ER図の形式的意味論

抄録

一般に実世界の中の対象ドメインの範囲が大きくなるにつれて、その概念モデルを得ることは難しくなる。その際、対象をいくつかの重なりあう領域に分解して、その領域内で概念モデルを得て、最終的にそれらを統合する。あるいは、対象を抽象度の高いレベルで認識し、そのモデルから開始して、徐々に粒度を高めていくという方法が用いられる。本論では前者の方法に対するER図の持つ可能性を探るべくER図の形式的意味論について考察を与える。