JP6123993B2

JP6123993B2 - Hierarchical clustering apparatus, hierarchical clustering reconstruction method, and program

Info

Publication number: JP6123993B2
Application number: JP2013047678A
Authority: JP
Inventors: 拓哉伊草
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2013-03-11
Filing date: 2013-03-11
Publication date: 2017-05-10
Anticipated expiration: 2033-03-11
Also published as: JP2014174797A

Description

本発明は、データ集合を指標に基づき分類するデータ分類技術に関し、詳しくは、階層的クラスタ構造を有した分類結果にデータ集合を分類するクラスタ分類技術に関する。 The present invention relates to a data classification technique for classifying a data set based on an index, and more particularly to a cluster classification technique for classifying a data set into classification results having a hierarchical cluster structure.

昨今、大量に存在するデータ集合を自動的に分類するための手法として、何らかの指標に沿ってデータ集合をいくつかのまとまりに分けるクラスタリングが用いられている。 Recently, as a method for automatically classifying a large amount of data sets, clustering that divides the data sets into several groups according to some index is used.

このようなクラスタリングを行なう技術は、例えば特許文献１に記載されている。
特許文献１に記載された文書分類装置は、分類対象たる文書（文書ＩＤ、作成時刻（登録時刻）、タイトル及び本文をデータとして保持）群を、任意に指定した指標に基づいて過去に存在した距離が近い文書とツリー構造を持たせるようにデータ集合の関連性をデータ化した後に、該関連性に従ってクラスタリング処理を実施し、加えて、任意の２つの日時を指定して、その間に属する文書群のみをクラスタリング結果を再構築して出力する。
このように動作させることで、所望期間の文書群の抽出とその関連性（元のツリー構造に現われていた関連性が踏まえられている）が認知可能に図表化して示せるようになり、多量の情報整理に役立つ。 A technique for performing such clustering is described in Patent Document 1, for example.
The document classification device described in Patent Literature 1 has previously included a group of documents to be classified (document ID, creation time (registration time), title, and text are stored as data) based on an arbitrarily designated index. After the relationship between the data sets is converted into data so as to have a tree structure with the documents that are close to each other, clustering processing is performed according to the relationship, and in addition, any two dates and times are specified, and the documents that belong between Reconstruct the clustering result for only the group and output it.
By operating in this way, the extraction of documents in the desired period and their relevance (based on the relevance that appeared in the original tree structure) can be recognizable and illustrated, Useful for organizing information.

また、データ数が膨大な場合には、データ集合を階層的に分類した階層的クラスタ構造が用いられることがある。階層的クラスタ構造は、分類結果を参照する際に関連性の認知度の向上や、情報処理としての速度向上などに利点がある。 When the number of data is enormous, a hierarchical cluster structure in which a data set is classified hierarchically may be used. The hierarchical cluster structure has an advantage in improving the degree of recognition of the relevance when referring to the classification result and improving the speed as information processing.

このような階層的クラスタリングを行なう技術は、例えば特許文献２に記載されている。
特許文献２に記載したデータ分類装置は、分類対象たるデータ集合の階層的クラスタ構造を有した分類結果から、各クラスタを代表するデータを適切に抽出処理する方法を開示している。この方法によれば、上位層でも中心的な位置付けとなる１つのデータを導出できる。 A technique for performing such hierarchical clustering is described in Patent Document 2, for example.
The data classification apparatus described in Patent Document 2 discloses a method for appropriately extracting and processing data representing each cluster from a classification result having a hierarchical cluster structure of a data set to be classified. According to this method, it is possible to derive one piece of data that is centrally positioned in the upper layer.

特開２００８−２３４４８２号公報JP 2008-234482 A 特開２０１１−００３１５６号公報JP 2011-003156 A

上記した特許文献１や特許文献２に記載されているクラスタリング手法はそれぞれ利点を有している。 The clustering methods described in Patent Document 1 and Patent Document 2 described above have advantages.

一方で、クラスタリング手法を能率よく運用する際に一つの指標として、分類に要する時間（処理リソース量）や、データの追加や削除などの運用性について考えなければならない。この運用性と分類結果である階層構造を含むクラスタ構造の適切性について、両立を図ることが必要である。この問題は、分類対象のデータ量が増えれば増えるほど大きな問題となる。
具体的に問題を述べれば、階層的分類が行われたデータ集合に対して新規にデータを追加した際に、新規に追加されたデータと既存のデータ集合との組み合わせの集合に対して再度階層化クラスタリングを行なう必要が生じる。また、データの削除、変更も同様であり、単純に削除するのみや変更するのみでは、分類結果に与えた影響が反映されないこととなる。この場合にもクラスタ構造や階層構造の適切性について担保する際に変更後のデータ集合に再クラスタリングを行う必要が生じる。 On the other hand, the time required for classification (processing resource amount) and operability such as addition or deletion of data must be considered as one index when the clustering method is efficiently operated. It is necessary to achieve both this operability and the appropriateness of the cluster structure including the hierarchical structure that is the classification result. This problem becomes more serious as the amount of data to be classified increases.
Specifically, when a new data is added to a hierarchically classified data set, the hierarchy is again applied to the set of combinations of the newly added data and the existing data set. It is necessary to perform generalized clustering. The same applies to the deletion and change of data, and simply deleting or changing the data does not reflect the effect on the classification result. Also in this case, it is necessary to perform reclustering on the changed data set when ensuring the appropriateness of the cluster structure or the hierarchical structure.

しかしながら、大量のデータをクラスタリングするには一般的に膨大な計算リソースを消費することとなるため、新規に追加等のデータ更新を行なった際に再クラスタリングを避ける得る追加方法が望まれる。 However, since a large amount of data is generally consumed to cluster a large amount of data, an additional method capable of avoiding reclustering when data is newly updated is desired.

例えば、上記した特許文献２には、階層的クラスタ構造において、クラスタ作成後の新規データの追加や既存データの変更、削除等に伴う階層的クラスタの再構成方法について述べられていない。このため、特許文献２に記載された文書分類装置で、新規にデータ更新を行なった際にクラスタ構造と階層構造の適切性について担保する場合に再クラスタリングを行う必要が生じる。さもしなければ、分類指標に基づくと異なるクラスタや階層に属すべきデータが変更前の元クラスタと元階層に存在することになる。結果、多量の処理リソースがデータ更新の際に再クラスタリングのために生じるシステムと成っている。 For example, Patent Document 2 described above does not describe a method for reconfiguring a hierarchical cluster that accompanies the addition of new data after cluster creation, the change or deletion of existing data, etc. in a hierarchical cluster structure. For this reason, in the document classification apparatus described in Patent Document 2, it is necessary to perform reclustering when ensuring the appropriateness of the cluster structure and the hierarchical structure when data is newly updated. Otherwise, based on the classification index, data that should belong to a different cluster or hierarchy exists in the original cluster and the original hierarchy before the change. As a result, there is a system in which a large amount of processing resources are generated due to re-clustering when data is updated.

換言すれば、既存の階層的クラスタリング手法は、頻繁にデータ更新されるデータ集合に対する階層的クラスタ分類には向かない側面を有している。この課題について既存技術を踏まえつつ解決を図る。 In other words, the existing hierarchical clustering method has an aspect that is not suitable for hierarchical cluster classification for a data set that is frequently updated. We will solve this problem based on the existing technology.

本発明は、上記課題に鑑み、分類した階層型クラスタに対して新たにデータ更新を都度行う際に階層型クラスタへのデータ更新と共に階層型クラスタの階層を調整する階層クラスタリング装置、階層クラスタリング再構成方法およびプログラムを提供することを目的とする。 In view of the above problems, the present invention provides a hierarchical clustering apparatus and a hierarchical clustering reconfiguration that adjusts the hierarchy of a hierarchical cluster together with the data update to the hierarchical cluster when data is newly updated for the classified hierarchical cluster An object is to provide a method and a program.

本発明に係るクラスタリング装置は、分類対象とするデータ群について階層的クラスタリングを実行して階層型クラスタを出力する階層化データ分類手段と、前記データ群に新規に更新を受け付けて逐次的に、前記階層型クラスタに更新内容のデータを更新ノードとして反映させると共に、前記階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて識別処理して、識別結果に基づいて該クラスタ階層を分割もしくは維持もしくは他の階層との統合を判定処理し、判定結果に基づいた階層型クラスタに階層構造を再構成処理して出力するデータ更新手段と、を有し、前記データ更新手段は、少なくとも、既存ノードの変更若しくは削除に関して前記更新ノードの反映後に、更新に伴い変更が加わったクラスタについて、クラスタ統合条件を満たすと判別した際に、該当クラスタと残りの各クラスタとの関連性を識別すると共に、識別した関連性に基づいてデータの更新に伴い更新されたクラスタとクラスタ統合条件を満たしたクラスタとを統合処理することを特徴とする。 The clustering device according to the present invention includes a hierarchical data classifying unit that executes hierarchical clustering on a data group to be classified and outputs a hierarchical cluster, and sequentially accepts updates to the data group, The update content data is reflected as an update node in the hierarchical cluster, and the cluster in which the change is made in the hierarchical cluster is identified, and the cluster hierarchy is divided or maintained based on the identification result or other hierarchy determining process integration with the determination and the data updating means for outputting the reconstruction process a hierarchical structure in a hierarchical cluster based on the results, have a, the data updating means, at least, change or delete existing nodes For the cluster that has changed due to the update after the update node is reflected, the cluster integration condition is satisfied. When it is determined, the relationship between the corresponding cluster and each remaining cluster is identified, and the cluster that has been updated due to the data update based on the identified relationship and the cluster that satisfies the cluster integration condition are integrated. It is characterized by processing .

