WO2011142134A1 - 情報検索装置、情報検索方法、コンピュータ・プログラムおよびデータ構造 - Google Patents

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WO2011142134A1
WO2011142134A1 PCT/JP2011/002641 JP2011002641W WO2011142134A1 WO 2011142134 A1 WO2011142134 A1 WO 2011142134A1 JP 2011002641 W JP2011002641 W JP 2011002641W WO 2011142134 A1 WO2011142134 A1 WO 2011142134A1
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path
search
information
node
index
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PCT/JP2011/002641
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有熊　威
白石　展久
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日本電気株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to an information search apparatus, and more particularly, an information search apparatus, an information search system, an information search method, a computer program, and a computer program for searching for a target node from nodes and graph structure information represented by edges connecting the nodes. Regarding data structure.
  • the graph structure information is information that represents the elements constituting the target information as nodes and the relationship between the nodes as edges.
  • the information search device described in Patent Document 1 clusters graph structure information into subgraphs, and generates a table with each node as an index and a table with each edge as an index for each subgraph.
  • the information search device searches for a subgraph that matches the query graph based on these tables.
  • Non-Patent Document 1 As such other information retrieval apparatuses, those described in Non-Patent Document 1 are also known.
  • the information retrieval apparatus described in Non-Patent Document 1 retrieves graph structure information represented by RDF (Resource Description Framework).
  • the information search apparatus includes a relational database (hereinafter, database is also referred to as DB) construction unit 91, a relational DB 92, and a retrieval unit 93.
  • database hereinafter, database is also referred to as DB
  • the relationship DB 92 includes a class table, a property table, a type table, a resource table, a path table, and a triple table. Storing.
  • RDF information is expressed by a sentence (hereinafter also referred to as a triple) composed of three elements, a subject, a predicate, and an object.
  • the subject represents a resource in the information model
  • the predicate represents a property of the resource
  • the object represents a resource or a property value.
  • resources are represented by nodes
  • properties are represented by edges (or arcs).
  • This information retrieval apparatus registers information in the relation DB 92 as follows.
  • the relational DB construction unit 91 generates a class table, a property table, a type table, a resource table, and a triple table based on the given RDF graph.
  • the relation DB construction unit 91 determines a resource to be a root, and generates a series of all properties (arc path) from the determined root resource to other resources.
  • the relation DB construction unit 91 assigns a path ID (pathID) to each generated arc path, and registers a path expression (pathexp) representing each arc path and a path ID in the path table.
  • pathID path ID
  • pathexp path expression representing each arc path
  • the path expression representing the arc path is expressed as a string of property names.
  • the search unit 93 searches the relation DB 92 generated as described above by generating an SQL query.
  • the search unit 93 when searching for information that is not specified by designating only the path, performs a search using a triple table.
  • resources that refer to resources that have a specific value as a property value are referenced by a property or resources that have a specific value as a property value. Resources.
  • Non-Patent Document 1 has a problem that it takes time to search for information that cannot be specified by specifying only a path.
  • Non-Patent Document 1 is a search for information specified by specifying only a path, there is a problem that the search time increases as the information model becomes complicated.
  • Non-Patent Document 1 even for a query that can use a path table, the number of comparisons of path expressions that are search keys increases in the order of the number of paths, and the search time greatly increases. is there.
  • the present invention has been made to solve the above-described problem, and an object of the present invention is to provide an information search apparatus that can search a target node at high speed even if the graph structure information becomes complicated.
  • the information search device of the present invention is an information search device for searching for a target node satisfying a search condition from graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting the nodes as elements, and each node included in the graph structure information
  • a path field generation unit that extracts a path that is a sequence of the elements that can be traced starting from the node, generates a path field that connects the extracted paths for each node, and the graph structure information
  • a posting list which is a list of information including a node having a path field including the element and position information indicating a position where the element appears in the path field is generated, and the element and the posting list are generated.
  • an index generation unit that generates an index repository that associates
  • a search path generation unit that generates a sequence of elements and a node having a path field including each element included in the search path from the index repository, and in the search path among the searched nodes
  • a search unit that searches for the target node by extracting a node having a path field that satisfies the appearance order of elements based on the position information.
  • the data structure of the present invention is a data structure for storing graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting the nodes as elements, each element being generated for each element, and each node Among the path fields of each node represented by concatenating paths that are the sequence of elements that can be traced starting from the node, the node having the path field containing the element and the position where the element appears in the path field Are stored in association with a posting list, which is a list of information composed of position information representing.
  • the information search system of the present invention also includes a graph structure information storage device storing graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting the nodes as elements, and a search for a target node satisfying a search condition from the graph structure information.
  • An information search system comprising: a requesting client device; and an information search device for searching for the target node from the graph structure information, wherein the information search device
  • a path field generation unit that extracts a path that is a sequence of the elements that can be traced starting from a node and generates a path field that connects the extracted paths for each node, and each element that constitutes the graph structure information
  • An index generation unit that generates a posting list that is a list of information including position information indicating a position, generates an index repository that associates the element with the posting list, and a search path that represents the search condition
  • a search path generation unit that generates a sequence of nodes, and
  • the computer program of the present invention is a computer program for controlling the operation of an information retrieval apparatus that retrieves a target node satisfying a retrieval condition from graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting the nodes as elements. Then, for each node included in the graph structure information, a path that is a sequence of the elements that can be traced from the node is extracted, and a path field that connects the extracted paths is generated for each node. For each element constituting the graph structure information, a posting that is a list of information including a node having a path field including the element and position information indicating a position where the element appears in the path field. A list is generated, and the index that associates the element with the posting list is created.
  • An index generation process for generating a repository a search path generation process for generating a search path representing the search condition as a column of the elements, and a node having a path field including each element included in the search path,
  • the graph structure information storage device stores graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting the nodes as elements, and the information search device includes each of the graph structure information included in the graph structure information.
  • the information search device includes each of the graph structure information included in the graph structure information. For each node, a path that is a sequence of the elements that can be traced from the node is extracted, a path field that connects the extracted paths is generated for each node, and each element constituting the graph structure information is A posting list which is a list of information including a node having a path field including the element and position information indicating a position where the element appears in the path field is generated, and the element is associated with the posting list.
  • the client device satisfies the search condition among the graph structure information.
  • a search node to the information retrieval apparatus, the information retrieval device, Generating a search path representing the search condition as a column of the elements, searching the index repository for a node having a path field including each element included in the search path;
  • the target node is searched by extracting a node having a path field that satisfies the appearance order of elements in the search path among the searched nodes based on the position information.
  • the present invention it is possible to provide an information search apparatus that can search a target node at high speed even if the graph structure information becomes complicated.
  • FIG. 1 shows a hardware configuration of an information search system 1 as a first embodiment of the present invention.
  • the information search system 1 includes an information search device 11, a graph structure information storage device 12, and a client device 13. Further, the information search device 11, the graph structure information storage device 12, and the client device 13 are connected to be communicable with each other.
  • the information search apparatus 11 is a general-purpose device including at least a CPU (Central Processing Unit) 1101, a RAM (Random Access Memory) 1102, a ROM (Read Only Memory) 1103, a storage device 1104, and a network interface 1105. It is composed of a typical computer.
  • CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the graph structure information storage device 12 is configured by a general-purpose computer including at least a CPU 1201, a RAM 1202, a ROM 1203, a storage device 1204, and a network interface 1205.
  • the client device 13 is configured by a general-purpose computer including at least a CPU 1301, a RAM 1302, a ROM 1303, a storage device 1304, a network interface 1305, an input device 1306, and an output device 1307.
  • the graph structure information storage device 12 stores, in the storage device 1204, graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting the nodes as elements.
  • An example of the graph structure information stored in the graph structure information storage device 12 is shown in FIG.
  • the graph structure information in FIG. 3 includes nodes A, B1, B2, C1, and C2 and edges a, b, c, and d connecting the nodes.
  • the graph structure information storage device 12 provides graph structure information to the information search device 11 in response to a request from the information search device 11.
  • the client device 13 acquires, via the input device 1306, information representing a search request for a target node that satisfies the search condition among the graph structure information. Then, the client device 13 transmits information representing the search request to the information search device 11. In addition, the client device 13 outputs information representing the search result acquired from the information search device 11 via the output device 1307.
  • the information search apparatus 11 includes a path field generation unit 101, an index generation unit 102, an index repository 103, a search unit 104, and a search path generation unit 105.
  • the path field generation unit 101, the index generation unit 102, the search unit 104, and the search path generation unit 105 are stored in the storage device 1104 as a computer program, and are realized by the CPU 1101 that reads the program into the RAM 1102 and executes it.
  • the index repository 103 is configured by a storage device 1104.
  • the path field generation unit 101 For each node included in the graph structure information, the path field generation unit 101 selects one or more paths that are columns of elements (that is, nodes and edges) that can be traced from the node as graph structure information. Extract from Then, the path field generation unit 101 generates a path field obtained by connecting one or more extracted paths for each node.
  • the index generation unit 102 generates an index repository 103 in which each element (that is, each node and each edge) constituting the graph structure information is associated with the posting list.
  • the posting list is a list of information that is generated for each element and includes a node having a path field including the element and position information where the element appears in the path field.
  • the position information included in the posting list may be, for example, a numerical value representing the order in which the element appears in the path field from the top, and the position where the element appears in the path field. It may be other information that can identify.
  • the index repository 103 stores an element and a posting list of the element in association with each other.
  • the search path generation unit 105 generates a search path representing a search condition as an element string.
  • the search unit 104 searches the index repository 103 for a node having a path field including each element included in the search path. Then, the search unit 104 searches for a target node by extracting a node having a path field that satisfies the appearance order of elements in the search path among the searched nodes based on the position information of the posting list.
  • the index generation unit 102 reads the graph structure information from the graph structure information storage device 12 (step S1).
  • the path field generation unit 101 generates a path field for each node included in the read graph structure information (step S2).
  • the path field generation unit 101 uses the path [A] [a] [B1] [b] [as a sequence of elements that can be traced from the node A with respect to the node A of the graph structure information illustrated in FIG. Three paths are extracted: C1], path [A] [a] [B1] [d] [C2], and path [A] [c] [B2]. Then, the path field generation unit 101 concatenates these three paths as the path field of the node A, and connects the path fields [A] [a] [B1] [b] [C1] [A] [a] [B1] [d] [C2] [A] [c] [B2] is generated. Similarly, the path field generation unit 101 generates path fields for the nodes B1, B2, C1, and C2.
  • the index generation unit 102 associates each element constituting the graph structure information with the posting list of each element and registers it in the index repository 103 (step S3).
