JP2010277553A - Retrieval device, retrieval program and retrieval method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースを検索する検索装置、検索プログラムおよび検索方法に関する。 The present invention relates to a search device, a search program, and a search method for searching a graph structure database in which data having a graph structure is stored.
一般的に、様々なデータをグラフとして表現して、複数のデータソースをまたがる関係等を統一した表現で表す手法が確立されている。また、グラフとして表現されたデータから特徴的な関係を発見するグラフマイニングなどの手法に関する研究が、進展している。 In general, a technique has been established in which various data are expressed as a graph and relationships expressed across a plurality of data sources are expressed in a unified expression. In addition, research on methods such as graph mining that discovers characteristic relationships from data expressed as graphs is progressing.
例えば特許文献1では、RDFグラフとして表現されたデータを対象として、特徴的なパターンをマイニングし、そのパターンに合致するノードを検索するための技術が開示されている。特許文献1においては特に、検索対象データの中に、ある「人」とその人が作成した「コンテンツ」という関係が含まれていること、あるいはそのような関係データと元の対象データが統合されていることを前提となっている。特許文献1に記載の方法は、特徴的なパターンに合致するノードを検索するには好適である。 For example, Patent Document 1 discloses a technique for mining a characteristic pattern for data expressed as an RDF graph and searching for a node that matches the pattern. In Patent Document 1, in particular, the search target data includes a relationship between a “person” and “content” created by the person, or such relation data and the original target data are integrated. It is assumed that. The method described in Patent Document 1 is suitable for searching for a node that matches a characteristic pattern.
ここでコンテンツとしては、例えばSNS(Social Networking Service)やブログなどの個々の記事(ページ)や、論文などの文書等が考えられる。 Here, as content, for example, individual articles (pages) such as SNS (Social Networking Service) and blogs, documents such as papers, and the like can be considered.
特許文献1に記載の方法においては、グラフ構造データベースに記録されたデータは複数のデータソースが対象となっており、新たなデータを追加することについては何ら触れられていない。 In the method described in Patent Document 1, a plurality of data sources are targeted for data recorded in the graph structure database, and no mention is made of adding new data.
従って本発明の目的は、グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースのノード間の関連づけを豊かにすることのできる検索装置、検索プログラムおよび検索方法を提供することである。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a search device, a search program, and a search method capable of enriching associations between nodes of a graph structure database in which data having a graph structure is stored.
上記課題を解決するために、本発明の第1の特徴は、グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースを検索する検索装置に関する。即ち本発明の第1の特徴に係る検索装置は、グラフ構造データベースの利用が検知されると、利用主体の識別子と、利用対象の識別子とを関連づけた利用履歴を、利用履歴データベースに格納する利用履歴蓄積部と、利用履歴データベースから前記利用履歴を抽出して、前記グラフ構造データベースに当該利用履歴をマージする利用履歴利用部を備える。 In order to solve the above-mentioned problem, a first feature of the present invention relates to a search device for searching a graph structure database in which data having a graph structure is stored. In other words, when the use of the graph structure database is detected, the search device according to the first feature of the present invention stores a use history in which a use subject identifier and a use target identifier are associated with each other in the use history database. A history storage unit, and a usage history utilization unit that extracts the usage history from the usage history database and merges the usage history into the graph structure database.
ここで、新たなグラフ構造データベースを参照して、利用した旨のパスを含み、所定の条件で制約される2点以上のノード間のパスを検索するためのクエリグラフパターンデータを生成して、クエリグラフパターンデータベースに記憶するクエリグラフパターン生成部をさらに備えても良い。 Here, referring to the new graph structure database, generating query graph pattern data for searching for a path between two or more nodes including a path indicating the use and constrained by a predetermined condition, You may further provide the query graph pattern production | generation part memorize | stored in a query graph pattern database.
本発明の第2の特徴は、グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースを検索する検索プログラムに関する。即ち本発明の第2の特徴に係る検索プログラムは、コンピュータを、グラフ構造データベースの利用が検知されると、利用主体の識別子と、利用対象の識別子とを関連づけた利用履歴を、利用履歴データベースに格納する利用履歴蓄積手段と、利用履歴データベースから利用履歴を抽出して、グラフ構造データベースに当該利用履歴をマージする利用履歴利用手段として、機能させる。 The second feature of the present invention relates to a search program for searching a graph structure database in which data having a graph structure is stored. That is, when the use of the graph structure database is detected, the search program according to the second feature of the present invention stores a use history in which a use subject identifier is associated with a use target identifier in a use history database. It is made to function as a usage history storage means for storing and a usage history usage means for extracting the usage history from the usage history database and merging the usage history into the graph structure database.
