제02회 독자 개발한 「뉴로형 데이터베이스 모델링 Ver.1」【학습】방법을 생각한다

소개

【 뉴로형 데이터베이스 모델링 Ver.1 】이란

"뇌를 구성하는 신경세포(neuron)가 연결되어 정보를 관리한다"
라는 구조 (네이처 기술)에 주목
제가 독자적으로 연구·개발해 온 「데이터베이스 모델링」입니다.
사용하는 정적 테이블은 「2개(2종류)만」이므로 심플한 구조가 되어 결과적으로 기본 메인터넌스 프리의 범용 데이타베이스 모델링이 완성되었습니다.

자세한 내용은 【 개발의 역사

【학습】기능을 생각한다(일반적으로도 잘 하는 처리입니다만)

「뇌」의 「신경세포」끼리가 연결되어 있는 화상을 보면 서로 연결되어 있는 그 선이 굵으면 굵을수록 【잘 사용한다】라고 하는 것이 아닌가?

데이터베이스의 정적 테이블에 구현하려면
　「굵기」＝「수치의 크고 작은」
라고 생각했다.

그래서 새로운 [링크 ID 사용 횟수]라는 "열"을 추가합니다.
식별명(히나형명)【주소】로 등록되어 있는 「자택」과 「친가」를 열 때마다
이 "링크 ID 사용 횟수"를 카운트 (수치 추가)를하면
【자주 사용한다】 주소로서 이하의 그림이라면 「자택」이 【기억된다】.



예를 들면 : [근무처] 정보가 과거를 포함 "3사"있다고한다

현재는 「C사」에서 근무하고 있다고 한다.
역시 '과거' 회사의 '링크 ID 사용 횟수'가 수치로는 크다.

【현재】의 학습 상태


입력 항목
입력 데이터
링크 ID 사용 횟수(내림차순)


근무처
B사(1982년-2000년)
883

근무처
A사(-1982년)
48

근무처
C사(2000년-)
30


　
새롭게【C사】를 지금부터【자주 사용】「근무처」
로【학습시킨다】→수치를 【10000】 가산한다

【최신】의 학습 상태


입력 항목
입력 데이터
링크 ID 사용 횟수(내림차순)


근무처
C사(2000년-)
10030

근무처
B사(1982년-2000년)
883

근무처
A사(-1982년)
48

【응용편】테이블을【복수】연결해 「사전 학습」처리를 생각해 보았다

예: 아빠

5개의 테이블을 링크해 가서 「아빠」에 도착한다

　 　 → 　 　 → 　 　 → 　 　 → 　


입력 항목
입력 데이터
링크 ID 사용 횟수(내림차순)


사전 「오」 →
그리고
xxxxxx


　　　　　　　　　　↓


입력 항목
입력 데이터
링크 ID 사용 횟수(내림차순)


사전 "어머니"
우
xxxxxx


　　　　　　　　　　↓

'오토 씨'와 '오토 후'의 우선 순위


입력 항목
입력 데이터
링크 ID 사용 횟수(내림차순)


사전 "어른"
자
50000

사전 "어른"
후
3000


　　　　　　　　　　↓


입력 항목
입력 데이터
링크 ID 사용 횟수(내림차순)


사전 "어머니"
응
xxxxxx


　　　　　　　　　　↓


입력 항목
입력 데이터
링크 ID 사용 횟수(내림차순)


사전 "아줌마"
아빠

요약

【학습】방법으로서 「링크 ID 사용 횟수(내림차순)」를 이용해 보았습니다.
이 모델링은 1종류의 정적 테이블을 많이(무한히) 링크해 처리를 할 수 있는 것을 이번 기사에서 알 수 있으면 좋겠습니다.

「너무 많아진 테이블(정규화 후)」은 「상하에 연결(비정규화)」로 해 버리면 좋다고 생각합니다.

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