  • the index generation unit 102 generates a posting list for the element b constituting the graph structure information shown in FIG.
  • the posting list of the element b is “A ⁇ 4>, B1 ⁇ 2> ”.
  • the index generation unit 102 registers the element b and the posting list of the element b in the index repository 103 in association with each other. Similarly, the index generation unit 102 generates a posting list for the remaining elements and registers the generated posting list in the index repository 103.
  • the information search apparatus 11 ends the process of generating the index repository 103.
  • the client device 13 requests the information search device 11 to search for a target node that satisfies the search condition, and the information search device 11 accepts this (Yes in step S4).
  • the client device 13 requests the information search device 11 to “search for a node having the node C1 ahead of the edge b” from the graph structure information shown in FIG.
  • the search path generation unit 105 generates a search path representing the accepted search condition (step S5).
  • the search path generation unit 105 generates [x] [b] [C1] as a search path for the above example search conditions.
  • [x] represents a target node.
  • the search unit 104 searches the index repository 103 for a node having a path field including each element included in the search path, and has a path field that satisfies the appearance order of the elements included in the search path among the searched nodes. A thing is extracted as a target node (step S6).
  • the search unit 104 searches the nodes A and B1 as having the path field including the elements [b] and [C1] included in the search path. Then, the search unit 104 extracts the node B1 from the searched nodes A and B1, assuming that it has a path field that satisfies the appearance order that [b] is the second and [C1] is the third in the search path. .
  • the information search system can search a target node at high speed even if the graph structure information becomes complicated.
  • the graph structure information is stored by an index repository that uses each element constituting the graph structure information as an index. Therefore, even if the graph structure information is complicated, the number of tuples of the index repository to be searched is changed to the graph structure information. This is because it can be suppressed to the order of the number of elements constituting the. Therefore, when searching for a target node, the number of times the element that is the index word of the index repository is compared with the element included in the search path can be suppressed to the order of the number of elements constituting the graph structure information. Realize.
  • the information search system as the first exemplary embodiment of the present invention can reduce the resource consumption of the storage device.
  • the reason is that the number of index words, which is a factor for determining the size of the index repository, can be an order of the number of elements constituting the graph structure information.
  • the data structure of the index repository in the first embodiment of the present invention is suitable as a data structure for storing graph structure information to be searched for the target node.
  • the index repository stores the posting list of each element in association with each element of the graph structure information
  • the graph structure information can be stored while suppressing the number of index words. This is because a node having a path field including a term included in the search path is searched for this data structure, and further, the target node can be searched at high speed by filtering using the position information.
  • FIG. 6 shows the configuration of an information search system 2 as a second embodiment of the present invention.
  • the same components as those in the first embodiment of the present invention are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
  • the information search system 2 includes an information search device 21, a knowledge information repository 22, and a client device 13.
  • the information search device 21, the knowledge information repository 22, and the client device 13 are connected to be communicable with each other.
  • the information search device 21 and the knowledge information repository 22 are configured by general-purpose computers in the same manner as the information search device 11 and the graph structure information storage device 12 in the first embodiment of the present invention.
  • the knowledge information repository 22 constitutes an embodiment of the graph structure information storage device of the present invention.
  • the knowledge information repository 22 stores a knowledge information model represented by an RDF graph.
  • the knowledge information model constitutes an embodiment of the graph structure information in the present invention.
  • An example of the knowledge information model stored in the knowledge information repository 22 is shown in FIG.
  • resources and literals in RDF constitute an embodiment of the node of the present invention
  • properties in RDF constitute an embodiment of the edge of the present invention.
  • an ellipse indicates a resource
  • a rectangle indicates a resource (literal) that takes a specific value
  • an arrow indicates a property that is a relation between resources.
  • a character string in the resource indicates a resource ID for identifying the resource.
  • the character string on the property indicates a property ID for identifying the type of the property.
  • a character string in a literal indicates a specific value (literal value) taken by the literal.
  • the resource ID and the property ID may be a URI, a numerical value, a character string, or the like, and may be information that can uniquely identify the resource and property type.
  • the resource ID, property ID, and literal value are referred to as a model vocabulary (hereinafter also referred to as a term).
  • FIG. 7 is an example in which employees and their customers in an insurance company and their family members and enrollment insurance information are represented by RDF graphs.
  • the resource b1 is an entity of a corporation (company), and has e1 as hasEmployee (employee). Note that “the entity of the corporation (company)” indicates that the type (type) of the resource b1 is “corporation”.
  • the resource e1 is the entity of the employee (employee), and the contact (contact address) is xxx @ yyy. zzz. xx (e-mail address) and c1 as hasClient (customer).
  • the resource c1 is an entity of Client (customer), and has p1 as hasFamilyMember (family member).
  • the resource p1 is an entity of Person (person), and has a1 and a2 as has Insurance (subscription insurance).
  • the resource a1 is an entity of Insurance (insurance), has a validUntil (expiration date) of December 31, 2010, and has a true (true) as inNonrefundable (whether or not it is non-insurance insurance).
  • the resource a2 is an entity of Insurance (insurance), has a validUntil (expiration date) of December 31, 2015, and has a false (false) as inNonrefundable (whether or not it is a non-retired insurance).
  • the information search apparatus 21 includes a path field generation unit 201, an index generation unit 202, a tokenize unit 212, an index repository 203, a search unit 204, a search path generation unit 205, an input / output unit 206, model data DB207.
  • the path field generation unit 201, the index generation unit 202, the tokenize unit 212, the search unit 204, and the search path generation unit 205 are stored in a computer storage device as a computer program, and are read into a RAM and executed. Implemented by the CPU.
  • the index repository 203 and the model data DB 207 are configured by a computer storage device.
  • the model data DB 207 constitutes an embodiment of a subgraph storage unit in the present invention.
  • the input / output unit 206 is stored in a computer storage device as a computer program, and is configured by a CPU that reads the program into a RAM and executes it, and a network interface.
  • the path field generation unit 201 generates a path field for each resource constituting the knowledge information model, like the path field generation unit 101.
  • the path field generation unit 201 extracts one or more paths representing a resource and property column that can be traced starting from each resource. Then, the path field generation unit 201 represents each extracted path as a suffix path in which a resource ID, a property ID, and a literal value are concatenated starting from the starting resource. Further, the path field generation unit 201 generates a path field for each resource by connecting suffix paths representing all paths that can be traced from one resource. Further, the path field generation unit 201 replaces the resource ID of the starting resource with the reserved word “THIS” in the generated path field.
  • FIG. 8 is a path field generated for the resource e1 in the knowledge information model illustrated in FIG.
  • the path field of the resource e1 is obtained by concatenating 10 paths that can be traced starting from the resource e1 with suffix paths.
  • e1 which is the resource ID of the resource e1 as the starting point is replaced with the reserved word THIS.
  • the tokenize unit 212 divides the pass field generated by the pass field generation unit 201 into vocabulary units of the knowledge information model.
  • the tokenize unit 212 constitutes a part of an embodiment of the index generation unit of the present invention.
  • the index generation unit 202 acquires a knowledge information model from the knowledge information repository 22. Then, the index generation unit 202 uses the path field generation unit 201 to generate a path field for each resource included in the knowledge information model.
  • the index generation unit 202 uses the tokenize unit 212 to divide the generated path field into vocabularies and register them in a path index, a literal property index group, and a metadata index group of an index repository 203 described later.
  • the index repository 203 has a path index, a literal property index group, and a metadata index group.
  • the path index stores the terms (resource ID, property ID, literal value) constituting the knowledge information model in association with the posting list.
  • the posting list is a list of information including a resource ID of a resource having a path field including the term and position information where the term appears in the path field.
  • FIG. 9 shows an example of a path index corresponding to the knowledge information model shown in FIG.
  • the path index stores, for example, the term type and its posting list in association with each other.
  • the posting list of the term type is a list of information including the resources b1, e1, c1, p1, a1, and a2 having the path field including the term type and the position information of the term type in the path field.
  • the appearance of the term type in the second term, the seventh term, etc. of the path field of the resource e1 is represented as e1 ⁇ 2,7.
  • the position information in the path field may be represented by the number of terms counted from the top in the path field, or may be represented by a character string, a numerical value, a symbol, a reference relationship, or the like, and the term appears in the path field. Any information that can identify the position may be used.
  • the pass index stores the reserved word THIS as an index word.
  • the posting list associated with the reserved word THIS indicates where each resource is located in the path in the path field.
  • the reserved word is not limited to “THIS” and may be information that does not overlap with other terms.
  • the literal property index group is an index generated for each property ID of a property having a literal (literal property) in the knowledge information model.
  • One literal property index stores a literal value and a resource having the property in association with each other.
  • FIG. 10 shows an example of a literal property index group corresponding to the knowledge information model shown in FIG.
  • FIG. 10 shows a contact index (FIG. 10 (a)), an isNonfundable index (FIG. 10 (b)), and a validUntil index (FIG. 10 (c)) respectively corresponding to the property IDs of three literal properties, contact, inNonrefundable, and validUntil. ).
  • the number of literal property indexes included in the literal property index group is not limited to three, but depends on the number of types of literal properties included in the target knowledge information model.
  • the index repository 203 does not need to store these literal property index groups separately in different tables, and may store them in the same table so as to be logically distinguishable.
  • the metadata index group stores resources and property values in association with resources having special meanings in the knowledge information model.
  • FIG. 11 shows an example of a metadata index corresponding to the knowledge information model shown in FIG.
  • the type index in FIG. 11 is a metadata index prepared as a special property in which the property “type” represents the type (also referred to as class or type) of each resource.
  • the type index stores a resource having a type property and its property value in association with each other.
  • the index repository 203 may have an ID index as a metadata index.
  • the ID index stores the resource ID and the property ID in association with the terms assigned thereto.
  • the index repository 203 does not need to store them separately in different tables, and may store them in the same table so as to be logically distinguishable.
  • the index generation unit 202 generates a posting list for each term representing each resource ID, each property ID, and each literal value constituting the knowledge information model represented by RDF. Then, the index generating unit 202 registers each term and the posting list of each term in the index repository 203 in association with each other.
  • the model data DB 207 includes a subgraph table as shown in FIG.
  • the sub-graph table extracts, for each resource constituting the knowledge information model, a sub-graph from the resource to a predetermined depth and stores it in association with the resource ID.
  • each resource ID and a subgraph up to a resource or a literal value adjacent to the resource via one property are stored.