ここで、新たなグラフ構造データベースを参照して、利用した旨のパスを含み、所定の条件で制約される2点以上のノード間のパスを検索するためのクエリグラフパターンデータを生成して、クエリグラフパターンデータベースに記憶するクエリグラフパターン生成手段をさらにコンピュータに機能させても良い。 Here, referring to the new graph structure database, generating query graph pattern data for searching for a path between two or more nodes including a path indicating the use and constrained by a predetermined condition, The query graph pattern generation means stored in the query graph pattern database may be further caused to function on the computer.
本発明の第3の特徴は、グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースを検索する検索方法に関する。即ち本発明の第3の特徴に係る検索方法は、グラフ構造データベースの利用が検知されると、利用主体の識別子と、利用対象の識別子とを関連づけた利用履歴を、利用履歴データベースに格納する利用履歴蓄積ステップと、利用履歴データベースから利用履歴を抽出して、グラフ構造データベースに当該利用履歴をマージする利用履歴利用ステップを備える。 A third feature of the present invention relates to a search method for searching a graph structure database in which data having a graph structure is stored. That is, in the search method according to the third aspect of the present invention, when the use of the graph structure database is detected, the usage history storing the usage history in which the identifier of the usage subject is associated with the identifier of the usage target is stored in the usage history database. A history storage step and a usage history usage step of extracting the usage history from the usage history database and merging the usage history into the graph structure database are provided.
ここで、新たなグラフ構造データベースを参照して、利用した旨のパスを含み、所定の条件で制約される2点以上のノード間のパスを検索するためのクエリグラフパターンデータを生成して、クエリグラフパターンデータベースに記憶するクエリグラフパターン生成ステップをさらに備えても良い。 Here, referring to the new graph structure database, generating query graph pattern data for searching for a path between two or more nodes including a path indicating the use and constrained by a predetermined condition, You may further provide the query graph pattern production | generation step memorize | stored in a query graph pattern database.
本発明によれば、グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースのノード間の関連づけを豊かにすることのできる検索装置、検索プログラムおよび検索方法を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a search device, a search program, and a search method that can enrich the association between nodes of a graph structure database in which data having a graph structure is stored.
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。 Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description of the drawings, the same or similar parts are denoted by the same or similar reference numerals.
本発明の実施の形態に係る検索システム3は、検索装置1とユーザ端末2を備える。検索装置1とユーザ端末2は、LAN等の相互に通信可能な通信ネットワークで接続されている。
A search system 3 according to an embodiment of the present invention includes a search device 1 and a
ユーザ端末2は、一般的なコンピュータである。ユーザ端末2は、中央処理制御装置、入力装置、通信制御装置、表示装置等を備える。入力装置は、本発明の実施の形態に係る検索装置1で検索するための条件を入力するための装置である。通信制御装置は、入力された条件を検索装置1に送信するとともに検索装置1から検索結果を受信するための装置である。表示装置は、検索結果を表示するための装置である。中央処理制御装置は、これらの処理を制御するための装置である。
The
検索装置1は、グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースを検索する。検索装置1は、例えば一般的なコンピュータに、所定の検索プログラムをインストールすることにより実現される。検索装置1は、図1に示すように、中央処理制御装置10および記憶装置20を備える。検索装置1はさらに、ユーザ端末1から検索条件を受信するとともに、ユーザ端末1に検索条件を送信するための通信制御装置や、入力装置および表示装置等を備えても良い。