本発明に係る情報処理システムによる階層クラスタリング再構成方法は、分類対象とするデータ群について階層的クラスタリングを実行して生成された階層型クラスタを有して、前記データ群に新規に更新を受け付けて逐次的に、記階層型クラスタに更新内容のデータを更新ノードとして反映させ、前記階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて識別処理して、識別結果に基づいて該クラスタ階層を分割もしくは維持もしくは他の階層との統合を判定する際に、少なくとも、更新に伴い変更が加わったクラスタについて、クラスタ統合条件を満たすと判別した際に、該当クラスタと残りの各クラスタとの関連性を識別すると共に、識別した関連性に基づいてデータの更新に伴い更新されたクラスタとクラスタ統合条件を満たしたクラスタとを統合することを判定し、判定結果に基づいた階層型クラスタに階層構造を再構成処理して記憶手段に出力する、ことを特徴とする。 The hierarchical clustering reconstruction method by the information processing system according to the present invention has a hierarchical cluster generated by executing hierarchical clustering on a data group to be classified, and accepts a new update to the data group. Sequentially, the update content data is reflected as an update node in the hierarchical cluster, the cluster in which the change is made in the hierarchical cluster is identified, and the cluster hierarchy is divided or maintained based on the identification result Or, when determining integration with other tiers , identify the relationship between the corresponding cluster and each remaining cluster when it is determined that the cluster integration condition is met at least for the cluster that has been changed due to the update. In addition, the updated cluster and cluster integration conditions were met with the data update based on the identified relevance Determines to integrate the raster, the hierarchical structure hierarchical cluster based on the determination result reconstruction process and outputs to the storage means, characterized in that.

本発明に係るプログラムは、情報処理システムの制御部を、分類対象とするデータ群について階層的クラスタリングを実行して生成された階層型クラスタを更新対象として識別している環境で、前記データ群に新規に更新を受け付けて逐次的に、前記階層型クラスタに更新内容のデータを更新ノードとして反映させると共に、前記階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて識別処理して、識別結果に基づいて該クラスタ階層を分割もしくは維持もしくは他の階層との統合を判定処理し、判定結果に基づいた階層型クラスタに階層構造を再構成処理して記憶手段に出力するデータ更新手段、として動作させ、前記データ更新手段は、少なくとも、既存ノードの変更若しくは削除に関して前記更新ノードの反映後に、更新に伴い変更が加わったクラスタについて、クラスタ統合条件を満たすと判別した際に、該当クラスタと残りの各クラスタとの関連性を識別すると共に、識別した関連性に基づいてデータの更新に伴い更新されたクラスタとクラスタ統合条件を満たしたクラスタとを統合処理することを特徴とする。 The program according to the present invention provides a control unit of an information processing system in an environment in which a hierarchical cluster generated by executing hierarchical clustering on a data group to be classified is identified as an update target. In response to newly received updates, the update data is sequentially reflected in the hierarchical cluster as update nodes, and the cluster in which the change in the hierarchical cluster has been added is identified, based on the identification result. integration with split or maintenance or other hierarchical the cluster hierarchy and the determination process, the data updating means for outputting the storage means the hierarchical structure hierarchical cluster based on the determination result reconstruction process to, is operated as the The data update means changes at least after reflecting the update node with respect to the change or deletion of the existing node. When it is determined that the cluster integration condition is satisfied for the added cluster, the relationship between the corresponding cluster and each remaining cluster is identified, and the cluster and the cluster that have been updated as the data is updated based on the identified relationship. It is characterized in that a cluster that satisfies the integration condition is integrated .

本発明によれば、分類した階層型クラスタに対して新たにデータ更新を都度行う際に階層型クラスタへのデータ更新と共に階層型クラスタの階層を調整する階層クラスタリング装置、階層クラスタリング再構成方法およびプログラムを提供できる。 According to the present invention, a hierarchical clustering apparatus, a hierarchical clustering reconfiguration method, and a program for adjusting a hierarchy of a hierarchical cluster together with data update to the hierarchical cluster when data is newly updated for the classified hierarchical cluster Can provide.

本発明の実施形態にかかるシステム構成図である。1 is a system configuration diagram according to an embodiment of the present invention. 階層クラスタリング装置１のデータ更新部２０にかかる処理動作を例示するフローチャートである。4 is a flowchart illustrating a processing operation according to a data update unit 20 of the hierarchical clustering device 1. データ更新部２０の構成例を示すブロック図である。3 is a block diagram illustrating a configuration example of a data update unit 20. FIG. 階層型クラスタ情報の一例を模式的に示した説明図である。It is explanatory drawing which showed typically an example of hierarchical cluster information. 新規ノード追加手段２１の処理動作例を示すフローチャートである。5 is a flowchart showing an example of processing operation of a new node adding means 21. 既存ノード更新手段２２の処理動作例を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing an example of processing operation of an existing node update unit 22. 既存ノード削除手段２３の処理動作例を示すフローチャートである。5 is a flowchart showing an example of processing operation of existing node deletion means 23. クラスタ統合手段２４の処理動作例を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing an example of processing operation of a cluster integration unit 24. クラスタ分離手段２５の処理動作例を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing an example of processing operation of a cluster separation unit 25. 階層クラスタリング装置１の構成例を示したブロック図である。2 is a block diagram showing an example configuration of a hierarchical clustering apparatus 1. FIG.

本発明の実施形態を図１及び図２を参照して説明する。 An embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

図１は、実施形態の階層クラスタリング装置１を示したシステム構成図である。階層クラスタリング装置１は、パーソナルコンピュータ等のプログラムに従って動作する情報処理装置によって実現すればよい。
図１には、階層型クラスタを生成するデータ集合（元データ）を記憶保持するデータベース２と、生成物たる階層型クラスタを生成及び更新する階層クラスタリング装置１と、生成及び更新された階層型クラスタを使用者に提示する提示装置３とが記載されている。 FIG. 1 is a system configuration diagram illustrating a hierarchical clustering apparatus 1 according to the embodiment. The hierarchical clustering apparatus 1 may be realized by an information processing apparatus that operates according to a program such as a personal computer.
FIG. 1 shows a database 2 that stores and holds a data set (original data) for generating a hierarchical cluster, a hierarchical clustering apparatus 1 that generates and updates a hierarchical cluster that is a product, and a hierarchical cluster that is generated and updated. Is presented to the user.

階層クラスタリング装置１は、データベース２に保持された分類対象とするデータ群についてデータ個々をノードとして階層的クラスタリングを実行する階層化データ分類部１０と、データベース２に新規に更新を受け付けた際に、生成済みの階層型クラスタについて階層構造の見直しを含めて更新処理するデータ更新部２０とを備える。階層クラスタリング装置１は、適宜生成又は更新した階層的クラスタを提示装置３に出力する。なお、出力する階層的クラスタは、階層クラスタリング装置１内に準備された記憶手段（バッファやメモリ、補助記憶領域）に一時記憶する構成としてもよい。また、提示装置３に提示させる為に表示手段（表示プログラムやパッチなど）を有していても良いし、他の汎用プログラムを用いて生成又は更新した階層的クラスタを描写や印刷などを行なえるように構成されてもよい。 When the hierarchical clustering device 1 receives a new update in the database 2 and the hierarchical data classifying unit 10 that executes hierarchical clustering with each data as a node for the data group to be classified held in the database 2, A data update unit 20 that performs an update process on the generated hierarchical cluster including a review of the hierarchical structure. The hierarchical clustering device 1 outputs the hierarchical cluster generated or updated as appropriate to the presentation device 3. The hierarchical cluster to be output may be temporarily stored in storage means (buffer, memory, auxiliary storage area) prepared in the hierarchical clustering apparatus 1. In addition, display means (display program, patch, etc.) may be provided for presentation on the presentation device 3, and a hierarchical cluster generated or updated using another general-purpose program can be drawn or printed. It may be configured as follows.

階層化データ分類部１０は、階層型クラスタを得るどのような手法を用いてもよい。例えば、特許文献２で開示したデータ分類方法を用いてもよいし、他の方法を用いてもよい。階層化データ分類部１０は、データベース２からクラスタリングを行なうデータ集合を取得して階層型クラスタを生成する。この生成した階層型クラスタは、提示装置３に出力されると共に、データ集合の更新に合わせて、階層型クラスタの更新を行なえるようにする為に、データ更新部２０が取得可能に保持される。この保持行為は、階層化データ分類部１０が行ってもよいし、データ更新部２０が行ってもよい。また、他にデータベースを用いて行なうこととしてもよい。 The hierarchical data classification unit 10 may use any method for obtaining a hierarchical cluster. For example, the data classification method disclosed in Patent Document 2 may be used, or another method may be used. The hierarchized data classification unit 10 acquires a data set to be clustered from the database 2 and generates a hierarchical cluster. The generated hierarchical cluster is output to the presentation device 3 and is retained by the data update unit 20 so that the hierarchical cluster can be updated in accordance with the update of the data set. . This holding action may be performed by the hierarchized data classification unit 10 or the data update unit 20. Alternatively, it may be performed using a database.