  • the representation format of the subgraph stored in the subgraph table is a representation by a character string such as N3 (Notation 3), binary data such as a Java (registered trademark) object, serialized data of binary data, or a compression format thereof. Also good.
  • the representation format of the subgraph may be any format that can reproduce a part of the original knowledge information model.
  • the input / output unit 206 acquires search conditions from the client device 13 and notifies the search unit 204 of the acquired search conditions. Further, the input / output unit 206 outputs the search result notified from the search unit 204 to the client device 13.
  • the search unit 204 receives a search condition from the input / output unit 206, and generates a search path and a path query corresponding to the search path using a search path generation unit 205 described later.
  • the search unit 204 searches the index repository 203 using the generated path query.
  • the search unit 204 acquires a sub graph of the search result resource from the model data DB 207 and outputs it to the input / output unit 206.
  • the search path generation unit 205 generates a search path representing a search condition as a resource and property column.
  • the search path generation unit 205 extracts a resource that is restricted to have a specific literal value as a property from the search conditions as a restricted resource, and searches a resource and property column that connects the target resource and the restricted resource. Generate as a path.
  • the search path is a path in which all resources and properties are specified from the beginning to the end, depending on the content of the search condition, and a path that includes some resources or properties and includes unspecified parts. There is a case.
  • the search path generation unit 205 generates a path query for the path index based on the appearance order of resources and properties in the generated search path. At this time, if there is an unspecified part in the search path, the search path generation unit 205 generates a path query in consideration of the number of elements that can be inserted in the unspecified part.
  • the index generation unit 202 acquires a knowledge information model from the knowledge information repository 22 (step S11).
  • the path field generation unit 201 generates a path field obtained by concatenating the suffix path for each resource constituting the knowledge information model (step S12).
  • the tokenize unit 212 tokenizes each generated path field into terms constituting the knowledge information model (step S13).
  • the index generation unit 202 generates a posting list for each term representing each resource, each property, and each literal constituting the knowledge information model. Then, the index generation unit 202 associates each term with its posting list and registers it in the path index (step S14). Furthermore, if the term is a literal property, the index generation unit 202 registers it in the literal property index. Further, if the term has a special property, the index generation unit 202 registers it in the metadata index.
  • the index generation unit 202 extracts a subgraph of each resource constituting the knowledge information model and registers it in the model data DB 207 (step S15).
  • the information search device 21 ends the index generation process.
  • the information search apparatus 21 may execute either one first. If the information search device 21 can execute two processes in parallel, the series of processes in steps S12 to S14 and the process in step S15 may be executed in parallel.
  • the input / output unit 206 acquires the search condition for the target resource from the client device 13 (Yes in step S21).
  • the search unit 204 extracts a limited resource group that is limited to have a specific literal value as a property and its limit content (step S22).
  • the search unit 204 uses the search path generation unit 205 to generate a query for searching for the substance of the limited resource for each extracted limited resource based on the limited content (step S23). .
  • the search unit 204 searches the index repository 203 using the generated query to obtain an entity set of limited resources (step S24).
  • the search unit 204 acquires the entity set group of the limited resource group by repeating the query generation (step S23) and the search (step S24) for all the limited resources extracted in step S22.
  • the search unit 204 uses the search path generation unit 205 to generate a search path based on the search condition acquired in step S21 and the entity set group of the limited resource searched in step S24. Then, the search unit 204 uses the search path generation unit 205 to generate a path query for searching the path index based on the generated search path (step S25).
  • the search unit 204 searches the index repository 203 using a path query, and acquires a resource ID group representing the search result (step S26).
  • the search unit 204 acquires from the model data DB 207 a subgraph group of a resource ID group that represents the search result. Then, the search unit 204 generates sub-graph groups and generates graph data representing search results, and outputs the generated graph data to the input / output unit 206. Then, the input / output unit 206 outputs graph data representing the search result to the client device 13 (step S27).
  • the information search device 21 ends the search process.
  • the search path generation unit 205 receives a search condition, a limited resource group, and an entity set group of the limited resource from the search unit 204.
  • the search path generation unit 205 extracts a target resource desired to be obtained as a search result from the search condition (step S31).
  • the search path generation unit 205 performs the following processing for each restricted resource.
  • step S32 a combination of properties on the knowledge information model between the target resource and the restricted resource is specified, and a property column is generated as a search path (step S32).
  • the search path generation unit 205 OR-joins the entity set of the restricted resource and registers it at the position of the restricted resource in the search path (step S33).
  • the search path generation unit 205 registers the reserved word THIS indicating the target resource at the position of the target resource in the search path (step S34).
  • the search path generation unit 205 generates a phrase query that allows a distance 1 between terms in consideration of an unspecified part (step S35).
  • the search path generated in steps S32 to S34 may include an unspecified portion where no resource is specified between properties. For this reason, the search path generation unit 205 generates a phrase query indicating that up to one resource can be inserted in an unspecified part between properties. Note that the number of elements that can be inserted between properties is not limited to one, and is appropriately set according to the contents of the search condition.
  • the search path generation unit 205 executes the processing of steps S32 to S35 for each restricted resource.
  • the search path generation unit 205 generates a property query group when there is a restriction on the property of the target resource in the search condition (step S36).
  • the search path generation unit 205 AND-joins the phrase query group for all restricted resources and the property query group of the target resource, and returns it to the search unit 204 as a path query (step S37).
  • the client device 13 asks the information retrieval device 21 from the knowledge information model shown in FIG. 7 that the sales representative in charge of a person who has a family member who is covered by a non-payment insurance within 2010. ”Will be described with reference to FIGS. 14 and 15 again.
  • the input / output unit 206 acquires a pseudo SQL sentence (formula 1) representing the above-described search condition from the client device 13 (step S21).
  • a pseudo SQL sentence (formula 1) representing the above-described search condition from the client device 13 (step S21).
  • [Formula 1] Select x; Where x type Employee, x hasClient y, y hasFamilyMember z, z hasInsurance i, i validUntil ⁇ 20110101, i isNonrefundable true, i type Insurance;
  • the search unit 204 extracts the variable i as a limited resource from Equation 1 (step S22).
  • the search unit 204 uses the search path generation unit 205 to generate a query of Formula 2 using a condition that limits the variable i as a query for searching for this limited resource (step S23).
  • [Formula 2] Select i; Where i validUntil ⁇ 20110101, i isNonrefundable true, i type Insurance;
  • the search unit 204 searches for the literal property index group and the metadata index group using Expression 2, and obtains a resource ID a1 as the entity of the limited resource (step S24).
  • the search path generation unit 205 extracts x as a target resource from Equation 1 (step S31).
  • the search path generation unit 205 uses the search path between the target resource x and the limited resource i as follows: [hasClient] [hasFamilyMember] [hasInsurance] Is generated (step S32).
  • the search path generation unit 205 adds the entity a1 of the restricted resource to the end that is the position of the restricted resource with respect to the search path, [hasClient] [hasFamilyMember] [hasInsurance] [a1] (Step S33) Further, the search path generation unit 205 adds the reserved word THIS to the head of the target resource position with respect to the generated search path, [THIS] [hasClient] [hasFamilyMember] [hasInsurance] [a1] (Step S34).
  • the search path generation unit 205 generates a phrase query that allows the inter-term distance 1 in consideration of an unspecified part based on the generated search path (step S35).
  • This phrase query is expressed as follows, for example.
  • FIG. 16 shows a conceptual representation of this phrase query.
  • the search path generation unit 205 generates a phrase query in consideration of the order of appearance of terms in the search path and the number of elements that can be inserted into unspecified locations.
  • the search path generation unit 205 generates a property query corresponding to x type Employee as a property restriction for the target resource x (step S36).
  • the search path generation unit 205 AND-links the phrase query generated in step S35 and the property query generated in step S36, and returns it as a path query (step S37).
  • the search unit 204 searches the path index, the literal property index group, and the metadata index using this path query, and obtains e1 as the target resource (step S26).
  • Step S26-1 The search unit 204 searches the path index for resources including the term THIS at the head of the phrase query (b1, e1, c1, p1, a1, a2 are searched).
  • Step S26-2) The search unit 204 searches for the next term hasClient from the path index (b1 and e1 are searched).
  • Step S26-3) The search unit 204 merges the results of steps S26-1 and S26-2 in units of resources (b1 and e1 remain).
  • Step S26-4 The search unit 204 searches the next term hasFamilyMember from the path index (b1, e1, and c1 are searched).
  • Step S26-5) The results of Steps S26-3 and S26-4 are merged in units of resources (b1 and e1 remain).
  • Step S26-6) The searching unit 204 searches for the next term hasInsurance from the path index (b1, e1, c1, and p1 are searched).
  • Step S26-7) The search unit 204 merges the results of steps S26-5 and S26-6 in units of resources (b1 and e1 remain).
  • Step S26-8) The search unit 204 searches for the next term a1 from the path index (b1, e1, c1, and p1 are searched).
  • Step S26-9) The search unit 204 merges the results of steps S26-7 and S26-8 in units of resources (b1 and e1 remain).
  • Step S26-10) The search unit 204 filters resources based on the positional information of the path fields of the resources b1 and e1 remaining after the merge (e1 remains as a final search result).
  • search unit 204 may execute the filtering process in step S26-10 after each of steps S26-1 to S26-9. Further, the search unit 204 may determine whether or not to execute this filtering process after each of steps S26-1 to S26-9 based on the increasing tendency of the number of resources after the search process or the merge process.
  • the search unit 204 that has obtained the resource e1 as a search result acquires the subgraph of the resource e1 from the model data DB 207 and outputs it to the input / output unit 206 (step S27).
  • the expression format of the search condition requested by the client device 13 is not limited to the pseudo SQL statement such as Expression 1, and includes, for example, information representing the RDF graph itself, SPARQ Protocol and RDF Query Language (SPARQL), and the like. It may be an RDF query language.
  • Expression 1 includes, for example, information representing the RDF graph itself, SPARQ Protocol and RDF Query Language (SPARQL), and the like. It may be an RDF query language.
  • the information retrieval system can retrieve the target resource at high speed even if the knowledge information model becomes complicated.
  • the vocabulary constituting the knowledge information model is an index word in the path index, so even if the knowledge information model is complicated, the number of index words that affect the search speed can be suppressed to the order of the vocabulary number of the knowledge information model. Because.
  • the information search system according to the second embodiment of the present invention can be searched at a substantially constant search speed with almost no influence even when a series of resources included in the search request becomes long. .
  • the data structure of the path index in the second embodiment of the present invention is suitable as a data structure for storing a knowledge information model to be searched for a target resource.