The search device 1 searches a graph structure database in which data having a graph structure is stored. The search device 1 is realized, for example, by installing a predetermined search program in a general computer. As shown in FIG. 1, the search device 1 includes a central
記憶装置20には、本発明の実施の形態に係る検索プログラムが記憶されるとともに、グラフ構造データベース21、クエリグラフパターンデータベース22および利用履歴データベース23の各データが記憶されている。
The
グラフ構造データベース21には、図2に示すような図グラフ構造を持つグラフ構造データ21aが格納されている。本発明の実施形態におけるグラフ構造データ21aはラベル付き有向グラフデータである。グラフ構造データ21aにおいて、データのアーク(ノード間を結ぶ矢印で示されたパス) をRDF(Resource Description Framework)の仕様に基づいてプロパティと称する。RDFは、図2に示すようなラベル付き有向グラフで表現可能なデータのデータモデルで定められる。
The
例えば、グラフ構造データベース21は、ある「人」とその人が作成した「コンテンツ」という関係が含まれていること、あるいはそのような関係データと元の対象データが統合されていることを前提となっている。ここでコンテンツとしては、例えばSNS(Social Networking Service)やブログなどの個々の記事(ページ)や、論文などの文書等が考えられる。
For example, it is assumed that the
図2は、これらのグラフ構造データ21aがどのように既存のリレーショナルデータベースなどで管理されているデータから生成され、グラフ化されているかを示す説明図である。図3は図2のデータの一部を示したものである。図3においては、元データとして、ドキュメント「T−041」と、そのドキュメントの著者「山田太郎」と、そのドキュメントの題名「セマンティックW e b入門」と、そのドキュメントのキーワード「セマンティックW e b」とが与えられている。図3において、この元データを、それぞれX M L形式(図3の右上)およびグラフ形式を用いてR D F(図3の右下)で表現したものである。 FIG. 2 is an explanatory diagram showing how the graph structure data 21a is generated from data managed in an existing relational database and is graphed. FIG. 3 shows a part of the data of FIG. In FIG. 3, the document “T-041”, the author “Taro Yamada” of the document, the title of the document “Introduction to Semantic Web”, and the keyword “Semantic Web” of the document are shown as original data. Is given. In FIG. 3, this original data is expressed in R D F (lower right of FIG. 3) using an XML format (upper right of FIG. 3) and a graph format, respectively.
クエリグラフパターンデータベース22には、所定の条件で制約される2点以上のノード間のパスを検索するためのクエリグラフパターンデータ22aが格納されている。本発明の実施の形態において、グラフ構造データベース21を検索する際、クエリグラフパターンデータ22aに所定の条件が入力され、この条件が入力されたクエリグラフパターンデータ22aにマッチする情報が、グラフ構造データベース21から抽出される。
The query
クエリグラフパターンは、RDFグラフとして表現されたデータを対象として、マイニングされた特徴的なパターンである。 The query graph pattern is a characteristic pattern mined for data expressed as an RDF graph.
利用履歴データベース23には、グラフ構造データベース21が利用された利用履歴データ23aが格納されている。利用履歴データベース23は、例えば、利用主体の識別子と、利用対象の識別子とを関連づけた利用履歴が、RDFの要素として格納されている。
The
中央処理制御装置10は、クエリグラフパターンマッチング部11、クエリグラフパターン生成部12、利用履歴蓄積部13および利用履歴利用部14を備える。
The central
クエリグラフパターンマッチング部11は、ユーザ端末2aから検索条件が入力されると、記憶装置20からクエリグラフパターンデータベース22のクエリグラフパターンデータ22aを読み出すとともに、ユーザ端末2aから入力された検索条件に従って、検索クエリを生成する。さらにクエリグラフパターンマッチング部11は、記憶装置20からグラフ構造データベース21のグラフ構造データ21aを読み出して、検索クエリにマッチするデータを抽出し、ユーザ端末2aに出力する。
When the search condition is input from the user terminal 2a, the query graph
クエリグラフパターン生成部12は、グラフ構造データベース21に記憶された各データについて、クエリグラフパターンを生成して、クエリグラフパターンデータベース22に格納する。クエリグラフパターン生成部12は、定期的にクエリグラフパターンを生成しても良いし、入力装置からの指示に基づいてクエリグラフパターンを生成しても良い。また本発明の実施の形態においては特に、後述する利用履歴利用部14によってグラフ構造データベース21に利用履歴がマージされた際に、クエリグラフパターン生成部12は、利用履歴利用部14からの指示に従って、クエリグラフパターンを生成しても良い。
The query graph
利用履歴蓄積部13は、グラフ構造データベース21の利用が検知されると、利用主体の識別子と、利用対象の識別子とを関連づけた利用履歴を、利用履歴データベース23に格納する。ここで格納される利用履歴は、RDFグラフにより表現される。ここで「グラフ構造データベース21の利用」には、グラフ構造データベース21の検索や、検索結果に対するアクションなど、グラフ構造データベース21に関する様々な利用形態が含まれる。