データ更新部２０は、データベース２（データ集合）の更新を受け付けつけて逐次的に、階層型クラスタに更新内容のデータを更新ノードとして反映させる処理を行う。この処理では、更新ノードと作成済みの階層型クラスタの各要素（クラスタ、ノード）との関連性を反映させて、更新ノードを反映させる位置を導出する。なお、ここで用いられる要素間の関連性は、階層化データ分類部１０で階層型クラスタを生成した際に用いた関連性を用いることが望ましい。 The data update unit 20 receives the update of the database 2 (data set) and sequentially performs a process of reflecting the update content data as an update node in the hierarchical cluster. In this process, the position where the update node is reflected is derived by reflecting the relationship between the update node and each element (cluster, node) of the created hierarchical cluster. It should be noted that the relevance between the elements used here is desirably the relevance used when the hierarchical data classification unit 10 generates the hierarchical cluster.

次に、データ更新部２０は、上記処理によって、階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて要素間の関連性を識別処理する。この識別結果に基づいて、変更が加わったクラスタを維持するか、クラスタ階層を分割するか、他の階層と統合するかを判定処理して、その階層構造を得るために必要に応じた再構成処理を加え、更新後の階層型クラスタを記憶手段に蓄積したり、提示装置３に出力する。なお、統合条件と分割条件について、後に幾つか実施例を用いて例示する。 Next, the data updating unit 20 identifies the relationship between the elements of the cluster to which the change in the hierarchical cluster is added by the above processing. Based on this identification result, it is determined whether to maintain the changed cluster, split the cluster hierarchy, or integrate with other hierarchies, and reconfigure as necessary to obtain the hierarchical structure Processing is added, and the updated hierarchical cluster is stored in the storage means or output to the presentation device 3. The integration condition and the division condition will be exemplified later using some examples.

データベース２は、階層クラスタリング装置１と同一筐体内もしくは別途準備された記憶装置であって、内部インタフェースや通信ネットワークを介して階層クラスタリング装置１と接続されている。なお、階層クラスタリング装置１内に取り込まれても構わない。このデータベース２に記憶保持されたデータ集合から階層型クラスタが生成される。また、人間や他の情報処理装置からの入力や、データの自動収集、自動更新などの様々な入力手段によって、データ集合が更新された際に、階層クラスタリング装置１がデータ更新部２０を動作させる。なお、データベース２とデータ更新部２０との連携タイミングは、必ずしも完全に一致している必要はなく、データベース２が更新されたタイミング、人間が階層クラスタリング装置１を操作したタイミング、人間が階層クラスタの更新を指示したタイミングなどの所要タイミングを受けて、更新された順に逐次的に階層クラスタの更新処理を実行すればよい。 The database 2 is a storage device in the same housing as the hierarchical clustering device 1 or separately prepared, and is connected to the hierarchical clustering device 1 via an internal interface or a communication network. Note that it may be included in the hierarchical clustering apparatus 1. A hierarchical cluster is generated from the data set stored and held in the database 2. In addition, the hierarchical clustering apparatus 1 operates the data updating unit 20 when the data set is updated by various input means such as input from a human or another information processing apparatus, automatic data collection, or automatic update. . Note that the cooperation timing between the database 2 and the data update unit 20 does not necessarily coincide completely. The timing at which the database 2 is updated, the timing at which a person operates the hierarchical clustering apparatus 1, and the person at the hierarchical cluster In response to a required timing such as a timing for instructing the update, the hierarchical cluster update process may be executed sequentially in the order of update.

提示装置３は、一般的なモニタやプリンタなどである。また、提示装置３側に提示用プログラムを有していてもよい。 The presentation device 3 is a general monitor or printer. Further, a presentation program may be provided on the presentation device 3 side.

次に、階層クラスタリング装置１の処理動作について説明する。なお、階層化データ分類部１０によるクラスタリング処理は説明を省略する。以下ではデータ更新部２０の処理動作例について説明する。 Next, the processing operation of the hierarchical clustering apparatus 1 will be described. Note that description of the clustering processing by the hierarchical data classification unit 10 is omitted. Hereinafter, a processing operation example of the data update unit 20 will be described.

図２は、データ更新部２０にかかる階層クラスタリング装置１の処理動作を例示したフローチャートである。データ更新部２０は、階層化データ分類部１０または以前にデータ更新部２０自身が更新した階層クラスタを、データ集合の更新に合わせて更新する。 FIG. 2 is a flowchart illustrating the processing operation of the hierarchical clustering apparatus 1 according to the data update unit 20. The data updating unit 20 updates the hierarchical cluster that has been updated by the hierarchical data classification unit 10 or the data updating unit 20 itself in accordance with the update of the data set.

データベース２（データ集合）が更新されて階層型クラスタを更新する際に、階層クラスタリング装置１と成る情報処理システムの制御部は、更新データの反映と反映先のクラスタを特定する（Ｓ１０１）。 When the database 2 (data set) is updated to update the hierarchical cluster, the control unit of the information processing system serving as the hierarchical clustering apparatus 1 identifies the update data reflection and reflection destination clusters (S101).

次に、制御部は、特定したクラスタに関する要素間の関連性を識別する（Ｓ１０２）。この処理により、更新ノードが現在の階層型クラスタに与える階層構造に関した影響が生じる箇所（範囲）を判別処理する。 Next, the control unit identifies the relationship between the elements related to the identified cluster (S102). By this processing, the location (range) where the update node has an influence on the hierarchical structure given to the current hierarchical cluster is discriminated.

次に、制御部は、更新ノードが反映されるクラスタについて、階層的構造を維持するか、統合するか、分割するかを、クラスタ分割条件とクラスタ統合条件を参照して判定処理する（Ｓ１０３）。 Next, the control unit determines whether to maintain, integrate, or divide the cluster in which the update node is reflected with reference to the cluster division condition and the cluster integration condition (S103). .

制御部は、階層構造を維持する際には、階層型クラスタの定義済みの階層構造を変更せずに、反映した更新ノードに関するノード間やノード−クラスタ間、クラスタ間の情報を整理して、更新された階層型クラスタを生成する（Ｓ１０４）。 When maintaining the hierarchical structure, the control unit does not change the defined hierarchical structure of the hierarchical cluster, and organizes information about the reflected update node between nodes, between nodes and clusters, and between clusters, An updated hierarchical cluster is generated (S104).

一方、制御部は、階層構造を統合する際には、更新されたノード（更新ノード）に関するクラスタと他の要素との関連性を識別処理することにより、該識別結果より統合に適する統合先クラスタや、更新ノードが含まれていたクラスタ内や統合先クラスタ内、隣接クラスタ内から他のクラスタへ移動させるノードやその個数などを判別して、クラスタ間の統合、統合と共に所要ノードのクラスタ移動等をクラスタ統合条件に則して実行して、更新された階層型クラスタを生成する（Ｓ１０５）。 On the other hand, when integrating the hierarchical structure, the control unit discriminates the relationship between the cluster relating to the updated node (update node) and other elements, and thereby the integration destination cluster suitable for integration based on the identification result. In addition, determine the number of nodes and the number of nodes to be moved from one cluster to another cluster within the cluster where the update node was included, the integration destination cluster, the cluster, etc. Is executed in accordance with the cluster integration condition to generate an updated hierarchical cluster (S105).

他方、制御部は、階層構造を分離する際には、更新されたノード（更新ノード）に関するクラスタ内要素との関連性を識別処理することにより、該識別結果より分離に適するノード分けを判別して、クラスタ内の分離をクラスタ分割条件に則して実行して、更新された階層型クラスタを生成する（Ｓ１０６）。なお、上記識別処理に、更新ノードと隣接クラスタとの関連性、更新するクラスタと隣接クラスタとの関連性、更には隣接クラスタに属する各ノードとの更新するクラスタ若しくは更新ノードの関連性を反映させて、分割後の接続関係や、分割後のクラスタ内への他のクラスタからのノード移動を実行してもよい。 On the other hand, when separating the hierarchical structure, the control unit discriminates the node classification suitable for the separation from the identification result by identifying the relevance of the updated node (update node) with the element in the cluster. Then, the intra-cluster separation is executed in accordance with the cluster division condition to generate an updated hierarchical cluster (S106). The identification process reflects the relationship between the update node and the adjacent cluster, the relationship between the cluster to be updated and the adjacent cluster, and the relationship between the update cluster and the update node with each node belonging to the adjacent cluster. Thus, the connection relationship after the division or the node movement from another cluster into the cluster after the division may be executed.

次に、制御部は、更新した階層型クラスタを記憶手段への書き込みや出力手段への送出を実行する（Ｓ１０７）。 Next, the control unit writes the updated hierarchical cluster to the storage unit and sends it to the output unit (S107).

このように階層クラスタリング装置１を動作させることにより、データ更新部２０が新規に更新を受け付けて逐次的に動的な階層型クラスタの再構成を、データ更新範囲を限定して実施する。このことにより、全データへの再クラスタリングを行う場合に比べ、演算リソース量を抑えられる。 By operating the hierarchical clustering apparatus 1 in this way, the data updating unit 20 newly receives an update and sequentially performs dynamic hierarchical cluster reconfiguration with a data update range limited. As a result, the amount of computing resources can be reduced as compared with the case of performing re-clustering on all data.