  • the path index stores the posting list in association with the terms constituting the knowledge information model
  • the knowledge information model can be stored while suppressing the number of index words. This is because, with respect to this data structure, a resource having a path field including a term constituting a path query is searched from the path index, and then the position information is used for filtering, whereby the target resource can be searched at high speed.
  • the information retrieval system as the second embodiment of the present invention can reduce the resource consumption for storing the knowledge information model.
  • the data structure necessary for storing the knowledge information model is only the model data DB and the index repository. Furthermore, since the subgraph in the model data DB is not used for searching but is used when presenting a search result, it can be stored in a compressed format.
  • the path index can suppress the number of index words, which is a factor for determining the index size, to the order of the number of vocabularies instead of the number of paths.
  • the literal property index group and the metadata index group are sufficiently smaller than the path index, and the information to be stored is only the term and the resource ID, so the resource consumption is small. Therefore, both the model data DB and the index repository can be reduced to a small scale, and the consumption of resources such as storage devices can be reduced.
  • FIG. 17 shows a functional block configuration of an information retrieval system 3 as a third embodiment of the present invention.
  • the same components as those of the second embodiment of the present invention are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof will be omitted.
  • the information search system 3 is different from the information search system 2 according to the second embodiment of the present invention in that the information search system 3 includes an information search device 31 having a path field generation unit 301 instead of the path field generation unit 201.
  • the path field generation unit 301 is different from the path field generation unit 201 in that a complete path is used instead of a suffix path as a path that can be traced from each resource.
  • the complete path is a path obtained by connecting a path from a root resource to a starting resource to a suffix path from the starting resource.
  • FIG. 18 shows the path field of the resource e1.
  • 10 paths starting from e1 are represented by a complete path and connected.
  • the information search system 3 as the third embodiment of the present invention executes index generation processing, search processing, and path query generation processing. This is different from the second embodiment in the index generation process.
  • the index generation process of the information search system 3 will be described with reference to FIG.
  • the information search system 3 generates a path field using a complete path instead of step S12 for the index generation processing of the information search system 2 as the second embodiment of the present invention shown in FIG.
  • step S42 is executed.
  • step S42 generation of a path field for the resource e1 of the knowledge information model shown in FIG. 7 will be described.
  • the path field generation unit 301 extracts ten paths starting from the resource e1. Then, the path field generation unit 301 represents each path as a complete path obtained by concatenating the path from the root resource [b1] [hasEmployee] to the resource e1 and the suffix path from the resource e1. And the path field of the resource e1.
  • the information search device 31 executes steps S11 and S13 to S15 in the same manner as the index generation process in the second embodiment of the present invention, and ends the index generation process.
  • the information search system as the third embodiment of the present invention can improve the search function for the knowledge information model.
  • the reason is that by using a path field with a complete path concatenated, a search request for searching the path from the restricted resource to the target resource, such as “an employee working for a company with a sales of 500 million yen or more” can be handled. Because it can.
  • FIG. 20 a functional block configuration of an information search system 4 as a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
  • the same components as those of the second embodiment of the present invention are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof will be omitted.
  • the information search system 4 is different from the information search system 2 according to the second embodiment of the present invention in that an information search device 41 further including an index update unit 409 is provided.
  • the index update unit 409 acquires from the knowledge information repository 22 a resource, a property related to the resource, and a resource or literal that is an object of the property. Then, the index update unit 409 compares the subgraph registered in the model data DB 207, and identifies the changed, added, or deleted resource as a difference resource. Then, the index update unit 409 updates information related to the differential resource among the information stored in the index repository 203 and the model data DB 207.
  • the information search system 4 performs an index update process.
  • the index update process of the information search system 4 will be described with reference to FIG.
  • the index update unit 409 acquires the resource, the property related to the resource, and the resource or literal of the object from the knowledge information repository 22. Then, the index updating unit 409 compares the acquired information with the subgraph already registered in the model data DB 207, and temporarily stores the changed or added difference resource (step S51).
  • the index updating unit 409 identifies a resource that is registered in the model data DB 207 but does not exist in the knowledge information repository 22, and temporarily stores it as a difference resource for deletion (step S52).
  • the index update unit 409 deletes all the difference resources and their subgraphs from the model data DB 207 (step S53).
  • the index update unit 409 deletes information related to all the difference resources from the index repository 203 (step S54). Specifically, the index update unit 409 deletes the tuple corresponding to the difference resource from the path index. In addition, the index update unit 409 deletes the corresponding information from the posting list including information on the difference resource. In addition, the index update unit 409 deletes the tuple related to the difference resource from the literal property index group and the metadata index group.
  • the index update unit 409 executes the following processing for each changed or added difference resource.
  • the index update unit 409 uses the path field generation unit 201 to generate a path field of this differential resource (step S55).
  • the index update unit 409 uses the tokenize unit 212 to tokenize the path field generated in step S55 based on the terms in the model obtained from the knowledge information repository 22 (step S56). .
  • the index update unit 409 registers information related to the difference resource in the index repository 203 (step S57). Specifically, the index updating unit 409 generates a posting list of the difference resource based on the tokenized path field and registers it in the path index. Also, the index update unit 409 adds information including the difference resource and the position information of the term in the path field to the posting list of each term included in the path field of the difference resource. In addition, if the difference resource is a resource having a literal property or a special property, the index update unit 409 also registers in the literal property index group or the metadata index group.
  • the index update unit 409 registers the difference resource and a subgraph having a predetermined depth from the resource in the model data DB 207 (step S58).
  • the information search system can more efficiently perform the index repository update process for searching for the target resource at higher speed from the knowledge information.
  • the reason is that by comparing the knowledge information repository and the model data DB, it is possible to specify the changed part of the knowledge information model, and update the index repository and the model data DB only for the specified changed part.
  • the number of index words in the index repository and the model data DB is limited to the order of the number of vocabularies in the model, so that the update time for reflecting the changed portion in the index repository and the model data DB can be shortened.
  • the information retrieval system has been described as retrieving a target resource from a knowledge information model represented by an RDF graph as graph structure information.
  • the present invention is also applicable to a case where a target node is searched from other graph structure information represented by nodes and edges connecting the nodes.
  • the operation of the information search apparatus described with reference to each flowchart is stored in a storage device (storage medium) of the information search apparatus as a computer program of the present invention.
  • the CPU may read and execute the computer program.
  • the present invention is constituted by the code of the computer program or a storage medium.
  • the CPU executes the computer program, the path field generation unit, the index generation unit, the index update unit, the tokenize unit, the search unit, and the search shown in the functional block configuration diagram of each embodiment described above Each process of the path generation unit is realized.
  • the graph structure storage device and the knowledge information repository may be configured as a local file system by a storage device of a computer that constitutes the information search device.
  • the client device may be realized on the same computer by an application stored in a storage device of the computer constituting the information search device.
  • the information search apparatus may acquire a search request from the user via the input / output device instead of acquiring the search request from the client apparatus.
  • the information search apparatus may present the search result to the user via the input / output device.
  • An information search apparatus for searching for a target node satisfying a search condition from graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting between the nodes as elements, For each node included in the graph structure information, a path field generation unit that extracts a path that is a sequence of the elements that can be traced from the node and generates a path field that connects the extracted paths for each node.
  • a posting list which is a list of information including a node having a path field including the element and position information indicating a position where the element appears in the path field is generated.
  • An index generation unit that generates an index repository that associates the element with the posting list;
  • a search path generation unit that generates a search path representing the search condition as a column of the elements;
  • a node having a path field including each element included in the search path is searched from the index repository, and a node having a path field satisfying the appearance order of elements in the search path among the searched nodes is
  • An information retrieval apparatus comprising:
  • the path field generation unit generates the path field by representing each path that can be traced from each node as a sequence of elements from a root node in the graph structure information.
  • the information search device according to appendix 1 or appendix 2.
  • the system further comprises an index update unit that acquires difference information representing an element changed in the graph structure information and updates the index repository by controlling the path field generation unit and the index generation unit based on the difference information.
  • the information search device according to any one of appendix 1 to appendix 3, wherein
  • Appendix 5 A subgraph storage unit for extracting a subgraph having a predetermined depth starting from each node from the graph structure information, and storing the extracted subgraph;
  • a search result presentation unit for presenting a subgraph starting from the target node searched by the search unit;
  • a posting list that is a list of information including position information indicating a position where the element appears in the path field; A data structure that stores and associates.
  • the position information included in the posting list represents a position in a path field in which each path that can be traced from each node is represented by a row of elements from a root node in the graph structure information and connected.
  • a graph structure information storage device storing graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting between the nodes as elements;
  • a client device that requests a search for a target node that satisfies a search condition from the graph structure information;
  • An information retrieval device for retrieving the target node from the graph structure information;
  • An information retrieval system comprising The information search device includes: For each node included in the graph structure information, a path that is a sequence of the elements that can be traced from the node is extracted, and a path field that connects the extracted paths is generated for each node.
  • a posting list which is a list of information including a node having a path field including the element and position information indicating a position where the element appears in the path field is generated.
  • An index generation unit that generates an index repository that associates the element with the posting list;
  • a search path generation unit that generates a search path representing the search condition as a column of the elements;
  • a node having a path field including each element included in the search path is searched from the index repository, and a node having a path field satisfying the appearance order of elements in the search path among the searched nodes is A search unit for searching for the target node by extracting based on position information;
  • An information retrieval system having
  • a computer program for controlling the operation of an information retrieval apparatus that retrieves a target node satisfying a retrieval condition from graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting the nodes as elements, For each node included in the graph structure information, a path field generation process that extracts a path that is a sequence of the elements that can be traced from the node and generates a path field that connects the extracted paths for each node.
  • a posting list that is a list of information including a node having a path field including the element and position information indicating a position where the element appears in the path field is generated.
  • An index generation process for generating an index repository in which the element and the posting list are associated with each other;
  • a search path generation process for generating a search path representing the search condition as a column of the elements;
  • a node having a path field including each element included in the search path is searched from the index repository, and a node having a path field satisfying the appearance order of the elements in the search path among the searched nodes.
  • a computer program that causes a computer to execute.
  • the graph structure information storage device stores a plurality of nodes and graph structure information whose elements are edges connecting the nodes, Information retrieval device For each node included in the graph structure information, a path that is a sequence of the elements that can be traced from the node is extracted. Generate a path field that connects the extracted paths for each node, For each element constituting the graph structure information, a posting list which is a list of information including a node having a path field including the element and position information indicating a position where the element appears in the path field is generated.