When the usage of the
例えば検索装置1が検索リクエストを受信した場合に、利用履歴には、検索リクエストを送信した人と、その検索リクエストによる検索キーワードとを関連づけたデータが含まれる。例えば、人が「XML」をキーワードに検索すると、利用履歴蓄積部13は、「人」が「XML」を「検索」したことを示す利用履歴を、RDFグラフで作成して、利用履歴データベース23に格納する。この利用履歴から、人が「XML」に興味を示していると推測することができる。
For example, when the search device 1 receives a search request, the usage history includes data associating the person who transmitted the search request with the search keyword by the search request. For example, when a person searches for “XML” as a keyword, the usage
さらにその検索結果のうちの一つのコンテンツについて、参照された場合、利用履歴には、そのコンテンツを参照した人と、その参照したコンテンツとを関連づけたデータも含まれる。例えば、人が「XML」をキーワードに検索した結果、SNSページの「sns:S−105」および「sns:S−106」が検索結果として出力され、その「人」が「sns:S−105」を参照した場合、利用履歴蓄積部13は、「人」が「sns:S−105」を「参照」したことを示す利用履歴を、RDFグラフで作成して、利用履歴データベース23に格納する。この履歴から、人が、複数の検索結果の中でも特に「sns:S−105」に興味を示していると推測することができる。
Further, when one content in the search result is referred to, the usage history includes data that associates the person who referred to the content with the referenced content. For example, as a result of a person searching for “XML” as a keyword, “sns: S-105” and “sns: S-106” of the SNS page are output as search results, and the “person” is “sns: S-105”. ”Is used, the usage
この場合、利用履歴をRDF形式で表現すると、図4(a)に示すように、利用主体となる「人」のノードに、利用対象となる「コンテンツ」のノードから、「rec:参照」を示すパスが付された形式となる。具体的には、「Person:山田太郎」が、検索結果の一つである「sns:S−105」を参照した場合、図4(b)に示すような利用履歴がRDFグラフ形式で生成される。 In this case, when the usage history is expressed in the RDF format, as shown in FIG. 4A, “rec: reference” is sent from the “content” node to be used to the “person” node to be used. It will be in the format with the path shown. Specifically, when “Person: Taro Yamada” refers to one of the search results “sns: S-105”, a usage history as shown in FIG. 4B is generated in the RDF graph format. The
利用履歴蓄積部13は、利用履歴が入力される度に、図4(b)に示すような利用履歴を生成して、利用履歴データベース23に格納する。
The usage
利用履歴利用部14は、利用履歴データベース23に格納された各利用履歴と、グラフ構造データベース21に格納されたデータとをマージする。具体的には、利用履歴利用部14は、利用履歴データベース23から利用履歴を抽出して、グラフ構造データベース21において、この利用履歴の利用主体の識別子のノードおよび当該利用対象の識別子のノード間に、利用した旨のパスを追加して、新たなグラフ構造データベースを生成する。利用履歴利用部14は、定期的に新たなグラフ構造データベースを生成しても良いし、入力装置からの指示に基づいて新たなグラフ構造データベースを生成しても良い。また、グラフ構造データベース21が利用される度に、新たなグラフ構造データベースを生成しても良い。
The usage
本発明の実施の形態に係る検索装置1は、グラフ構造データベース21が利用されると、その情報を、グラフ構造データベース21に反映する。例えば、図5に示すように、論文データベースとSNSデータベースとを統合した検索システム3aに、人Bが検索し、人AのSNSを閲覧すると、「人Bが人AのSNSページを見た」利用履歴を示すメタデータが生成される。本発明の実施の形態に係る検索装置1においては、この「人Bが人AのSNSページを見た」利用履歴を示すメタデータを、グラフ構造データベース21に反映する。これにより、新たな検索システム3bにおいては、さらに「人Bが人AのSNSページを見た」という情報が登録されているので、人Cが人Aを検索した際に、人Bの情報も検索することができる。
When the
本発明の実施の形態に係る検索装置1においては、グラフ構造データベース21を利用した利用履歴を反映して新たなグラフ構造データベース21を生成することができる。従って、論文データベースやSNSデータベースなどの元々入力されていたデータに限らず、検索した人が興味を持つ人やコンテンツも併せて検索することができるので、グラフ構造データベース21の検索結果を豊かにすることができる。例えば、同一の検索条件でも、検索時期によって異なる検索結果を取得することができる。
In the search device 1 according to the embodiment of the present invention, a new
図6を参照して、本発明の実施の形態に係る検索装置1において、利用履歴を蓄積する際の処理を説明する。 With reference to FIG. 6, the process at the time of accumulating use history in the search device 1 according to the embodiment of the present invention will be described.
