একটি ধারণা শ্রেণিবিন্যাস নিম্ন-স্তরের ধারণাগুলির একটি সেট থেকে বৃহত্তর-স্তরের, আরও সাধারণ ধারণা পর্যন্ত ম্যাপিংয়ের একটি সিরিজ উপস্থাপন করে। ধারণা শ্রেণিবিন্যাস একটি শ্রেণিবদ্ধ কাঠামো বা একটি নির্দিষ্ট আংশিক ক্রমে তথ্য বা ধারণাগুলিকে সংগঠিত করে, যা সংক্ষিপ্ত, উচ্চ-স্তরের পদ্ধতিতে জ্ঞানকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য এবং বিমূর্ততার বিভিন্ন স্তরে সম্ভাব্য খনির জ্ঞান তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
একটি ধারণাগত শ্রেণিবিন্যাস একটি গাছে সংগঠিত নোডগুলির একটি সেট অন্তর্ভুক্ত করে, যেখানে নোডগুলি ধারণা হিসাবে পরিচিত একটি বৈশিষ্ট্যের মান নির্ধারণ করে। একটি নির্দিষ্ট নোড, “যেকোন”, গাছের মূলের জন্য সীমাবদ্ধ। একটি ধারণাগত অনুক্রমের প্রতিটি নোডের স্তরে একটি সংখ্যা তৈরি করা হয়। রুট নোডের স্তর এক। একটি নন-রুট নোডের স্তরটি তার প্যারেন্ট লেভেল নম্বরের আরও একটি স্তর।
যেহেতু মানগুলি নোড দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়, নোডের স্তরগুলিও মানগুলির স্তরগুলি বর্ণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ধারণা শ্রেণিবিন্যাস কাঁচা তথ্যকে বিমূর্তকরণের উচ্চতর এবং আরও সাধারণীকৃত স্তরে পরিচালনা করতে সক্ষম করে। বিভিন্ন ধরণের ধারণা শ্রেণিবিন্যাস রয়েছে যা নিম্নরূপ -
স্কিমা অনুক্রম − স্কিমা শ্রেণিবিন্যাস ডাটাবেসের বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে মোট বা আংশিক ক্রম উপস্থাপন করে। এটি বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে বিদ্যমান শব্দার্থিক সম্পর্ককে সংজ্ঞায়িত করতে পারে। একটি ডাটাবেসে, একাধিক সিকোয়েন্স এবং অ্যাট্রিবিউটের গ্রুপিং ব্যবহার করে একাধিক স্কিমা হায়ারার্কি তৈরি করা যেতে পারে।
সেট-গ্রুপিং হায়ারার্কি − একটি সেট-গ্রুপিং অনুক্রম একটি প্রদত্ত অ্যাট্রিবিউট বা ডাইমেনশনের জন্য গোষ্ঠী বা ধ্রুবক পরিসরের মানগুলি গঠন করে। এটি ইনস্ট্যান্স হায়ারার্কি নামেও পরিচিত কারণ হাইয়ারার্কির আংশিক সিরিজ একটি অ্যাট্রিবিউটের দৃষ্টান্ত বা মানগুলির সেটে উপস্থাপিত হয়। এই শ্রেণীবিন্যাসগুলির আরও কার্যকরী জ্ঞান রয়েছে এবং অন্যান্য শ্রেণীবিন্যাসগুলির তুলনায় তাই অনুমোদিত৷
৷অপারেশন-ডিরিভড হায়ারার্কি − অপারেশন থেকে প্রাপ্ত শ্রেণীবিন্যাস ডেটাতে অপারেশনের একটি সেট দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। এই ক্রিয়াকলাপগুলি ব্যবহারকারী, পেশাদার বা ডেটা মাইনিং সিস্টেম দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। এই শ্রেণিবিন্যাসগুলি সাধারণত গাণিতিক বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য উপস্থাপন করা হয়। এই ধরনের ক্রিয়াকলাপগুলি পরিসরের মান তুলনার মতো সহজ, ডেটা ক্লাস্টারিং এবং ডেটা বিতরণ বিশ্লেষণ অ্যালগরিদমের মতো কঠিন৷
নিয়ম-ভিত্তিক অনুক্রম − একটি নিয়ম-ভিত্তিক অনুক্রমে হয় একটি সম্পূর্ণ ধারণা শ্রেণিবিন্যাস বা এটির একটি বরাদ্দ নিয়মের একটি সেট দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় এবং বর্তমান তথ্য এবং নিয়মের সংজ্ঞার উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে গণনা করা হয়। একটি জালি-সদৃশ স্থাপত্য এই ধরনের অনুক্রমকে গ্রাফিকভাবে সংজ্ঞায়িত করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে প্রতিটি শিশু-অভিভাবক রুট একটি সাধারণীকরণ নিয়মের সাথে সংযুক্ত থাকে।
স্থির এবং গতিশীল প্রজন্মের ধারণা শ্রেণিবিন্যাস ডেটা সেটের উপর ভিত্তি করে। এই প্রেক্ষাপটে, একটি ধারণা শ্রেণিবিন্যাসের প্রজন্ম একটি স্থির বা গতিশীল ডেটা সেটের উপর নির্ভর করে যা ধারণা শ্রেণির স্থির বা গতিশীল প্রজন্ম হিসাবে পরিচিত।