  • the element and the posting list are associated with each other and stored in an index repository
  • the client device is Requesting the information search device to search for a target node satisfying a search condition in the graph structure information
  • the information retrieval device is Generating a search path representing the search condition as a sequence of the elements; Searching the index repository for a node having a path field including each element included in the search path; Searching the target node by extracting a node having a path field that satisfies the appearance order of elements in the search path among the searched nodes, based on the position information; Information retrieval method.
  • An information search device for searching for a target node satisfying a search condition from graph structure information having a plurality of nodes and edges connecting the nodes as elements, For each node included in the graph structure information, a path that is a sequence of the elements that can be traced from the node is extracted. Generate a path field that connects the extracted paths for each node, For each element constituting the graph structure information, a posting list that is a list of information including a node having a path field including the element and position information indicating a position where the element appears in the path field is generated.
  • the element and the posting list are associated with each other and stored in an index repository, Generating a search path representing the search condition as a sequence of the elements; Searching the index repository for a node having a path field including each element included in the search path; Searching the target node by extracting a node having a path field that satisfies the appearance order of elements in the search path among the searched nodes, based on the position information; Information retrieval method.
  • the search unit of the information search device searches for the target node based on the appearance order of elements in the search path and the number of elements that can be inserted in the unspecified part when there is an unspecified part in the search path.
  • the information search system according to appendix 8, wherein:
  • the information retrieval device is When searching for the target node, if there is an unspecified part in the search path, the target node is searched based on the appearance order of elements in the search path and the number of elements that can be inserted in the unspecified part. 12.
  • the present invention can provide an information search apparatus that can search a target node at high speed even if the graph structure information becomes complicated, and a knowledge information search apparatus that searches for a target resource from a large-scale knowledge information model. It is suitable as.

Abstract

　各ノードを起点とするパスを連結したパスフィールドをノード毎に生成するパスフィールド生成部と、グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、要素とポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成部と、検索条件を表す検索パスを生成する検索パス生成部と、検索パス中の要素を含むパスフィールドを有するノードをインデックスレポジトリから検索し、検索されたノードのうち検索パス中の要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するものをポスティングリストの位置情報に基づいて抽出する検索部とを備える。

Description

情報検索装置、情報検索方法、コンピュータ・プログラムおよびデータ構造
　本発明は、情報を検索する装置に関し、特に、ノードおよびノード間を結ぶエッジで表されたグラフ構造情報から目的のノードを検索する情報検索装置、情報検索システム、情報検索方法、コンピュータ・プログラムおよびデータ構造に関する。
　ノードおよびエッジからなるグラフで表されたグラフ構造情報から目的のノードを検索する情報検索装置として、特許文献１に記載されたものが知られている。ここで、グラフ構造情報とは、対象とする情報を構成する要素をノードとして表し、ノード間の関係をエッジとして表した情報である。
　特許文献１に記載された情報検索装置は、グラフ構造情報を部分グラフにクラスタリングし、部分グラフ毎に各ノードを索引とするテーブルと、各エッジを索引とするテーブルとを生成する。そして、この情報検索装置は、これらのテーブルに基づいて問い合わせグラフに一致する部分グラフを検索する。
　また、他のこのような情報検索装置として、非特許文献１に記載されたものも知られている。
　非特許文献１に記載の情報検索装置は、ＲＤＦ（Resource Description Framework）で表されるグラフ構造情報を検索する。この情報検索装置は、図２２に示すように、関係データベース（以下、データベースをＤＢとも記載する）構築部９１と、関係ＤＢ９２と、検索部９３とを備えている。関係ＤＢ９２は、図２３に概念的に示すように、クラス（ｃｌａｓｓ）テーブル、プロパティ（ｐｒｏｐｅｒｔｙ）テーブル、タイプ（ｔｙｐｅ）テーブル、リソース（ｒｅｓｏｕｒｃｅ）テーブル、パス（ｐａｔｈ）テーブルおよびトリプル（ｔｒｉｐｌｅ）テーブルを格納している。
　なお、ＲＤＦでは、情報は、主語、述語および目的語の３つの要素からなる文（以下、トリプルともいう）によって表現されている。ここで、主語は、情報モデルにおけるリソースを表し、述語はリソースのプロパティを表し、目的語はリソースまたはプロパティ値を表している。また、ＲＤＦを可視化したＲＤＦグラフでは、リソースはノードで表され、プロパティはエッジ（または、アークともいう）で表されている。
　この情報検索装置は、次のようにして情報を関係ＤＢ９２へ登録する。
　まず、関係ＤＢ構築部９１は、与えられたＲＤＦグラフを元に、クラステーブル、プロパティテーブル、タイプテーブル、リソーステーブルおよびトリプルテーブルをそれぞれ生成する。
　次に、関係ＤＢ構築部９１は、ルートとなるリソースを決定し、決定したルートリソースから他の各リソースまでのすべてのプロパティの連なり（アークパス）を生成する。
　さらに、関係ＤＢ構築部９１は、生成した各アークパスにパスＩＤ（ｐａｔｈＩＤ）を付与し、各アークパスを表すパス表現（ｐａｔｈｅｘｐ）およびパスＩＤを、パステーブルへ登録する。このとき、アークパスを表すパス表現は、プロパティ名の列として表現される。
　上記のようにして生成された関係ＤＢ９２に対して、検索部９３は、ＳＱＬクエリを生成して検索を行う。
　ここで、検索部９３は、パスのみの指定により特定される情報を検索する場合は、パステーブルを用いて効率的な検索を行うことができる。例えば、検索部９３は、図２３に示した関係ＤＢ９２の例に対して、「誰かによって描かれた絵のタイトルをすべて表示する」場合、次のようなパスのみを指定するＳＱＬクエリを生成して検索を行う。
ＳＥＬＥＣＴ　ｒ．ｒｅｓｏｕｒｃｅＮａｍｅ
ＦＲＯＭ　ｐａｔｈ　ＡＳ　ｐ，　ｒｅｓｏｕｒｃｅ　ＡＳ　ｒ
ＷＨＥＲＥ　ｐ．ｐａｔｈＩＤ　＝　ｒ．ｐａｔｈＩＤ
ＡＮＤ　　ｐ．ｐａｔｈｅｘｐ　＝　’＃ｔｉｔｌｅ＜＃ｐａｉｎｔｓ’
　また、検索部９３は、パスのみの指定では特定されない情報を検索する場合には、トリプルテーブルを用いて検索を行う。ここで、パスのみの指定では特定されない情報としては、特定の値をプロパティ値として持つリソースをあるプロパティで参照しているリソースや、特定の値をプロパティ値として持つリソースからあるプロパティで参照されているリソース等が挙げられる。例えば、検索部９３は、図２３に示した関係ＤＢ９２の例に対して、「Ｐａｂｌｏ　Ｐｉｃａｓｓｏによって描かれた絵のタイトルをすべて表示する」場合、次のようなＳＱＬクエリを生成して検索を行う。
ＳＥＬＥＣＴ　ｔ１．ｏｂｊｅｃｔ
ＦＲＯＭ　ｔｒｉｐｌｅ　ＡＳ　ｔ１，　ｔｒｉｐｌｅ　ＡＳ　ｔ２，　ｔｒｉｐｌｅ　ＡＳ　ｔ３，　ｔｒｉｐｌｅ　ＡＳ　ｔ４
ＷＨＥＲＥ　ｔ１．ｐｒｅｄｉｃａｔｅ　＝　’ｐａｉｎｔｓ’
ＡＮＤ　　ｔ１．ｓｕｂｊｅｃｔ　＝　ｔ２．ｓｕｂｊｅｃｔ
ＡＮＤ　　ｔ２．ｐｒｅｄｉｃａｔｅ　＝　’ｆｉｒｓｔ’
ＡＮＤ　　ｔ２．ｏｂｊｅｃｔ　＝　’Ｐｉｃａｓｓｏ’
ＡＮＤ　　ｔ１．ｓｕｂｊｅｃｔ　＝　ｔ３．ｓｕｂｊｅｃｔ
ＡＮＤ　　ｔ３．ｐｒｅｄｉｃａｔｅ　＝　’ｌａｓｔ’
ＡＮＤ　　ｔ３．ｏｂｊｅｃｔ　＝　’Ｐａｂｌｏ’
特開２００９－２５８７４９号公報
Akiyoshi Matono et al., "A Path-based Relational RDF Database",ADC '05: Proceedings of the 16th Australasian database conference,pp95-103(2005)
　しかしながら、特許文献１に記載された技術では、グラフ構造情報の複雑化に伴いエッジを索引とするテーブルのタプル数の合計が組み合わせ的に増加するので、問い合わせグラフを満たす部分グラフを検索する時間が増加するという課題がある。