まずステップS101において、ユーザ端末2から検索装置1に対する操作が入力される。例えば、検索装置1は、ユーザ端末2に図7に示す入力インタフェースを表示する。この入力インタフェースには、キーワードを入力するテキストボックスと、その概念(クラス)を選択するラジオボタンが設けられている。ユーザ端末2において、ユーザによって、テキストボックスに「XML」が入力されるとともに、概念として「人」が選択されると、ステップS101において、キーワードとして、テキストボックスに入力された「XML」と、概念として「人」が含まれた検索リクエストが、ユーザ端末2から検索装置1に入力される。このとき検索リクエストは、利用履歴蓄積部13に入力されるとともに、クエリグラフパターンマッチング部11に入力される。
First, in step S101, an operation for the search device 1 is input from the
検索装置1において、利用履歴蓄積部13は、検索リクエストを受信すると、ステップS102において、グラフ構造データベース21の利用があったことを検知し、この利用履歴をRDFグラフ構造で生成する。さらにステップS103において利用履歴蓄積部13は、ステップS102で生成した利用履歴を、利用履歴データベース23に格納する。ここで格納される利用履歴は、人がグラフ構造データベース21を検索したことを示す利用履歴である。
In the search device 1, when the usage
一方検索装置1において、ステップS104においてクエリグラフパターンマッチング部11は、ユーザ端末2から入力された検索リクエストに基づいて、クエリグラフパターンデータベース22からクエリグラフパターンを抽出する。さらにクエリグラフパターンマッチング部11は、抽出したクエリグラフパターンにキーワードを代入し、検索クエリを生成して、グラフ構造データベース21に検索を要求する。グラフ構造データベース21は、入力された検索クエリに適合するグラフパターンをグラフ構造データ21aから抽出して、検索リクエストに対する検索結果としてユーザ端末2に送信する。ステップS106においてユーザ端末2は、検索結果を受信すると、その結果をユーザ端末2の表示装置に表示する。
On the other hand, in the search device 1, in step S <b> 104, the query graph
ここでステップS107においてユーザ端末2から検索結果のいずれかを参照した場合、検索装置1は、その利用履歴を取得する。この利用履歴には、検索装置1において、利用履歴蓄積部13は、利用履歴を受信すると、ステップS108において、検索結果の利用があったことを検知し、この利用履歴をRDFグラフ構造で生成する。さらにステップS109において利用履歴蓄積部13は、ステップS108で生成した利用履歴を、利用履歴データベース23に格納する。ここで格納される利用履歴は、人が検索結果を参照したことを示す利用履歴である。
Here, when any of the search results is referred from the
図8を参照して、本発明の実施の形態に係る検索装置1において、利用履歴をグラフ構造データベース21にマージする際の処理を説明する。
With reference to FIG. 8, a process when merging the usage history into the
まずステップS201において、利用履歴利用部14は、所定のタイミングで、利用履歴データベース23に利用履歴を要求する。この「所定のタイミング」は、24時間毎などの定期的なタイミングであっても良い。
First, in step S201, the usage
利用履歴データベース23は、利用履歴利用部14から利用履歴が要求されると、ステップS202において、利用履歴データベース23に蓄積されている利用履歴を抽出し、利用履歴利用部14に入力する。ここで入力される利用履歴は、図4(b)を参照して説明した様に、RDFグラフの形式で表現されたRDFグラフの要素である。また、利用履歴が利用履歴利用部14に入力されると、利用履歴データベース23から、利用履歴が消去されても良い。
When a usage history is requested from the usage
利用履歴が入力されると、ステップS203において利用履歴利用部14は、グラフ構造データベース21に対して、利用履歴とグラフ構造データベース21のマージを要求する。この要求を受信すると、ステップS204においてグラフ構造データベース21は、既存のグラフ構造データ21aに、利用履歴をマージする。具体的には、この利用履歴の利用主体の識別子のノードおよび当該利用対象の識別子のノード間に、利用した旨のパスを追加して、新たなグラフ構造データベース21bを生成する。利用履歴のマージが完了すると、グラフ構造データベース21は、利用履歴利用部14に、その旨を通知する。
When the usage history is input, the usage
マージが完了すると、ステップS205において利用履歴利用部14は、クエリグラフパターン生成部14に対して、クエリグラフパターンの生成を要求する。
When the merging is completed, in step S205, the usage
ステップS206においてクエリグラフパターン生成部12は、利用履歴利用部14からの要求に応じて、クエリグラフパターンを生成する。具体的には、クエリグラフパターン生成部12は、クエリグラフパターンを生成する要求を、グラフ構造データベース21に入力する。
In step S <b> 206, the query graph
ステップS207においてグラフ構造データベース21は、クエリグラフパターン生成部12から入力された要求に合致するプロパティ、クラスおよびグラフパターンを生成する。クエリグラフパターン生成部12は、グラフ構造データベース21から入力されたプロパティ、クラスおよびグラフパターンから、特徴的なグラフパターンを抽出し、クエリグラフパターンとして、クエリグラフパターンデータベース22に入力する。ここでクエリグラフパターンは、グラフ構造データベース21から入力されたプロパティ、クラスおよびグラフパターンのうち、1回以上出現するグラフパターンに基づいて生成される。クエリグラフパターン生成部12は、この抽出されたグラフ構造に含まれる任意のノード名およびプロパティ名を変数にすることにより、ユーザにより入力された情報または予め設定された情報に関連する情報が追加されたデータを検索するためのクエリグラフパターンを生成する。
