この研究分野は何ですか？

靴の再販業者のウェブサイトをデザインしている状況があるとします。彼らは異なるブランドと種類の靴を持っています、そしてもちろん、彼らは本当に良い検索機能を望んでいます。

したがって、靴にはさまざまな特性があります。サイズ、幅、性別、子供/大人などの排他的なプロパティを持つことができます。または、色などの非排他的なプロパティを持つことができます（靴には2つ以上の色がある場合があります）。「ドレス」や「カジュアル」など、一部のカテゴリは競合する可能性があります（靴はドレスシューズとスニーカーの両方にはなれません（この例では「コンフォート」ドレスシューズは無視））が、まだ競合していません「ドレス」や「ブーツ」などの他のもの（靴はドレスブーツの場合もあります）。排他的なプロパティは簡単にモデル化できますが、競合する可能性のあるプロパティはどうですか？これは集合論にとって問題でしょうか？

一般的に、このような応用コンピュータサイエンスは何と呼ばれますか？データモデリング、またはより具体的なもの？排他的プロパティや非排他的プロパティなど、より抽象的な哲学の原則に触れ、それらの原則がコード、データ構造、およびデータベーススキーマにどのように実装されているかを確認したいと思います。

私が話していることの良い例は、変更されたプレオーダーツリートラバーサルアルゴリズムです。これは、ネストされた階層的分類システムを作成するための優れた方法です。つまり、実際の組織の問題、つまりカテゴリがあり、その問題をモデル化するデータ構造があります。

この種のものについてどこでもっと知ることができますか？

一般に、研究分野はデータモデリングまたは分類法と見なされます。靴販売のウェブサイトは、具体的にはファセット分類の例です。

ファセット分類研究の出発点：

• ファセット分類を作成してWebに配置する方法
  http://www.miskatonic.org/library/facet-web-howto.html
• ファセット分類リソース（ツールを含む）
  http://www.deyalexander.com.au/resources/uxd/faceted-classification.html

靴売りのWebサイトの検索機能を真剣に設計している場合は、プロパティの代わりにタグを使用し、通常のキーワードベースの検索機能を実装して、学術的な形式を忘れます。ユーザーは、50個のオプションを備えた検索画面を操作する必要がありません。