　また、非特許文献１に記載されたものは、パスのみの指定では特定されない情報の検索に時間がかかるという課題がある。
　この理由は、パステーブルを利用できないクエリの実行時に結合演算が多く発生するためである。
　さらに、非特許文献１に記載されたものは、パスのみの指定で特定される情報の検索であっても、情報モデルの複雑化に伴い検索時間が増加するという課題がある。
　この理由は、情報モデルの複雑化にしたがってパステーブルのタプル数が組み合わせ的に増加するからである。このため、非特許文献１では、パステーブルを利用できるクエリであっても、検索キーとなるパス表現を比較する回数がパス数のオーダーで増加し、検索時間が大きく増加することになるためである。
　本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、グラフ構造情報が複雑化しても目的のノードを高速に検索することができる情報検索装置を提供することを目的とする。
　本発明の情報検索装置は、複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードを検索する情報検索装置であって、前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドを、ノード毎に生成するパスフィールド生成部と、前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成部と、前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成する検索パス生成部と、前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを、前記インデックスレポジトリから検索し、当該検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する検索部と、を備える。
　また、本発明のデータ構造は、複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を格納するデータ構造であって、前記各要素と、前記要素毎にそれぞれ生成され、前記各ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを連結して表した各ノードのパスフィールドのうち、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストと、を対応付けて格納する。
　また、本発明の情報検索システムは、複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を格納したグラフ構造情報格納装置と、前記グラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードの検索を要求するクライアント装置と、前記グラフ構造情報から前記目的ノードを検索する情報検索装置と、を備えた情報検索システムであって、前記情報検索装置は、前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドを、ノード毎にそれぞれ生成するパスフィールド生成部と、前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成部と、前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成する検索パス生成部と、前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを、前記インデックスレポジトリから検索し、当該検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する検索部と、を有する。
　また、本発明のコンピュータ・プログラムは、複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードを検索する情報検索装置の動作制御のためのコンピュータ・プログラムであって、前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドを、ノード毎に生成するパスフィールド生成処理と、前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成処理と、前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成する検索パス生成処理と、前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを、前記インデックスレポジトリから検索し、当該検索されたノードのうち、前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する検索処理と、をコンピュータに実行させる。
　また、本発明の情報検索方法は、グラフ構造情報格納装置が、複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を格納し、情報検索装置が、前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドをノード毎にそれぞれ生成し、前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けてインデックスレポジトリに格納し、クライアント装置が、前記グラフ構造情報のうち検索条件を満たす目的ノードの検索を前記情報検索装置に要求し、前記情報検索装置が、
　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成し、前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを前記インデックスレポジトリから検索し、
　検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する。
　本発明によれば、グラフ構造情報が複雑化しても目的のノードを高速に検索することができる情報検索装置を提供することができる。
本発明の第１の実施の形態としての情報検索システムのハードウェア構成図である。 本発明の第１の実施の形態としての情報検索システムの機能ブロック図である。 本発明の第１の実施の形態におけるグラフ構造情報の一例を説明する概念図である。 本発明の第１の実施の形態としての情報検索システムのインデックス生成動作を説明するフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態としての情報検索システムの検索動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態としての情報検索システムの構成を示す機能ブロック図である。 本発明の第２の実施の形態における知識情報モデルの一例を説明する概念図である。 本発明の第２の実施の形態におけるパスフィールドの一例を説明する図である。 本発明の第２の実施の形態におけるパスインデックスに格納されるデータの一例を説明する図である。 （ａ）、（ｂ）および（ｃ）は本発明の第２の実施の形態におけるリテラルプロパティインデックスに格納されるデータの一例を説明する図である。 本発明の第２の実施の形態におけるメタデータインデックスに格納されるデータの一例を説明する図である。 本発明の第２の実施の形態におけるモデルデータＤＢに格納されるデータの一例を説明する図である。 本発明の第２の実施の形態としての情報検索システムのインデックス生成動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態としての情報検索システムの検索動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態としての情報検索システムのパスクエリ生成動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態におけるフレーズクエリの一例を説明する概念図である。 本発明の第３の実施の形態としての情報検索システムの構成を示す機能ブロック図である。 本発明の第３の実施の形態におけるパスフィールドの一例を説明する図である。 本発明の第３の実施の形態としての情報検索システムのインデックス生成動作を説明するフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態としての情報検索システムの構成を示す機能ブロック図である。 本発明の第４の実施の形態としての情報検索システムのインデックス更新動作を説明するフローチャートである。 関連技術の情報検索装置の構成を示す機能ブロック図である。 関連技術の情報検索装置によって生成される関係ＤＢの一例を示す図である。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
　（第１の実施の形態）
　本発明の第１の実施の形態としての情報検索システム１のハードウェア構成を図１に示す。図１において、情報検索システム１は、情報検索装置１１と、グラフ構造情報格納装置１２と、クライアント装置１３とを備えている。また、情報検索装置１１と、グラフ構造情報格納装置１２と、クライアント装置１３とは互いに通信可能に接続されている。
　ここで、情報検索装置１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１０３と、記憶装置１１０４と、ネットワークインタフェース１１０５とを少なくとも備えた汎用的なコンピュータによって構成されている。
　また、グラフ構造情報格納装置１２は、ＣＰＵ１２０１と、ＲＡＭ１２０２と、ＲＯＭ１２０３と、記憶装置１２０４と、ネットワークインタフェース１２０５とを少なくとも備えた汎用的なコンピュータによって構成されている。
　また、クライアント装置１３は、ＣＰＵ１３０１と、ＲＡＭ１３０２と、ＲＯＭ１３０３と、記憶装置１３０４と、ネットワークインタフェース１３０５と、入力装置１３０６と、出力装置１３０７とを少なくとも備えた汎用的なコンピュータによって構成されている。
　次に、情報検索システム１の機能ブロック構成を図２に示す。
　グラフ構造情報格納装置１２は、複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を記憶装置１２０４に格納している。グラフ構造情報格納装置１２が格納するグラフ構造情報の一例を図３に示す。図３のグラフ構造情報は、ノードＡ、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ１およびＣ２と、ノード間を結ぶエッジａ、ｂ、ｃおよびｄを要素としている。
　また、グラフ構造情報格納装置１２は、情報検索装置１１からの要求に応じてグラフ構造情報を情報検索装置１１に提供する。
　クライアント装置１３は、グラフ構造情報のうち検索条件を満たす目的ノードの検索要求を表す情報を入力装置１３０６を介して取得する。そして、クライアント装置１３は、検索要求を表す情報を情報検索装置１１に送信する。また、クライアント装置１３は、情報検索装置１１から取得する検索結果を表す情報を出力装置１３０７を介して出力する。
　情報検索装置１１は、パスフィールド生成部１０１と、索引生成部１０２と、インデックスレポジトリ１０３と、検索部１０４と、検索パス生成部１０５とを備えている。ここで、パスフィールド生成部１０１、索引生成部１０２、検索部１０４および検索パス生成部１０５は、コンピュータ・プログラムとして記憶装置１１０４に格納され、これをＲＡＭ１１０２に読み込んで実行するＣＰＵ１１０１によって実現される。また、インデックスレポジトリ１０３は記憶装置１１０４によって構成される。
　パスフィールド生成部１０１は、グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる要素の列（すなわち、ノードおよびエッジの列）である１つ以上のパスを、グラフ構造情報から抽出する。そして、パスフィールド生成部１０１は、抽出した１つ以上のパスを連結したパスフィールドをノード毎にそれぞれ生成する。
　索引生成部１０２は、グラフ構造情報を構成する各要素（すなわち、各ノードおよび各エッジ）とポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリ１０３を生成する。ここで、ポスティングリストとは、要素毎に生成され、その要素が含まれるパスフィールドを有するノードとその要素がそのパスフィールドにおいて出現する位置情報とからなる情報のリストである。