In step S207, the
クエリグラフパターンがクエリグラフパターンデータベース22に入力されると、ステップS208において、このクエリグラフパターンがクエリグラフパターンデータベース22に蓄積される。
When the query graph pattern is input to the query
例えば、図2に示すグラフ構造データ21aのクエリグラフパターンについて説明する。図2は、利用履歴がマージされていない状態のグラフ構造データ21aを示している。図2に示すグラフ構造データ21aについて、図9(a)に示すようなクエリグラフパターンが考えられる。 For example, the query graph pattern of the graph structure data 21a shown in FIG. 2 will be described. FIG. 2 shows the graph structure data 21a in a state where the usage histories are not merged. For the graph structure data 21a shown in FIG. 2, a query graph pattern as shown in FIG.
図9(a)に示すクエリグラフパターンは、「提示されたキーワードを持つ論文の著者と、その著者が作製したSNSのページ」の関連を示している。ここで、図9(a)のノード中に、「?」が先頭にある名称は、任意の値が入る可能性のある変数であることを示す。また、ノードで「:」の前に付された「Person」はクラスを示し、パスで「:」の前に付された「rm」は、プロパティを示す。 The query graph pattern shown in FIG. 9A indicates the relationship between “the author of the paper having the presented keyword and the SNS page created by the author”. Here, the name preceded by “?” In the node of FIG. 9A indicates a variable that may have an arbitrary value. In addition, “Person” added before “:” in a node indicates a class, and “rm” added before “:” in a path indicates a property.
このクエリグラフパターンに基づいて、グラフ構造データ21aを検索すると、図9(b)に示すようなデータが検索される。図9(b)においては、変数「?Keyword」の値として「XML」がマッチしている検索結果のうち、クラス「P e r s o n :人」のインスタンス「P e r s o n :鈴木花子」に関するデータである。図9(b)に示したデータは、図10において太線で記した部分に関するデータである。また図9(b)に示すデータと同様に、インスタンス「P e r s o n :田中一郎」に関するデータ等も検索される。 When the graph structure data 21a is searched based on this query graph pattern, data as shown in FIG. 9B is searched. FIG. 9B shows data related to an instance “P r s o n: Hanako Suzuki” of the class “P e s o n: person” among the search results that match “XML” as the value of the variable “? Keyword”. The data shown in FIG. 9B is data relating to a portion indicated by a bold line in FIG. Similarly to the data shown in FIG. 9B, data related to the instance “P er son: Ichiro Tanaka” is also retrieved.
ここで、図4(b)に示す様なRDFの断片に基づいて「Person:山田太郎」が「sns:S−105」および「sns:S−106」を参照した利用履歴をグラフ構造データベース21aにマージされると、利用履歴利用部14によって、図11に示すようなグラフ構造データ21bが生成される。グラフ構造データ21bにおいては、人「山田太郎」がSNSページ「S−105」および「S−106」を参照したことを示すパスが追加される。このパスにはそれぞれ、プロパティとして「rec:参照」が付される。
Here, based on the RDF fragment as shown in FIG. 4B, the usage history in which “Person: Taro Yamada” refers to “sns: S-105” and “sns: S-106” is shown in the graph structure database 21a. 11 is generated by the usage
このような新たなグラフ構造データ21bにおいては、図12(a)および図13(a)に示すようなクエリグラフパターンが新たに検索可能になる。 In such new graph structure data 21b, a query graph pattern as shown in FIGS. 12A and 13A can be newly searched.