なお、データ更新部２０は、カウンタを内在して、階層型クラスタの再構成処理を実行する回数若しくは実行した回数をカウントすることを行なって処理方法を変更しても良い。このカウント値は、所定数を超えた際に、全データ集合への再クラスタリングを階層化データ分類部１０に実行させることに使用できる。また、全データ集合に変えて、カウント開始後に発生した更新ノードに関連した全クラスタに属する全データについて再クラスタリングを実行させるようにしてもよい。 The data updating unit 20 may include a counter and change the processing method by counting the number of executions or the number of executions of the hierarchical cluster reconfiguration process. This count value can be used to cause the hierarchized data classification unit 10 to perform re-clustering to all data sets when a predetermined number is exceeded. Further, instead of the entire data set, reclustering may be executed for all data belonging to all clusters related to the update node generated after the start of counting.

また、カウントする際に、階層構造の維持、階層の分離、他階層との統合それぞれに所定係数を定義して、カウント値の蓄積度合いに差を与えるとより運用性に優れたタイミングを導出できる。 In addition, when counting, it is possible to derive timing with better operability by defining predetermined coefficients for maintaining the hierarchical structure, separating the hierarchy, and integrating with other hierarchies, and giving a difference in the degree of accumulation of count values. .

また、上記カウント値に基づいた再サンプリングを実行する際にも操作者への許諾を求める構成としてもよい。また、閾値とするカウント値も再サンプリングの実行を促す閾値と自動実行する閾値とを設けてもよい。 Further, it may be configured to ask for permission from the operator even when resampling based on the count value is executed. In addition, the count value as a threshold value may be provided with a threshold value that prompts execution of resampling and a threshold value that is automatically executed.

次に、上記実施形態のデータ更新部２０のより具体的な構成例とより具現化した処理例を示して、本発明を説明する。
図３は、実施例にかかるデータ更新部２０の構成を示すブロック図である。
図３を参照すると、データ更新部２０は、新規ノード追加手段２１、既存ノード変更手段２２、既存ノード削除手段２３、クラスタ統合手段２４、クラスタ分割手段２５を含み、構成されている。 Next, the present invention will be described by showing a more specific configuration example and a more embodied processing example of the data update unit 20 of the above embodiment.
FIG. 3 is a block diagram illustrating the configuration of the data update unit 20 according to the embodiment.
Referring to FIG. 3, the data updating unit 20 includes a new node adding unit 21, an existing node changing unit 22, an existing node deleting unit 23, a cluster integrating unit 24, and a cluster dividing unit 25.

新規ノード追加手段２１は、ユーザの操作や自動更新などにより入力手段を介して入力された新規データ（更新データ）に対して、入力された更新データの値や属性などに則して階層型クラスタの適切な位置に追加する機能を備えている。
既存ノード変更手段２２は、入力手段を介してデータの有する値や属性などが変更された更新データを、その更新データの値や属性などに則して階層型クラスタの適切な位置に移動する機能を備えている。
既存ノード削除手段２３は、入力手段を介して削除されたデータを、階層型クラスタから削除する機能を備えている。 The new node adding means 21 is a hierarchical cluster for new data (update data) input via the input means by a user operation or automatic update according to the value or attribute of the input update data. Has the ability to add to the appropriate position.
The existing node changing unit 22 has a function of moving the update data whose value or attribute has been changed via the input unit to an appropriate position in the hierarchical cluster in accordance with the value or attribute of the update data. It has.
The existing node deletion unit 23 has a function of deleting data deleted through the input unit from the hierarchical cluster.

クラスタ統合手段２４は、既存ノード変更手段２２または既存ノード削除手段２３により、階層内のノード数が閾値以下になる、他クラスタとの差異を示す値が閾値以下になるなどのクラスタ統合条件を満たした場合に、その他の適切な層と統合する機能を備えている。
クラスタ分割手段２５は、新規ノード追加手段２１、既存ノード変更手段２２またはクラスタ統合手段２４により、階層内のノード数が閾値以上になる、階層内のデータのばらつきが閾値以上になるなどのクラスタ分割条件を満たした場合、その層を２つに分割する機能を備えている。 The cluster integration unit 24 satisfies the cluster integration condition such that the existing node change unit 22 or the existing node deletion unit 23 satisfies the cluster integration condition such that the number of nodes in the hierarchy is less than or equal to the threshold, and the value indicating the difference from other clusters is less than or equal to the threshold. If it is, it has a function to integrate with other appropriate layers.
The cluster dividing unit 25 uses the new node adding unit 21, the existing node changing unit 22, or the cluster integration unit 24 to perform cluster division such that the number of nodes in the hierarchy exceeds a threshold value, and variation in data in the hierarchy exceeds a threshold value. When the condition is satisfied, it has a function of dividing the layer into two.

図４は、階層的にクラスタリングを行った結果である階層型クラスタ情報を模式的に示した一例である。
丸印がデータ集合に含まれる各データを表している個々のノードである。データ集合に階層的にクラスタリングを実施した結果として、図示されるようにc1〜c3及びc1-1〜c3-5のように階層構造を有するクラスタ分類を行なっている。なお、c1-1内には３つのデータがあるが、この３つのデータがクラスタc1-1に所属するノード（即ちこのクラスタに属するデータ）である。また、クラスタc1内部にはクラスタc1-1〜c1-4が含まれており、クラスタc1がクラスタc1-1〜c1-4の上位クラスタであることを示している。
このように、階層型クラスタ情報では、任意のノードは複数階層に亘って複数のクラスタに属することがある。このような各ノード（データ）の位置と所属階層等を適切に追加、削除する。 FIG. 4 is an example schematically showing hierarchical cluster information that is a result of hierarchical clustering.
Circles are individual nodes representing data included in the data set. As a result of hierarchical clustering on the data set, cluster classification having a hierarchical structure such as c1 to c3 and c1-1 to c3-5 is performed as illustrated. There are three data in c1-1, and these three data are nodes belonging to cluster c1-1 (that is, data belonging to this cluster). In addition, clusters c1-1 to c1-4 are included in the cluster c1, indicating that the cluster c1 is an upper cluster of the clusters c1-1 to c1-4.
Thus, in hierarchical cluster information, an arbitrary node may belong to a plurality of clusters across a plurality of hierarchies. The position and affiliation hierarchy of each node (data) is appropriately added or deleted.

次に、図３に示したデータ更新部２０の処理動作について、図５、図６、図７、図８、図９に示す各手段のフローチャートを用いて説明する。 Next, the processing operation of the data updating unit 20 shown in FIG. 3 will be described using the flowcharts of the respective units shown in FIGS. 5, 6, 7, 8, and 9.

図５、図６、図７は、データ反映手段として動作する新規ノード追加手段２１、既存ノード更新手段２２及び既存ノード削除手段２３に関するフローチャートである。図８、図９は、階層調整手段として動作するクラスタ統合手段２４及びクラスタ分離手段２５に関するフローチャートである。 5, 6, and 7 are flowcharts relating to the new node addition unit 21, the existing node update unit 22, and the existing node deletion unit 23 that operate as the data reflection unit. 8 and 9 are flowcharts relating to the cluster integration unit 24 and the cluster separation unit 25 that operate as the hierarchy adjustment unit.

データ更新部２０は、データ反映手段として機能する際に、以下のように動作する。 The data updating unit 20 operates as follows when functioning as a data reflecting unit.

入力された更新データを識別して新規ノードとする更新データであった際に、新規ノード追加手段２１は、入力されたデータを新規ノード追加キューに追加（ステップＳ２１１）後に、新規ノード追加キューを参照して追加された更新データの内容を識別する（ステップＳ２１２）。
次に、新規ノード追加手段２１は、更新ノード（データ）と各クラスタとの関連性を取得(ステップＳ２１３)して、この関連性を示す値から、この階層で所属するクラスタを決定する(ステップＳ２１４)。関連性を示すものとして、Ｗｅｂページ間のハイパーリンクのような明示的な関連性や、各データ間の類似度や相関係数から算出される関連性などが例示できる。他の関連性を指標として用いても構わない。
次に、新規ノード追加手段２１は、現在チェックしている層より下位の層があるか判別（ステップＳ２１５）して、下位層がある場合には、１つ下の層に移動（ステップＳ２１６）し、ステップＳ２１３とステップＳ２１４とを繰り返して、更新データの影響範囲を判別する。 When the input data is update data that is identified as a new node, the new node addition means 21 adds the input data to the new node addition queue (step S211), and then adds the new node addition queue. The contents of the update data added by reference are identified (step S212).
Next, the new node adding means 21 acquires the relationship between the update node (data) and each cluster (step S213), and determines the cluster to which this hierarchy belongs from the value indicating this relationship (step S213). S214). As an example of the relationship, an explicit relationship such as a hyperlink between Web pages, a relationship calculated from the similarity or correlation coefficient between data, and the like can be exemplified. Other relationships may be used as an index.
Next, the new node adding means 21 determines whether or not there is a lower layer than the currently checked layer (step S215), and if there is a lower layer, moves to the next lower layer (step S216). Then, step S213 and step S214 are repeated to determine the influence range of the update data.

