指向クエリ言語は、コレクションベースの操作を用いて表現力豊かなデータ操作を可能にする。
• このモデルは関係をサブコンセプトとして扱うため、関係的データを他のデータ構造と同じフレームワーク内でネイティブに表現可能である。