図12(a)に示すクエリグラフパターンは、「提示されたキーワードを持つノード(SNSページなど)を参照した著者」の関係を示している。このクエリグラフパターンに基づいて、グラフ構造データ21bを検索すると、図12(b)に示すようなデータが検索される。図12(b)においては、変数「?Keyword」の値として「XML」および変数「?x」の値として「S−105」がマッチしている検索結果のうち、クラス「P e r s o n :人」のインスタンス「P e r s o n :山田太郎」に関するデータと、変数「?Keyword」の値として「XML」および変数「?x」の値として「S−106」がマッチしている検索結果のうち、クラス「P e r s o n :人」のインスタンス「P e r s o n :山田太郎」に関するデータである。図12(b)に示すデータは、図14に示す太線で記した部分に関するデータである。 The query graph pattern shown in FIG. 12A shows a relationship of “an author who refers to a node (such as an SNS page) having a presented keyword”. When the graph structure data 21b is searched based on the query graph pattern, data as shown in FIG. 12B is searched. In FIG. 12B, among the search results in which “XML” as the value of the variable “? Keyword” and “S-105” as the value of the variable “? X” match, the class “Person: person” Of the search results in which “XML” as the value of the variable “? Keyword” and “S-106” as the value of the variable “? X” match the data related to the instance “Person: Taro Yamada” of the class “ This is data related to an instance “Person: Taro Yamada” of “Person: People”. The data shown in FIG. 12B is data related to the portion indicated by the thick line shown in FIG.
このように、本発明の実施の形態においては、「山田太郎」が「S−105」および「S−106」を検索し、その検索結果を参照した場合、その利用履歴がグラフ構造データベース21に挿入されるとともに、これ以降の検索において、グラフ構造データベース21からその検索履歴を取得することができる。
Thus, in the embodiment of the present invention, when “Taro Yamada” searches for “S-105” and “S-106” and refers to the search results, the usage history is stored in the
図13(a)に示すクエリグラフパターンは、「提示されたキーワードを持つノード(SNSページなど)の著者と、その著者が参照したノード(SNSページなど)の著者」の関係を示している。このクエリグラフパターンに基づいて、グラフ構造データ21bを検索すると、図13(b)に示すようなデータが検索される。図13(b)においては、変数「?Keyword」の値として「XML」および変数「?x」の値として「T−041」がマッチしている検索結果のうち、「P e r s o n :山田太郎」が参照したSNSページ「S−105」とその著者「田中一郎」に関するデータと、変数「?Keyword」の値として「XML」および変数「?x」の値として「T−041」がマッチしている検索結果のうち、「P e r s o n :山田太郎」が参照したSNSページ「S−106」とその著者「鈴木花子」に関するデータである。図13(b)に示すデータは、図15に示す太線で記した部分に関するデータである。 The query graph pattern shown in FIG. 13A shows the relationship between “an author of a node (SNS page or the like) having the presented keyword and an author of a node (SNS page or the like) referred to by the author”. When the graph structure data 21b is searched based on this query graph pattern, data as shown in FIG. 13B is searched. In FIG. 13B, “Person: Taro Yamada” among the search results in which “XML” as the value of the variable “? Keyword” and “T-041” as the value of the variable “? X” are matched. Matches the SNS page “S-105” and its author “Ichiro Tanaka”, and “XML” as the value of the variable “? Keyword” and “T-041” as the value of the variable “? X” Among the search results, the data is related to the SNS page “S-106” referred to by “Person: Taro Yamada” and the author “Hanako Suzuki”. The data shown in FIG. 13B is data related to the portion indicated by the bold line shown in FIG.
このように、本発明の実施の形態においては、「山田太郎」が「S−105」および「S−106」を検索した場合、その検索履歴がグラフ構造データベース21に挿入されるとともに、グラフ構造データベース21から、「S−105」の著者である「田中一郎」と、「S−106」の著者である「鈴木花子」の各データを取得することができる。
Thus, in the embodiment of the present invention, when “Taro Yamada” searches for “S-105” and “S-106”, the search history is inserted into the
本発明の実施の形態においては、グラフ構造データベースへの利用履歴を、グラフ構造データベースに登録する。これにより、本発明の実施の形態に係る検索装置1は、その利用履歴を検索結果として出力するとともに、その利用履歴から、利用した人と、利用対象に関連づけられたノードも検索結果として出力することができる。これにより、新たにデータベースを追加しなくても、ノードの関連づけをより豊かにした検索結果を出力することができる。 In the embodiment of the present invention, the use history for the graph structure database is registered in the graph structure database. Thereby, the search device 1 according to the embodiment of the present invention outputs the use history as a search result, and also outputs the used person and the node associated with the use target from the use history as the search result. be able to. As a result, it is possible to output a search result with richer node associations without adding a new database.