入力された更新データを識別して既存ノードの更新であった際に、既存ノード変更手段２２は、入力された該当データのノードを検索(ステップＳ２２１)後に、該当ノードを更新された値に変更する(ステップＳ２２２)。
次に、既存ノード変更手段２２は、更新ノード（該当ノード）を現在の所属クラスタから除外(ステップＳ２２３)した後に、更新ノードと各クラスタとの関連性を取得(ステップＳ２２４)して、この関連性を示す値から、この階層で更新後に所属するクラスタを決定する(ステップＳ２２５)。関連性を示す指標は、新規ノード追加手段２１と同様のものを用いる。
次に、既存ノード変更手段２２は、現在チェックしている層より下位の層があるか判別（ステップＳ２２６）して、下位層がある場合には、１つ下の層に移動（ステップＳ２２７）し、ステップＳ２２４とステップＳ２２５を繰り返して、更新データの影響範囲を判別する。 When the input update data is identified and the existing node is updated, the existing node changing means 22 searches the input node of the corresponding data (step S221) and then changes the corresponding node to the updated value. (Step S222).
Next, the existing node changing unit 22 excludes the update node (corresponding node) from the current affiliation cluster (step S223), and then acquires the relationship between the update node and each cluster (step S224). From the value indicating the property, the cluster to which the hierarchy belongs after this update is determined (step S225). As the index indicating the relevance, the same index as the new node adding means 21 is used.
Next, the existing node changing unit 22 determines whether there is a lower layer than the currently checked layer (step S226), and if there is a lower layer, moves to the next lower layer (step S227). Then, step S224 and step S225 are repeated to determine the influence range of the update data.

入力された更新データが既存ノードを削除であった際に、既存ノード削除手段２３は、該当ノードを検索(ステップＳ２３１)し、該当ノードを各所属クラスタから削除する(ステップＳ２３２)。 When the input update data is a deletion of an existing node, the existing node deletion means 23 searches for the corresponding node (step S231), and deletes the corresponding node from each affiliation cluster (step S232).

次に、データ更新部２０は、階層調整手段として機能する際に、以下のように動作する。 Next, the data updating unit 20 operates as follows when functioning as a hierarchy adjustment unit.

クラスタ統合手段２４は、クラスタ統合条件を満たすか判定（Ｓ２４１）して条件を満たした場合に、この階層での該当クラスタと各クラスタとの関連性を取得 (ステップＳ２４２)し、取得した関連性を示す値からこの階層で統合するクラスタを決定する(ステップＳ２４３)。クラスタ統合条件例としては、該当クラスタ内のノード数が閾値以下になった、他のクラスタとの関連性を示す距離が閾値以下になった、或いはこれらを複数組み合わせた条件などを与えればよい。
次に、クラスタ統合手段２４は、現在チェックしている層より上位の層があるか判別（ステップＳ２４４）して、上位層がある場合には、１つ上の層に移動（ステップＳ２４５）し、上位のクラスタに対してもクラスタ統合条件を満たすか判定する。 When the cluster integration unit 24 determines whether or not the cluster integration condition is satisfied (S241) and satisfies the condition, the cluster integration unit 24 acquires the relationship between the corresponding cluster and each cluster in this hierarchy (step S242), and acquires the acquired relationship. The cluster to be integrated in this hierarchy is determined from the value indicating (step S243). As an example of the cluster integration condition, a condition in which the number of nodes in the cluster is equal to or less than the threshold, a distance indicating the relationship with another cluster is equal to or less than the threshold, or a combination of these may be given.
Next, the cluster integration unit 24 determines whether there is a layer higher than the currently checked layer (step S244). If there is an upper layer, the cluster integration unit 24 moves to a layer above (step S245). It is determined whether or not the cluster integration condition is satisfied for the upper cluster.

また、クラスタ分割手段２５は、クラスタ分割条件を満たすか判定（Ｓ２５１）して条件を満たした場合に、この階層での該当する既存クラスタ内の更新ノードを含む各ノード間の関連性を取得(ステップＳ２５２)すると共に分割先とするクラスタを新規に作成 (ステップＳ２５３)し、取得した関連性を示す距離が最も遠い値であった２つのノードを選択して、既存クラスタと新規クラスタに所属先を振り分ける(ステップＳ２５４)。
次に、クラスタ分割手段２５は、振り分け後の既存クラスタ内の更新ノードを含む各ノードと、新規クラスタ及び既存クラスタの関連性を取得(ステップＳ２５５)し、取得した関連性を示す値から各ノードの所属するクラスタを決定する(ステップＳ２５６)。クラスタ分割条件例としては、該当クラスタ内のノード数が閾値以上になった、クラスタ内のノード間の関連性を示す距離の最大値が閾値以上になった、或いはこれらを複数組み合わせた条件を与えればよい。
次に、クラスタ分割手段２５は、現在チェックしている層より上位の層があるか判別（ステップＳ２５７）して、上位層がある場合には、１つ上の層にチェックを移動（ステップＳ２５８）し、上位のクラスタに対してもクラスタ分割条件を満たすか判定する。 Further, the cluster dividing means 25 determines whether or not the cluster dividing condition is satisfied (S251), and if the condition is satisfied, obtains the relationship between the nodes including the update node in the corresponding existing cluster in this hierarchy ( Step S252) and creating a new cluster as a split destination (Step S253), selecting the two nodes that have the longest distances indicating the acquired relationship, and belonging to the existing cluster and the new cluster (Step S254).
Next, the cluster dividing unit 25 acquires each node including the updated node in the existing cluster after the distribution, the new cluster and the existing cluster (Step S255), and acquires each node from the acquired value indicating the relationship. Is determined (step S256). Examples of cluster division conditions include conditions where the number of nodes in the cluster exceeds the threshold, the maximum distance indicating the relationship between the nodes in the cluster exceeds the threshold, or a combination of these. That's fine.
Next, the cluster dividing means 25 determines whether or not there is a layer higher than the currently checked layer (step S257), and if there is an upper layer, moves the check to the layer one level higher (step S258). It is determined whether or not the cluster division condition is satisfied for the upper cluster.

このようにデータ更新部２０の構成及び処理動作させることで、先行技術にある階層型クラスタ分類処理では行えなかった、クラスタリング後の構造型クラスタへのデータ追加、変更、削除が容易になる。これは、逐次的なデータ追加、変更、削除に伴う動的なクラスタの再構成を、データ追加等が行われた範囲に限定して実施することを実施しており、全データへの再クラスタリングを行う場合に比べ、演算リソース量を抑えられる。 As described above, by configuring and processing the data updating unit 20, it becomes easy to add, change, and delete data in the structured cluster after clustering, which cannot be performed by the hierarchical cluster classification processing in the prior art. This is done by reconfiguring the dynamic cluster with sequential data addition, modification, and deletion only to the extent that data was added, etc., and reclustering all data Compared with the case of performing calculation, the amount of computing resources can be suppressed.

尚、階層クラスタリング装置の各部は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭに本発明にかかる階層的クラスタリング用プログラムが展開され、このプログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各部を各種手段として実現する。また、前記プログラムは、記憶媒体に固定的に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。 In addition, what is necessary is just to implement | achieve each part of a hierarchical clustering apparatus using the combination of hardware and software. In the form of a combination of hardware and software, the hierarchical clustering program according to the present invention is expanded in the RAM, and by operating hardware such as a control unit (CPU) based on this program, each unit can be used as various means. As realized. The program may be recorded in a fixed manner on a storage medium and distributed. The program recorded on the recording medium is read into a memory via a wired, wireless, or recording medium itself, and operates a control unit or the like. Examples of the recording medium include an optical disk, a magnetic disk, a semiconductor memory device, and a hard disk.

上記実施形態を別の表現で説明すれば、階層クラスタリング装置として動作させる情報処理システムを、ＲＡＭに展開された上記プログラムに基づき、階層化データ分類手段、データ更新手段としてＣＰＵを動作させることで実現することが可能である。また、新規ノード追加手段、既存ノード更新手段、既存ノード削除手段、クラスタ統合手段、クラスタ分離手段も同様である。 In other words, the information processing system that operates as a hierarchical clustering device is realized by operating the CPU as a hierarchical data classifying unit and a data updating unit based on the program expanded in the RAM. Is possible. The same applies to new node addition means, existing node update means, existing node deletion means, cluster integration means, and cluster separation means.

以上、実施形態を図示して説明したが、そのブロック構成やプログラムの分離併合、手順の入れ替えなどの変更は本発明の趣旨および説明される機能を満たせば自由であり、上記説明が本発明を限定するものではない。 Although the embodiment has been illustrated and described above, changes such as block configuration, separation and merge of programs, and replacement of procedures are free as long as the gist of the present invention and the functions to be described are satisfied. It is not limited.

例えば、図１０に例示するように、データベースを内在するする構成としたり、クラスタリング用のプログラムと更新用のプログラムを分割したりすることも可能である。 For example, as illustrated in FIG. 10, it is possible to have a configuration including a database, or to divide a clustering program and an update program.

以上説明したように、本発明によれば、分類した階層型クラスタに対して新たにデータ更新を都度行う際に階層型クラスタへのデータ更新と共に階層型クラスタの階層を調整する階層クラスタリング装置、階層クラスタリング再構成方法およびプログラムを提供できる。 As described above, according to the present invention, a hierarchical clustering device that adjusts the hierarchy of a hierarchical cluster together with the data update to the hierarchical cluster when data is newly updated for the classified hierarchical cluster, the hierarchy A clustering reconstruction method and program can be provided.