　ここで、ポスティングリストに含まれる位置情報は、例えば、その要素がそのパスフィールドにおいて出現する位置を先頭から数えた順番を表す数値であってもよく、その要素がそのパスフィールド中に出現する位置を特定可能なその他の情報であってもよい。
　インデックスレポジトリ１０３は、前述のように、要素と、その要素のポスティングリ
ストとを対応付けて格納している。
　検索パス生成部１０５は、検索条件を表す検索パスを要素の列として生成する。
　検索部１０４は、検索パスに含まれる各要素を含むパスフィールドを有するノードをインデックスレポジトリ１０３から検索する。そして、検索部１０４は、検索されたノードのうち検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するものをポスティングリストの位置情報に基づいて抽出することにより目的ノードを検索する。
　以上のように構成された情報検索システム１の動作について説明する。
　まず、情報検索装置１１がインデックスレポジトリ１０３を生成する処理を、図４を参照して説明する。
　ここでは、まず、索引生成部１０２が、グラフ構造情報をグラフ構造情報格納装置１２から読み込む（ステップＳ１）。
　次に、パスフィールド生成部１０１が、読み込まれたグラフ構造情報に含まれる各ノードについて、パスフィールドを生成する（ステップＳ２）。
　例えば、パスフィールド生成部１０１は、図３に示したグラフ構造情報のノードＡについて、ノードＡを基点としてたどることができる要素の列として、パス[Ａ][ａ][Ｂ１][ｂ][Ｃ１]と、パス[Ａ][a][Ｂ１][ｄ][Ｃ２]と、パス[Ａ][ｃ][Ｂ２]との３つのパスを抽出する。そして、パスフィールド生成部１０１は、ノードＡのパスフィールドとして、この３つのパスを連結してパスフィールド[Ａ][ａ][Ｂ１][ｂ][Ｃ１][Ａ][ａ][Ｂ１][ｄ][Ｃ２][Ａ][ｃ][Ｂ２]を生成する。パスフィールド生成部１０１は、同様に、ノードＢ１、Ｂ２、Ｃ１、Ｃ２についてもパスフィールドを生成する。
　次に、索引生成部１０２が、グラフ構造情報を構成する各要素と、各要素のポスティングリストとを対応付けてインデックスレポジトリ１０３に登録する（ステップＳ３）。
　例えば、索引生成部１０２は、図３に示したグラフ構造情報を構成する要素ｂについてポスティングリストを生成する。ここで、ある要素がノードＸのパスフィールドに含まれ、そのパスフィールドの先頭から数えてi番目に出現することを、Ｘ＜ｉ＞と表すものとすると、要素ｂのポスティングリストは、「Ａ＜４＞,Ｂ１＜２＞」となる。
　そして、索引生成部１０２は、要素ｂと要素ｂのポスティングリストとを対応付けてインデックスレポジトリ１０３に登録する。同様に、索引生成部１０２は、残りの要素についてもポスティングリストを生成し、生成したポスティングリストをインデックスレポジトリ１０３に登録する。
　以上で、情報検索装置１１はインデックスレポジトリ１０３を生成する処理を終了する。
　次に、情報検索システム１が、目的ノードを検索する動作について図５を参照して説明する。
　まず、クライアント装置１３が検索条件を満たす目的ノードの検索を情報検索装置１１に要求し、情報検索装置１１がこれを受け付ける（ステップＳ４でＹｅｓ）。
　例えば、クライアント装置１３は、図３に示したグラフ構造情報から「エッジｂの先にノードＣ１を有するノードの検索」を情報検索装置１１に要求する。
　次に、検索パス生成部１０５が、受け付けた検索条件を表す検索パスを生成する（ステップＳ５）。例えば、検索パス生成部１０５は、上述の検索条件の例に対して検索パスとして[ｘ][ｂ][Ｃ１]を生成する。ここで、[ｘ]は目的ノードを表しているものとする。
　次に、検索部１０４が、検索パスに含まれる各要素を含むパスフィールドを有するノードをインデックスレポジトリ１０３から検索し、検索したノードのうち検索パスに含まれる要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するものを目的ノードとして抽出する（ステップＳ６）。
　例えば、検索部１０４は、検索パスに含まれる要素[ｂ]および[Ｃ１]が含まれるパスフィールドを有するものとして、ノードＡおよびＢ１を検索する。そして、検索部１０４は、検索パスにおいて[ｂ]が２番目、[Ｃ１]が３番目であるという出現順序を満たすパスフィールドを有するものとして、検索したノードＡおよびＢ１のうちノードＢ１を抽出する。
　以上で、情報検索システム１の動作の説明を終了する。
　次に、本発明の第１の実施の形態の効果について述べる。
　本発明の第１の実施の形態としての情報検索システムは、グラフ構造情報が複雑化しても目的のノードを高速に検索することができる。
　その理由は、グラフ構造情報を構成する各要素を索引とするインデックスレポジトリによってグラフ構造情報を格納するため、グラフ構造情報が複雑化しても、検索対象となるインデックスレポジトリのタプル数を、グラフ構造情報を構成する要素数のオーダーに抑えることができるためである。したがって、目的ノードを検索する際にインデックスレポジトリの索引語である要素と検索パスに含まれる要素とを比較する回数を、グラフ構造情報を構成する要素数のオーダーに抑えることができるため上記目的は実現する。
　また、本発明の第１の実施の形態としての情報検索システムは、記憶装置の資源消費量を軽減することができる。 
　その理由は、インデックスレポジトリのサイズを決定する要因である索引語の数が、グラフ構造情報を構成する要素数のオーダーで済むためである。
　また、本発明の第１の実施の形態におけるインデックスレポジトリのデータ構造は、目的ノードの検索対象となるグラフ構造情報を格納するためのデータ構造として好適である。
　その理由は、インデックスレポジトリが、グラフ構造情報の各要素に関連づけて、各要素のポスティングリストを格納しているため、索引語数を抑えながらグラフ構造情報を格納することができるからである。このデータ構造に対して、検索パスに含まれるタームを含むパスフィールドを有するノードが検索され、さらに位置情報が用いられてフィルタリングされることにより、目的ノードを高速に検索可能だからである。
　（第２の実施の形態）
　次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
　まず、本発明の第２の実施の形態としての情報検索システム２の構成を図６に示す。なお、図６において、本発明の第１の実施の形態と同一の構成には同一の符号を付して本実施形態における詳細な説明を省略する。
　図６において、情報検索システム２は、情報検索装置２１と、知識情報レポジトリ２２と、クライアント装置１３とを備えている。また、情報検索装置２１と、知識情報レポジトリ２２と、クライアント装置１３とは互いに通信可能に接続されている。
　ここで、情報検索装置２１および知識情報レポジトリ２２は、本発明の第１の実施の形態における情報検索装置１１およびグラフ構造情報格納装置１２と同様に汎用的なコンピュータによって構成されている。なお、知識情報レポジトリ２２は、本発明のグラフ構造情報格納装置の一実施形態を構成する。
　まず、知識情報レポジトリ２２の構成について説明する。
　知識情報レポジトリ２２は、ＲＤＦグラフで表された知識情報モデルを格納している。ここで、知識情報モデルは、本発明におけるグラフ構造情報の一実施形態を構成する。知識情報レポジトリ２２に格納された知識情報モデルの例を図７に示す。なお、以下の説明において、ＲＤＦにおけるリソースおよびリテラルは本発明のノードの一実施形態を構成し、ＲＤＦにおけるプロパティは本発明のエッジの一実施形態を構成する。
　図７では、楕円がリソースを示し、矩形が具体値を取るリソース（リテラル）を示し、矢印がリソース間の関連であるプロパティを示している。リソース中の文字列は、そのリソースを識別するリソースＩＤを示す。プロパティ上の文字列は、そのプロパティの種別を識別するプロパティＩＤを示す。リテラル中の文字列は、そのリテラルのとる具体値（リテラル値）を示す。ここで、リソースＩＤおよびプロパティＩＤは、ＵＲＩ、数値、または文字列等であってもよく、リソースおよびプロパティの種別を一意に識別できる情報であれば良い。なお、リソースＩＤ、プロパティＩＤおよびリテラル値をモデルの語彙（以下、タームともいう）と呼ぶ。
　図７は、保険会社における社員とその顧客、および、顧客の家族と加入保険情報をＲＤＦグラフで表現した例である。リソースｂ１は、Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（会社）の実体であり、ｈａｓＥｍｐｌｏｙｅｅ（社員）としてｅ１を持つ。なお、「Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（会社）の実体である」とは、リソースｂ１のｔｙｐｅ（種別）がＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎであることを指す。リソースｅ１は、Ｅｍｐｌｏｙｅｅ（社員）の実体であり、ｃｏｎｔａｃｔ（連絡先）として、ｘｘｘ＠ｙｙｙ．ｚｚｚ．ｘｘ（電子メールアドレス）を持ち、ｈａｓＣｌｉｅｎｔ（顧客）として、ｃ１を持つ。リソースｃ１は、Ｃｌｉｅｎｔ（顧客）の実体であり、ｈａｓＦａｍｉｌｙＭｅｍｂｅｒ（家族構成員）として、ｐ１を持つ。リソースｐ１は、Ｐｅｒｓｏｎ（人）の実体であり、ｈａｓＩｎｓｕｒａｎｃｅ（加入保険）として、ａ１とａ２を持つ。リソースａ１は、Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ（保険）の実体であり、ｖａｌｉｄＵｎｔｉｌ（有効期限）として、２０１０年１２月３１日を持ち、ｉｎＮｏｎｒｅｆｕｎｄａｂｌｅ（掛け捨て保険であるか否か）として、ｔｒｕｅ（真）を持つ。リソースａ２は、Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ（保険）の実体であり、ｖａｌｉｄＵｎｔｉｌ（有効期限）として、２０１５年１２月３１日を持ち、ｉｎＮｏｎｒｅｆｕｎｄａｂｌｅ（掛け捨て保険であるか否か）として、ｆａｌｓｅ（偽）を持つ。
　図６に戻り、情報検索装置２１の構成について説明する。
　情報検索装置２１は、パスフィールド生成部２０１と、索引生成部２０２と、トークナイズ部２１２と、インデックスレポジトリ２０３と、検索部２０４と、検索パス生成部２０５と、入出力部２０６と、モデルデータＤＢ２０７と、を備えている。ここで、パスフィールド生成部２０１、索引生成部２０２、トークナイズ部２１２、検索部２０４および検索パス生成部２０５は、コンピュータ・プログラムとしてコンピュータの記憶装置に格納され、これをＲＡＭに読み込んで実行するＣＰＵによって実現される。
　また、インデックスレポジトリ２０３およびモデルデータＤＢ２０７はコンピュータの記憶装置によって構成される。なお、モデルデータＤＢ２０７は本発明におけるサブグラフ格納部の一実施形態を構成する。
　また、入出力部２０６は、コンピュータ・プログラムとしてコンピュータの記憶装置に格納され、これをＲＡＭに読み込んで実行するＣＰＵ、および、ネットワークインタフェースによって構成される。
　パスフィールド生成部２０１は、パスフィールド生成部１０１と同様に知識情報モデルを構成するリソース毎にパスフィールドを生成する。
　具体的には、パスフィールド生成部２０１は、各リソースを起点としてたどることができるリソースおよびプロパティの列を表す１つ以上のパスを抽出する。そして、パスフィールド生成部２０１は、抽出した各パスを、起点としたリソースを先頭としてリソースＩＤ、プロパティＩＤおよびリテラル値を連結した接尾辞パスとして表す。さらに、パスフィールド生成部２０１は、１つのリソースからたどることができる全てのパスを表す接尾辞パスを連結したパスフィールドをリソース毎に生成する。また、パスフィールド生成部２０１は、生成したパスフィールドにおいて、起点としたリソースのリソースＩＤを予約語「ＴＨＩＳ」で置き換える。
　パスフィールドの一例を図８に示す。図８は、図７に例示した知識情報モデルのうちリソースｅ１について生成されたパスフィールドである。図８において、リソースｅ１のパスフィールドは、リソースｅ１を起点としてたどることができる１０本のパスが接尾辞パスで表されこれらが連結されたものである。また、リソースｅ１のパスフィールド中で、起点としたリソースｅ１のリソースＩＤであるｅ１は予約語ＴＨＩＳに置き換えられている。
　トークナイズ部２１２は、パスフィールド生成部２０１によって生成されたパスフィールドを、知識情報モデルの語彙単位へ分割する。なお、トークナイズ部２１２は、本発明の索引生成部の一実施形態の一部分を構成する。
　索引生成部２０２は、知識情報レポジトリ２２から知識情報モデルを取得する。そして索引生成部２０２は、知識情報モデルに含まれる各リソースについて、パスフィールド生成部２０１を用いてパスフィールドを生成する。