(その他の実施の形態)
上記のように、本発明の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。
(Other embodiments)
As described above, the embodiments of the present invention have been described. However, it should not be understood that the descriptions and drawings constituting a part of this disclosure limit the present invention. From this disclosure, various alternative embodiments, examples, and operational techniques will be apparent to those skilled in the art.
例えば、本発明の実施の形態に記載した検索装置は、図1に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、既存の検索システム上に実現されても良い。 For example, the search device described in the embodiment of the present invention may be configured on a single piece of hardware as shown in FIG. 1, or may be configured on a plurality of pieces of hardware according to the functions and the number of processes. May be. Moreover, you may implement | achieve on the existing search system.
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。 It goes without saying that the present invention includes various embodiments not described herein. Therefore, the technical scope of the present invention is defined only by the invention specifying matters according to the scope of claims reasonable from the above description.
1 検索装置
2 ユーザ端末
3 検索システム
10 中央処理制御装置
11 クエリグラフパターンマッチング部
12 クエリグラフパターン生成部
13 利用履歴蓄積部
14 利用履歴利用部
20 記憶装置
21 クエリグラフパターンデータベース
22 グラフ構造データベース
23 利用履歴データベース
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (6)
前記グラフ構造データベースの利用が検知されると、利用主体の識別子と、利用対象の識別子とを関連づけた利用履歴を、利用履歴データベースに格納する利用履歴蓄積部と、
前記利用履歴データベースから前記利用履歴を抽出して、前記グラフ構造データベースに当該利用履歴をマージする利用履歴利用部
を備えることを特徴とする検索装置。 A search device for searching a graph structure database in which data having a graph structure is stored,
When usage of the graph structure database is detected, a usage history storage unit that stores a usage history in which a usage subject identifier and a usage target identifier are associated with each other in a usage history database;
A retrieval apparatus comprising: a utilization history utilization unit that extracts the utilization history from the utilization history database and merges the utilization history into the graph structure database.
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の検索装置。 Query the new graph structure database, generate query graph pattern data for searching for a path between two or more nodes restricted by a predetermined condition, including a path indicating the use, and a query The search device according to claim 1, further comprising: a query graph pattern generation unit that stores data in a graph pattern database.
コンピュータを、
前記グラフ構造データベースの利用が検知されると、利用主体の識別子と、利用対象の識別子とを関連づけた利用履歴を、利用履歴データベースに格納する利用履歴蓄積手段と、
前記利用履歴データベースから前記利用履歴を抽出して、前記グラフ構造データベースに当該利用履歴をマージする利用履歴利用手段
として、機能させるための検索プログラム。 A search program for searching a graph structure database in which data having a graph structure is stored,
Computer
When the use of the graph structure database is detected, usage history storage means for storing a usage history in which a usage subject identifier is associated with a usage target identifier in a usage history database;
A retrieval program for extracting the usage history from the usage history database and functioning as usage history utilization means for merging the usage history with the graph structure database.
をさらに前記コンピュータに機能させるための請求項3に記載の検索プログラム。 Query the new graph structure database, generate query graph pattern data for searching for a path between two or more nodes restricted by a predetermined condition, including a path indicating the use, and a query The search program according to claim 3 for causing the computer to further function as a query graph pattern generation means for storing in a graph pattern database.
前記グラフ構造データベースの利用が検知されると、利用主体の識別子と、利用対象の識別子とを関連づけた利用履歴を、利用履歴データベースに格納する利用履歴蓄積ステップと、
前記利用履歴データベースから前記利用履歴を抽出して、前記グラフ構造データベースに当該利用履歴をマージする利用履歴利用ステップ
を備えることを特徴とする検索方法。 A search method for searching a graph structure database in which data having a graph structure is stored,
When the use of the graph structure database is detected, a usage history storage step of storing a usage history in which a usage subject identifier is associated with a usage target identifier in a usage history database;
A retrieval method comprising: a utilization history utilization step of extracting the utilization history from the utilization history database and merging the utilization history into the graph structure database.
をさらに備えることを特徴とする請求項5に記載の検索方法。 Query the new graph structure database, generate query graph pattern data for searching for a path between two or more nodes restricted by a predetermined condition, including a path indicating the use, and a query The search method according to claim 5, further comprising: a query graph pattern generation step of storing in a graph pattern database.
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