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうる。尚、以下の付記は本発明をなんら限定するものではない。
［付記１］
分類対象とするデータ群について階層的クラスタリングを実行して階層型クラスタを出力する階層化データ分類手段と、
前記データ群に新規に更新を受け付けて逐次的に、前記階層型クラスタに更新内容のデータを更新ノードとして反映させると共に、前記階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて識別処理して、識別結果に基づいて該クラスタ階層を分割もしくは維持もしくは他の階層との統合を判定処理し、判定結果に基づいた階層型クラスタに階層構造を再構成処理して出力するデータ更新手段と、
を有することを特徴とするクラスタリング装置。 In addition, a part or all of the above-described embodiments can be described as follows. Note that the following supplementary notes do not limit the present invention.
[Appendix 1]
Hierarchical data classification means for executing hierarchical clustering on a data group to be classified and outputting a hierarchical cluster;
A new update is received in the data group and the update data is sequentially reflected in the hierarchical cluster as an update node, and the cluster in which the change in the hierarchical cluster is added is identified and identified. A data updating means for determining whether to divide or maintain the cluster hierarchy based on the result or to integrate with another hierarchy, and to reconstruct and output the hierarchical structure to a hierarchical cluster based on the determination result;
A clustering apparatus characterized by comprising:

［付記２］
上記付記記載のクラスタリング装置であって、
前記データ更新手段は、
前記階層型クラスタに前記更新ノードを反映させた後に、前記階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて該クラスタ内のノード群の関連性と該クラスタと他のクラスタとの関連性とを識別処理して、該クラスタ階層の分割又は他の階層との統合の処理内容を決定する
ことを特徴とするクラスタリング装置。 [Appendix 2]
A clustering apparatus as described in the above supplementary note,
The data update means includes
After the updated node is reflected in the hierarchical cluster, the relationship between the node group in the cluster and the relationship between the cluster and another cluster is identified for the cluster in which the change in the hierarchical cluster is applied. A clustering apparatus characterized by processing to determine a processing content of division of the cluster hierarchy or integration with another hierarchy.

［付記３］
上記付記記載のクラスタリング装置であって、
前記データ更新手段は、既存ノード変更手段と、既存ノード削除手段と、クラスタ統合手段とを含み、
前記既存ノード変更手段は、既存のデータ集合から更新するデータを前記更新ノードとして識別して該当ノードを変更すると共に、更新前の階層型クラスタの各クラスタとの関連性を取得して、所属先となる全てのクラスタを決定して関連付け、
前記既存ノード削除手段は、既存のデータ集合から削除するデータを前記更新ノードとして識別して該当ノードを削除し、
前記クラスタ統合手段は、前記既存ノード変更手段又は前記既存ノード削除手段による前記更新ノードの反映後に、変更が加わったクラスタについて、クラスタ統合条件を満たすと判別した際に、該当クラスタと残りの各クラスタとの関連性を識別すると共に、識別した関連性に基づいてデータの更新に伴い更新されたクラスタとクラスタ統合条件を満たしたクラスタとを統合処理する
ことを特徴とするクラスタリング装置。 [Appendix 3]
A clustering apparatus as described in the above supplementary note,
The data update means includes an existing node change means, an existing node deletion means, and a cluster integration means,
The existing node changing means identifies the data to be updated from the existing data set as the update node, changes the corresponding node, acquires the relationship with each cluster of the hierarchical cluster before the update, and belongs to Determine and associate all the clusters
The existing node deletion means deletes a corresponding node by identifying data to be deleted from an existing data set as the update node,
When the cluster integration unit determines that the cluster integration condition is satisfied for a cluster that has been changed after the update node is reflected by the existing node change unit or the existing node deletion unit, the cluster and the remaining clusters And a cluster that is updated by updating data based on the identified relationship and a cluster that satisfies the cluster integration condition are integrated.

［付記４］
上記付記記載のクラスタリング装置であって、
前記データ更新手段は、新規ノード追加手段と、クラスタ分割手段とを更に含み、
前記新規ノード追加手段は、既存のデータ集合に追加する新たなデータを前記更新ノードとして識別すると共に、更新前の階層型クラスタの各クラスタとの関連性を取得して、所属先となる全てのクラスタを決定し、
前記クラスタ分割手段は、前記新規ノード追加手段、前記既存ノード変更手段もしくは前記クラスタ統合手段の何れかによる前記更新ノードの反映後に、変更が加わったクラスタについて、クラスタ分割条件を満たした判別した際に、当該クラスタ内の各ノード間の関連性を取得すると共に、該関連性を反映させてノード群を２組に分割処理する
ことを特徴とするクラスタリング装置。 [Appendix 4]
A clustering apparatus as described in the above supplementary note,
The data updating means further includes a new node adding means and a cluster dividing means,
The new node adding means identifies new data to be added to an existing data set as the update node, acquires the relationship with each cluster of the hierarchical cluster before the update, Determine the cluster,
When the cluster dividing unit determines that the cluster has been changed after the update node is reflected by any of the new node adding unit, the existing node changing unit, or the cluster integration unit, the cluster dividing condition is satisfied. A clustering apparatus characterized by acquiring a relationship between each node in the cluster and dividing the node group into two sets reflecting the relationship.

［付記５］
上記付記記載のクラスタリング装置であって、
前記クラスタ統合条件として、該当クラスタ内のノード数が閾値以下になった、他のクラスタとの関連性を示す距離が閾値以下になった、或いはこれらを複数組み合わせた条件の何れかを用いる
ことを特徴とするクラスタリング装置。 [Appendix 5]
A clustering apparatus as described in the above supplementary note,
As the cluster integration condition, any one of the conditions in which the number of nodes in the corresponding cluster is equal to or smaller than the threshold, the distance indicating the relationship with other clusters is equal to or smaller than the threshold, or a combination of these is used. Feature clustering device.

［付記６］
上記付記記載のクラスタリング装置であって、
前記クラスタ分割条件として、該当クラスタ内のノード数が閾値以上になった、クラスタ内のノード間の関連性を示す距離の最大値が閾値以上になった、或いはこれらを複数組み合わせた条件の何れかを用いる
ことを特徴とするクラスタリング装置。 [Appendix 6]
A clustering apparatus as described in the above supplementary note,
As the cluster division condition, either the number of nodes in the corresponding cluster is equal to or greater than the threshold, the maximum distance indicating the relationship between the nodes in the cluster is equal to or greater than the threshold, or any combination of these conditions. A clustering apparatus characterized by using

［付記７］
上記付記記載のクラスタリング装置であって、
前記データ更新手段は、カウンタを有してなり、
前記階層型クラスタの再構成処理を実行する回数若しくは実行した回数をカウントし、該カウント値が所定数を超えた際に、全データ集合への再クラスタリングを実行させる
ことを特徴とするクラスタリング装置。 [Appendix 7]
A clustering apparatus as described in the above supplementary note,
The data update means has a counter,
A clustering apparatus, wherein the number of executions or the number of executions of the hierarchical cluster reconfiguration process is counted, and reclustering is performed on all data sets when the count value exceeds a predetermined number.

［付記８］
上記付記記載のクラスタリング装置であって、
前記データ更新手段は、カウンタを有してなり、
前記階層型クラスタの再構成処理を実行する回数若しくは実行した回数をカウントし、該カウント値が所定数を超えた際に、前記カウント開始後に発生した更新ノードに関連するクラスタに属する全データについて再クラスタリングを実行させる
ことを特徴とするクラスタリング装置。 [Appendix 8]
A clustering apparatus as described in the above supplementary note,
The data update means has a counter,
The number of executions or the number of executions of the hierarchical cluster reconfiguration process is counted, and when the count value exceeds a predetermined number, all data belonging to the cluster related to the update node generated after the count start is re-executed. A clustering apparatus that performs clustering.

［付記９］
分類対象とするデータ群について階層的クラスタリングを実行して生成された階層型クラスタを有して、前記データ群に新規に更新を受け付けて逐次的に、
前記階層型クラスタに更新内容のデータを更新ノードとして反映させ、
前記階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて識別処理して、識別結果に基づいて該クラスタ階層を分割もしくは維持もしくは他の階層との統合を判定処理し、
判定結果に基づいた階層型クラスタに階層構造を再構成処理して記憶手段に出力する
ことを特徴とする情報処理システムによる階層クラスタリング再構成方法。 [Appendix 9]
Having a hierarchical cluster generated by performing hierarchical clustering on the data group to be classified, and accepting new updates to the data group sequentially,
Reflect update content data as update nodes in the hierarchical cluster,
The identification processing is performed on the cluster in which the change is made in the hierarchical cluster, and the cluster hierarchy is divided or maintained based on the identification result, or the integration with another hierarchy is determined,
A hierarchical clustering reconstruction method using an information processing system, wherein a hierarchical structure is reconstructed into a hierarchical cluster based on a determination result and output to a storage unit.

［付記１０］
上記付記記載の階層クラスタリング再構成方法であって、
前記情報処理システムは、
前記階層型クラスタに前記更新ノードを反映させた後に、前記階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて該クラスタ内のノード群の関連性と該クラスタと他のクラスタとの関連性とを識別処理して、該クラスタ階層の分割又は他の階層との統合の処理内容を決定する
ことを特徴とする階層クラスタリング再構成方法。 [Appendix 10]
A hierarchical clustering reconstruction method as described in the above supplementary note,
The information processing system includes:
After the updated node is reflected in the hierarchical cluster, the relationship between the node group in the cluster and the relationship between the cluster and another cluster is identified for the cluster in which the change in the hierarchical cluster is applied. A hierarchical clustering reconstruction method, characterized by processing to determine processing contents of division of the cluster hierarchy or integration with another hierarchy.

［付記１１］
上記付記記載の階層クラスタリング再構成方法であって、
前記情報処理システムは、
既存ノードを変更する際に、既存のデータ集合から更新するデータを前記更新ノードとして識別して該当ノードを変更すると共に、更新前の階層型クラスタの各クラスタとの関連性を取得して、所属先となる全てのクラスタを決定して関連付け、
または、既存ノードを削除する際に、既存のデータ集合から削除するデータを前記更新ノードとして識別して該当ノードを削除し、
既存ノードの変更又は削除の反映と共に、
変更が加わったクラスタについて、クラスタ統合条件を満たすと判別した際に、該当クラスタと残りの各クラスタとの関連性を識別すると共に、識別した関連性に基づいてデータの更新に伴い更新されたクラスタとクラスタ統合条件を満たしたクラスタとを統合処理する
ことを特徴とする階層クラスタリング再構成方法。 [Appendix 11]
A hierarchical clustering reconstruction method as described in the above supplementary note,
The information processing system includes:
When changing an existing node, the data to be updated from the existing data set is identified as the update node, the corresponding node is changed, and the relationship with each cluster of the hierarchical cluster before the update is acquired, and the affiliation Determine and associate all the clusters ahead
Alternatively, when deleting an existing node, the data to be deleted from the existing data set is identified as the update node and the corresponding node is deleted,
Along with reflecting changes or deletions of existing nodes,
When it is determined that the cluster integration condition is satisfied for the cluster with the change, the relationship between the corresponding cluster and each of the remaining clusters is identified, and the cluster updated with the data update based on the identified relationship And a clustering reconfiguration method characterized in that a cluster that satisfies the cluster integration condition is integrated.

［付記１２］
上記付記記載の階層クラスタリング再構成方法であって、
前記情報処理システムは、
新規ノードを追加する際に、既存のデータ集合に追加する新たなデータを前記更新ノードとして識別すると共に、更新前の階層型クラスタの各クラスタとの関連性を取得して、所属先となる全てのクラスタを決定し、
または、既存ノードを変更する際に、既存のデータ集合から更新するデータを前記更新ノードとして識別して該当ノードを変更すると共に、更新前の階層型クラスタの各クラスタとの関連性を取得して、所属先となる全てのクラスタを決定して関連付け、
または、既存ノードを削除する際に、既存のデータ集合から削除するデータを前記更新ノードとして識別して該当ノードを削除し、
必要に応じて、変更が加わったクラスタについて、クラスタ統合条件を満たすと判別した際に、該当クラスタと残りの各クラスタとの関連性を識別すると共に、識別した関連性に基づいてデータの更新に伴い更新されたクラスタとクラスタ統合条件を満たしたクラスタとを統合処理し、
既存ノードの追加、変更、統合の何れかの反映と共に、変更が加わったクラスタについて、クラスタ分割条件を満たした判別した際に、当該クラスタ内の各ノード間の関連性を取得すると共に、該関連性を反映させてノード群を２組に分割処理する
ことを特徴とする階層クラスタリング再構成方法。 [Appendix 12]
A hierarchical clustering reconstruction method as described in the above supplementary note,
The information processing system includes:
When adding a new node, the new data to be added to the existing data set is identified as the update node, and the association with each cluster of the hierarchical cluster before the update is acquired, Determine the cluster of
Alternatively, when changing an existing node, the data to be updated from the existing data set is identified as the update node, the corresponding node is changed, and the relationship with each cluster of the hierarchical cluster before the update is acquired. , Determine and associate all clusters to which you belong,
Alternatively, when deleting an existing node, the data to be deleted from the existing data set is identified as the update node and the corresponding node is deleted,
If necessary, when it is determined that the cluster integration condition is satisfied for the changed cluster, the relationship between the corresponding cluster and each remaining cluster is identified, and the data is updated based on the identified relationship. The integrated cluster is updated with the cluster that meets the cluster integration conditions.
In addition to reflecting the addition, change, or integration of existing nodes, when it is determined that the cluster division condition has been satisfied for the cluster with the change, the relationship between the nodes in the cluster is acquired and A hierarchical clustering reconstruction method characterized in that the node group is divided into two sets reflecting the nature.

［付記１３］
上記付記記載の階層クラスタリング再構成方法であって、
前記クラスタ統合条件として、該当クラスタ内のノード数が閾値以下になった、他のクラスタとの関連性を示す距離が閾値以下になった、或いはこれらを複数組み合わせた条件の何れかを用いる
ことを特徴とする階層クラスタリング再構成方法。 [Appendix 13]
A hierarchical clustering reconstruction method as described in the above supplementary note,
As the cluster integration condition, any one of the conditions in which the number of nodes in the corresponding cluster is equal to or smaller than the threshold, the distance indicating the relationship with other clusters is equal to or smaller than the threshold, or a combination of these is used. Feature hierarchical clustering reconstruction method.

［付記１４］
上記付記記載の階層クラスタリング再構成方法であって、
前記クラスタ分割条件として、該当クラスタ内のノード数が閾値以上になった、クラスタ内のノード間の関連性を示す距離の最大値が閾値以上になった、或いはこれらを複数組み合わせた条件の何れかを用いる
ことを特徴とする階層クラスタリング再構成方法。 [Appendix 14]
A hierarchical clustering reconstruction method as described in the above supplementary note,
As the cluster division condition, either the number of nodes in the corresponding cluster is equal to or greater than the threshold, the maximum distance indicating the relationship between the nodes in the cluster is equal to or greater than the threshold, or any combination of these conditions. A hierarchical clustering reconstruction method characterized by using

［付記１５］
上記付記記載の階層クラスタリング再構成方法であって、
前記情報処理システムは、カウンタを有してなり、
前記階層型クラスタの再構成処理を実行する回数若しくは実行した回数をカウントし、該カウント値が所定数を超えた際に、全データ集合への再クラスタリングを実行させる
ことを特徴とする階層クラスタリング再構成方法。 [Appendix 15]
A hierarchical clustering reconstruction method as described in the above supplementary note,
The information processing system includes a counter,
The number of times the hierarchical cluster reconfiguration process is executed or the number of times it is executed is counted, and when the count value exceeds a predetermined number, reclustering is performed on all data sets. Configuration method.

［付記１６］
上記付記記載の階層クラスタリング再構成方法であって、
前記情報処理システムは、カウンタを有してなり、
前記階層型クラスタの再構成処理を実行する回数若しくは実行した回数をカウントし、該カウント値が所定数を超えた際に、前記カウント開始後に発生した更新ノードに関連するクラスタに属する全データについて再クラスタリングを実行させる
ことを特徴とする階層クラスタリング再構成方法。 [Appendix 16]
A hierarchical clustering reconstruction method as described in the above supplementary note,
The information processing system includes a counter,
The number of executions or the number of executions of the hierarchical cluster reconfiguration process is counted, and when the count value exceeds a predetermined number, all data belonging to the cluster related to the update node generated after the count start is re-executed. A hierarchical clustering reconstruction method characterized by executing clustering.

［付記１７］
情報処理システムの制御部を、
分類対象とするデータ群について階層的クラスタリングを実行して生成された階層型クラスタを更新対象として識別している環境で、前記データ群に新規に更新を受け付けて逐次的に、
前記階層型クラスタに更新内容のデータを更新ノードとして反映させると共に、前記階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて識別処理して、識別結果に基づいて該クラスタ階層を分割もしくは維持もしくは他の階層との統合を判定処理し、判定結果に基づいた階層型クラスタに階層構造を再構成処理して記憶手段に出力する
データ更新手段、
として動作させることを特徴とするプログラム。 [Appendix 17]
Control the information processing system
In an environment where a hierarchical cluster generated by performing hierarchical clustering on a data group to be classified is identified as an update target, the data group is newly updated and sequentially received,
The update content data is reflected as an update node in the hierarchical cluster, and the cluster in which the change is made in the hierarchical cluster is identified, and the cluster hierarchy is divided or maintained based on the identification result or other Data updating means for determining integration with the hierarchy, reconfiguring the hierarchical structure into a hierarchical cluster based on the determination result, and outputting to the storage means;
A program characterized by operating as

［付記１８］
上記付記記載のプログラムであって、
前記データ更新手段を、
前記階層型クラスタに前記更新ノードを反映させた後に、前記階層型クラスタ内での変更が加わったクラスタについて該クラスタ内のノード群の関連性と該クラスタと他のクラスタとの関連性とを識別処理して、該クラスタ階層の分割又は他の階層との統合の処理内容を決定する
ように動作させることを特徴とするプログラム。 [Appendix 18]
A program described in the above supplementary note,
The data updating means;
After the updated node is reflected in the hierarchical cluster, the relationship between the node group in the cluster and the relationship between the cluster and another cluster is identified for the cluster in which the change in the hierarchical cluster is applied. A program which is processed and operated to determine the processing contents of division of the cluster hierarchy or integration with another hierarchy.

［付記１９］
上記付記記載のプログラムであって、
前記データ更新手段を、既存ノード変更手段と、既存ノード削除手段と、クラスタ統合手段として動作させると共に、
前記既存ノード変更手段が、既存のデータ集合から更新するデータを前記更新ノードとして識別して該当ノードを変更すると共に、更新前の階層型クラスタの各クラスタとの関連性を取得して、所属先となる全てのクラスタを決定して関連付け、
前記既存ノード削除手段が、既存のデータ集合から削除するデータを前記更新ノードとして識別して該当ノードを削除し、
前記クラスタ統合手段が、前記既存ノード変更手段又は前記既存ノード削除手段による前記更新ノードの反映後に、変更が加わったクラスタについて、クラスタ統合条件を満たすと判別した際に、該当クラスタと残りの各クラスタとの関連性を識別すると共に、識別した関連性に基づいてデータの更新に伴い更新されたクラスタとクラスタ統合条件を満たしたクラスタとを統合処理する
ように動作させることを特徴とするプログラム。 [Appendix 19]
A program described in the above supplementary note,
The data update unit is operated as an existing node change unit, an existing node deletion unit, and a cluster integration unit,
The existing node changing means identifies the data to be updated from the existing data set as the update node, changes the corresponding node, acquires the relationship with each cluster of the hierarchical cluster before the update, and belongs to Determine and associate all the clusters
The existing node deletion means identifies the data to be deleted from the existing data set as the update node and deletes the corresponding node,
When the cluster integration unit determines that the cluster integration condition is satisfied for a cluster that has been changed after the update node is reflected by the existing node change unit or the existing node deletion unit, the corresponding cluster and each remaining cluster And a program that operates to integrate a cluster that has been updated as a result of data update based on the identified relationship and a cluster that satisfies a cluster integration condition.

［付記２０］
上記付記記載のプログラムであって、
前記データ更新手段を、新規ノード追加手段と、クラスタ分割手段として更に動作させると共に、
前記新規ノード追加手段が、既存のデータ集合に追加する新たなデータを前記更新ノードとして識別すると共に、更新前の階層型クラスタの各クラスタとの関連性を取得して、所属先となる全てのクラスタを決定し、
前記クラスタ分割手段が、前記新規ノード追加手段、前記既存ノード変更手段もしくは前記クラスタ統合手段の何れかによる前記更新ノードの反映後に、変更が加わったクラスタについて、クラスタ分割条件を満たした判別した際に、当該クラスタ内の各ノード間の関連性を取得すると共に、該関連性を反映させてノード群を２組に分割処理する
ように動作させることを特徴とするプログラム。 [Appendix 20]
A program described in the above supplementary note,
The data updating means is further operated as a new node adding means and a cluster dividing means,
The new node adding means identifies new data to be added to an existing data set as the update node, obtains the relationship with each cluster of the hierarchical cluster before the update, Determine the cluster,
When the cluster dividing unit determines that the cluster division condition is satisfied for a cluster that has been changed after the update node is reflected by any of the new node adding unit, the existing node changing unit, or the cluster integrating unit A program that acquires the relevance between nodes in the cluster and operates to divide the node group into two sets reflecting the relevance.

［付記２１］
上記付記記載のプログラムであって、
前記クラスタ統合条件として、該当クラスタ内のノード数が閾値以下になった、他のクラスタとの関連性を示す距離が閾値以下になった、或いはこれらを複数組み合わせた条件の何れかを用いる
ことを特徴とするプログラム。 [Appendix 21]
A program described in the above supplementary note,
As the cluster integration condition, any one of the conditions in which the number of nodes in the corresponding cluster is equal to or smaller than the threshold, the distance indicating the relationship with other clusters is equal to or smaller than the threshold, or a combination of these is used. A featured program.

［付記２２］
上記付記記載のプログラムであって、
前記クラスタ分割条件として、該当クラスタ内のノード数が閾値以上になった、クラスタ内のノード間の関連性を示す距離の最大値が閾値以上になった、或いはこれらを複数組み合わせた条件の何れかを用いる
ことを特徴とするプログラム。 [Appendix 22]
A program described in the above supplementary note,
As the cluster division condition, either the number of nodes in the corresponding cluster is equal to or greater than the threshold, the maximum distance indicating the relationship between the nodes in the cluster is equal to or greater than the threshold, or any combination of these conditions. A program characterized by using.

［付記２３］
上記付記記載のプログラムであって、
前記データ更新手段を、
前記階層型クラスタの再構成処理を実行する回数若しくは実行した回数をカウントし、該カウント値が所定数を超えた際に、全データ集合への再クラスタリングを実行させる
ように動作させることを特徴とするプログラム。 [Appendix 23]
A program described in the above supplementary note,
The data updating means;
Counting the number of times or the number of times the hierarchical cluster reconfiguration processing is executed, and when the count value exceeds a predetermined number, the operation is performed so that reclustering is performed on all data sets. Program to do.

［付記２４］
上記付記記載のプログラムであって、
前記データ更新手段を、
前記階層型クラスタの再構成処理を実行する回数若しくは実行した回数をカウントし、該カウント値が所定数を超えた際に、前記カウント開始後に発生した更新ノードに関連するクラスタに属する全データについて再クラスタリングを実行させる
ように動作させることを特徴とするプログラム。 [Appendix 24]
A program described in the above supplementary note,
The data updating means;
The number of executions or the number of executions of the hierarchical cluster reconfiguration process is counted, and when the count value exceeds a predetermined number, all data belonging to the cluster related to the update node generated after the count start is re-executed. A program that operates to execute clustering.

１階層クラスタリング装置（階層クラスタリングシステム）
２データベース（記憶手段）
３提示装置（提示手段）
１０階層化データ分類部（階層化データ分類手段）
２０データ更新部（データ更新手段）
２１新規ノード追加手段
２２既存ノード更新手段
２３既存ノード削除手段
２４クラスタ統合手段
２５クラスタ分離手段 1 Hierarchical clustering device (hierarchical clustering system)
2 Database (storage means)
3 presentation device (presentation means)
10 Hierarchical data classification part (hierarchical data classification means)
20 Data update unit (data update means)
21 New node addition means 22 Existing node update means 23 Existing node deletion means 24 Cluster integration means 25 Cluster separation means

Claims

Hierarchical data classification means for executing hierarchical clustering on a data group to be classified and outputting a hierarchical cluster;
A new update is received in the data group and the update data is sequentially reflected in the hierarchical cluster as an update node, and the cluster in which the change in the hierarchical cluster is added is identified and identified. A data updating means for determining whether to divide or maintain the cluster hierarchy based on the result or to integrate with another hierarchy, and to reconstruct and output the hierarchical structure to a hierarchical cluster based on the determination result;
I have a,
When the data update means determines that the cluster integration condition is satisfied with respect to a cluster that has been changed due to the update after reflecting the update node with respect to the change or deletion of the existing node, the corresponding cluster and each remaining cluster And a cluster that is updated by updating data based on the identified relationship and a cluster that satisfies the cluster integration condition are integrated .

The clustering device according to claim 1 ,
It said data updating means, only contains and the new node adding means, and a cluster division means,
The new node adding means identifies new data to be added to an existing data set as the update node, acquires the relationship with each cluster of the hierarchical cluster before the update, Determine the cluster,
The cluster splitting means after reflection before Symbol updating node, the applied changes cluster, when it is determined satisfying the cluster division condition, acquires the association between each node in the cluster, the relevance A clustering apparatus characterized in that the node group is divided into two sets reflecting the above.

The clustering device according to claim 2,
As the cluster division condition, either the number of nodes in the corresponding cluster is equal to or greater than the threshold, the maximum distance indicating the relationship between the nodes in the cluster is equal to or greater than the threshold, or any combination of these conditions. Use
A clustering device characterized by that.

The clustering device according to any one of claims 1 to 3 ,
As the cluster integration condition, any one of the conditions in which the number of nodes in the corresponding cluster is equal to or smaller than the threshold, the distance indicating the relationship with other clusters is equal to or smaller than the threshold, or a combination of these is used. Feature clustering device.

The clustering device according to any one of claims 1 to 4 , wherein
The data update means has a counter,
The number of executions or the number of executions of the hierarchical cluster reconfiguration process is counted, and when the count value exceeds a predetermined number, all data belonging to the cluster related to the update node generated after the count start is re-executed. A clustering apparatus that performs clustering.

The clustering device according to any one of claims 1 to 4 , wherein
The data update means has a counter,
A clustering apparatus, wherein the number of executions or the number of executions of the hierarchical cluster reconfiguration process is counted, and reclustering is performed on all data sets when the count value exceeds a predetermined number.

Having a hierarchical cluster generated by performing hierarchical clustering on the data group to be classified, and accepting new updates to the data group sequentially,
Reflect update content data as update nodes in the hierarchical cluster,
When identification processing is performed on a cluster in which a change is made in the hierarchical cluster, and it is determined whether to divide or maintain the cluster hierarchy or to integrate with another hierarchy based on the identification result , at least the change due to the update When it is determined that the cluster integration condition is satisfied for the added cluster, the relationship between the corresponding cluster and each remaining cluster is identified, and the cluster and the cluster that have been updated as the data is updated based on the identified relationship. Determine to integrate with a cluster that meets the integration conditions ,
Reconstructing the hierarchical structure into a hierarchical cluster based on the determination result and outputting it to the storage means ,
A hierarchical clustering reconstruction method using an information processing system.

Control the information processing system
In an environment where a hierarchical cluster generated by performing hierarchical clustering on a data group to be classified is identified as an update target, the data group is newly updated and sequentially received,
The update content data is reflected as an update node in the hierarchical cluster, and the cluster in which the change is made in the hierarchical cluster is identified, and the cluster hierarchy is divided or maintained based on the identification result or other Data updating means for determining integration with the hierarchy, reconfiguring the hierarchical structure into a hierarchical cluster based on the determination result, and outputting to the storage means;
To operate as,
When the data update means determines that the cluster integration condition is satisfied with respect to a cluster that has been changed due to the update after reflecting the update node with respect to the change or deletion of the existing node, the corresponding cluster and each remaining cluster And a cluster that is updated as a result of data update based on the identified relationship and a cluster that satisfies the cluster integration condition are integrated .