　また、索引生成部２０２は、トークナイズ部２１２を用いて、生成したパスフィールドを語彙に分割し、後述のインデックスレポジトリ２０３のパスインデックス、リテラルプロパティインデックス群およびメタデータインデックス群に登録する。
　インデックスレポジトリ２０３は、パスインデックスと、リテラルプロパティインデックス群およびメタデータインデックス群とを有している。
　パスインデックスは、知識情報モデルを構成するターム（リソースＩＤ、プロパティＩＤ、リテラル値）と、そのポスティングリストとを対応付けて格納している。ここで、ポスティングリストとは、そのタームを含むパスフィールドを有するリソースのリソースＩＤと、そのタームがそのパスフィールドに出現する位置情報とからなる情報のリストである。
　例えば、図７に示した知識情報モデルに対応するパスインデックスの一例を図９に示す。図９において、パスインデックスは、例えば、ｔｙｐｅというタームと、そのポスティングリストとを対応付けて格納している。ここで、タームｔｙｐｅのポスティングリストは、タームｔｙｐｅを含むパスフィールドを有するリソースｂ１、ｅ１、ｃ１、ｐ１、ａ１およびａ２およびそのパスフィールドにおけるタームｔｙｐｅの位置情報からなる情報のリストである。図９では、タームｔｙｐｅが、リソースｅ１のパスフィールドの２ターム目と、７ターム目等に出現することを、ｅ１＜２,７・・・＞と表している。なお、パスフィールドにおける位置情報は、パスフィールドにおいて先頭から数えたターム数で表される他、文字列、数値、記号あるいは参照関係などで表されていてもよく、パスフィールド内でタームが出現する位置を特定することができる情報であればよい。
　また、図９に示すように、パスインデックスは、予約語ＴＨＩＳも索引語として格納している。予約語ＴＨＩＳに対応付けられたポスティングリストは、各リソースがそのパスフィールド中のパスのどこに位置するのかを表している。なお、予約語は、「ＴＨＩＳ」に限らず、他のタームと重複しない情報であればよい。
　リテラルプロパティインデックス群は、知識情報モデルにおいてリテラルを持つプロパティ（リテラルプロパティ）のプロパティＩＤごとに生成されるインデックスである。１つのリテラルプロパティインデックスは、リテラル値と、そのプロパティを持つリソースとを対応付けて格納している。
　例えば、図７に示した知識情報モデルに対応するリテラルプロパティインデックス群の一例を図１０に示す。図１０には、ｃｏｎｔａｃｔ、ｉｎＮｏｎｒｅｆｕｎｄａｂｌｅおよびｖａｌｉｄＵｎｔｉｌという３つのリテラルプロパティのプロパティＩＤにそれぞれ対応したｃｏｎｔａｃｔインデックス（図１０（ａ））、ｉｓＮｏｎｒｅｆｕｎｄａｂｌｅインデックス（図１０（ｂ））およびｖａｌｉｄＵｎｔｉｌインデックス（図１０（ｃ））を示している。
　なお、リテラルプロパティインデックス群に含まれるリテラルプロパティインデックスの数は３つに限らず、対象となる知識情報モデルに含まれるリテラルプロパティの種類数に依存する。
　また、インデックスレポジトリ２０３は、これらのリテラルプロパティインデックス群を異なるテーブルに分離して格納する必要はなく、論理的に区別可能に同一のテーブルに格納してもよい。
　メタデータインデックス群は、知識情報モデル中で、特殊な意味を持つプロパティについて、リソースおよびプロパティ値を対応付けて格納する。
　例えば、図７に示した知識情報モデルに対応するメタデータインデックスの一例を図１１に示す。図１１のｔｙｐｅインデックスは、ｔｙｐｅというプロパティが各リソースの型（クラスまたはタイプとも呼ぶ）を表す特殊なプロパティであるとして用意されたメタデータインデックスである。ｔｙｐｅインデックスは、ｔｙｐｅプロパティを持つリソースとそのプロパティ値とを対応付けて格納している。
　なお、本実施の形態では、リソースおよびプロパティの種別を識別するリソースＩＤおよびプロパティＩＤと、これらに付与されたタームとに同一の文字列情報を用いた例を説明している。これに対して、これらに異なる情報を用いる場合、インデックスレポジトリ２０３は、メタデータインデックスとしてＩＤインデックスを有するようにしてもよい。この場合、ＩＤインデックスは、リソースＩＤおよびプロパティＩＤと、これらに付与されたタームとを対応付けて格納する。
　また、複数のメタデータインデックスを備える場合、インデックスレポジトリ２０３は、これらを異なるテーブルに分離して格納する必要はなく、論理的に区別可能に同一のテーブルに格納してもよい。
　索引生成部２０２は、ＲＤＦで表された知識情報モデルを構成する各リソースＩＤ、各プロパティＩＤおよび各リテラル値を表すターム毎にそのポスティングリストを生成する。そして、索引生成部２０２は、各タームと、各タームのポスティングリストとを対応付けてインデックスレポジトリ２０３に登録する。
　モデルデータＤＢ２０７は、図１２に示すようなサブグラフテーブルを備えている。
　サブグラフテーブルは、知識情報モデルを構成するリソース毎に、そのリソースから所定の深さまでのサブグラフを抽出し、リソースＩＤに対応付けて格納している。
　図１２の例では、各リソースＩＤと、そのリソースに１つのプロパティを介して隣接しているリソースまたはリテラル値までのサブグラフを格納している。サブグラフテーブルに格納するサブグラフの表現形式は、Ｎ３（Notation 3）などの文字列による表現、Ｊａｖａ（登録商標）オブジェクトなどのバイナリデータ、バイナリデータのシリアライズデータ、または、それらの圧縮形式などであってもよい。サブグラフの表現形式は、元の知識情報モデルの一部を再現できる形式であればよい。
　入出力部２０６は、クライアント装置１３から検索条件を取得し、取得した検索条件を検索部２０４に通知する。また、入出力部２０６は、検索部２０４から通知された検索結果をクライアント装置１３へ出力する。
　検索部２０４は、入出力部２０６から検索条件を受け取り、後述の検索パス生成部２０５を用いて検索パスおよび検索パスに対応するパスクエリを生成する。そして、検索部２０４は、生成したパスクエリを用いて、インデックスレポジトリ２０３に対する検索を行う。
　また、検索部２０４は、検索結果のリソースのサブグラフを、モデルデータＤＢ２０７から取得し、入出力部２０６に出力する。
　検索パス生成部２０５は、検索条件を表す検索パスをリソースおよびプロパティの列として生成する。
　例えば、検索パス生成部２０５は、検索条件のうち、具体的なリテラル値をプロパティとして持つよう制限されたリソースを制限リソースとして抽出し、目的リソースと制限リソースとを結ぶリソースおよびプロパティの列を検索パスとして生成する。
　ここで、検索パスは、検索条件の内容に応じて、先頭から末尾までリソースおよびプロパティがすべて特定されたパスになる場合と、一部のリソースまたはプロパティが特定され未特定箇所を含むパスになる場合がある。
　さらに、検索パス生成部２０５は、生成した検索パスにおけるリソースおよびプロパティの出現順序に基づいて、パスインデックスに対するパスクエリを生成する。このとき、検索パス生成部２０５は、検索パスに未特定箇所があれば、未特定箇所に挿入可能な要素数を考慮してパスクエリを生成する。
　以上のように構成された情報検索システム２の動作について図面を参照して説明する。
　まず、情報検索装置２１がインデックスレポジトリ２０３を生成する処理について図１３を参照して説明する。
　ここでは、まず、索引生成部２０２が、知識情報レポジトリ２２から知識情報モデルを取得する（ステップＳ１１）。
　次に、パスフィールド生成部２０１が、知識情報モデルを構成する各リソースについて接尾辞パスを連結したパスフィールドを生成する（ステップＳ１２）。
　次に、トークナイズ部２１２が、生成された各パスフィールドを知識情報モデルを構成するターム単位にトークナイズする（ステップＳ１３）。
　次に、索引生成部２０２が、知識情報モデルを構成する各リソース、各プロパティおよび各リテラルをそれぞれ表すターム毎に、そのポスティングリストを生成する。そして、索引生成部２０２は、各タームとそのポスティングリストとを対応付けてパスインデックスに登録する（ステップＳ１４）。さらに、索引生成部２０２は、タームがリテラルプロパティであれば、リテラルプロパティインデックスへの登録を行う。また、索引生成部２０２は、タームが特殊なプロパティを持つリソースであれば、メタデータインデックスへの登録を行う。
　次に、索引生成部２０２は、知識情報モデルを構成する各リソースのサブグラフを抽出し、モデルデータＤＢ２０７に登録する（ステップＳ１５）。
　以上で、情報検索装置２１はインデックス生成処理を終了する。
　なお、ステップＳ１２～Ｓ１４の一連の処理と、ステップＳ１５の処理の間に実行順序の依存関係はなく、情報検索装置２１は、どちらを先に実行してもよい。また、情報検索装置２１が２つの処理を並列に実行可能であれば、ステップＳ１２～Ｓ１４の一連の処理と、ステップＳ１５の処理とを並列に実行してもよい。
　次に、情報検索装置２１による検索処理について、図１４を参照して説明する。
　ここでは、まず、入出力部２０６がクライアント装置１３から目的リソースの検索条件を取得する（ステップＳ２１でＹｅｓ）。
　次に、検索部２０４は、入出力部２０６によって取得された検索条件に基づいて、具体的なリテラル値をプロパティとして持つよう制限された制限リソース群およびその制限内容を抽出する（ステップＳ２２）。
　次に、検索部２０４は、検索パス生成部２０５を用いて、抽出された制限リソースのそれぞれについて、その制限内容に基づいて、制限リソースの実体を検索するためのクエリを生成する（ステップＳ２３）。
　次に、検索部２０４は、生成されたクエリを用いて、インデックスレポジトリ２０３を検索することにより、制限リソースの実体集合を得る（ステップＳ２４）。
　検索部２０４は、ステップＳ２２で抽出されたすべての制限リソースに対して、クエリの生成（ステップＳ２３）と検索（ステップＳ２４）を繰り返すことにより、制限リソース群の実体集合群を取得する。
　次に、検索部２０４は、ステップＳ２１で取得された検索条件と、ステップＳ２４で検索された制限リソースの実体集合群に基づいて、検索パス生成部２０５を用いて検索パスを生成する。そして、検索部２０４は、検索パス生成部２０５を用いて、生成した検索パスに基づいてパスインデックスを検索するためのパスクエリを生成する（ステップＳ２５）。
　次に、検索部２０４は、パスクエリを用いて、インデックスレポジトリ２０３を検索し、検索結果を表すリソースＩＤ群を取得する（ステップＳ２６）。
　次に、検索部２０４は、検索結果を表すリソースＩＤ群のサブグラフ群をモデルデータＤＢ２０７から取得する。そして、検索部２０４は、サブグラフ群を構成して検索結果を表すグラフデータを生成し、生成したグラフデータを入出力部２０６へ出力する。そして、入出力部２０６は、検索結果を表すグラフデータをクライアント装置１３に出力する（ステップＳ２７）。
　以上で、情報検索装置２１は検索処理を終了する。
　ここで、ステップＳ２５におけるパスクエリ生成処理の詳細について、図１５を用いて説明する。
　まず、検索パス生成部２０５は、検索部２０４から、検索条件と、制限リソース群と、制限リソースの実体集合群を受け取る。
　次に、検索パス生成部２０５は、検索条件から、検索結果として得たい目的リソースを抽出する（ステップＳ３１）。
　次に、検索パス生成部２０５が、各制限リソースに対して、次の処理を実施する。
　ここでは、まず、目的リソースと、この制限リソース間の知識情報モデル上でのプロパティのつらなりを特定し、プロパティ列を検索パスとして生成する（ステップＳ３２）。
　次に、検索パス生成部２０５は、この制限リソースの実体集合をＯＲ結合し、検索パスの制限リソースの位置に登録する（ステップＳ３３）。
　次に、検索パス生成部２０５は、検索パスの目的リソースの位置に目的リソースを示す予約語ＴＨＩＳを登録する（ステップＳ３４）。
　次に、検索パス生成部２０５は、生成した検索パスに基づいて、未特定箇所を考慮してターム間の距離１まで許容するフレーズクエリを生成する（ステップＳ３５）。ここで、ステップＳ３２～Ｓ３４で生成された検索パスには、プロパティ間でリソースが特定されていない未特定箇所が含まれる場合がある。このため、検索パス生成部２０５は、プロパティ間の未特定箇所にリソースが１つまで挿入可能であるとするフレーズクエリを生成する。なお、プロパティ間に挿入可能な要素数は１つには限定されず、検索条件の内容に応じて適宜設定される。
　検索パス生成部２０５は、ステップＳ３２～Ｓ３５の処理を、各制限リソースに対して実行する。
　次に、検索パス生成部２０５は、検索条件において目的リソースのプロパティに対する制限がある場合は、プロパティクエリ群を生成する（ステップＳ３６）。
　次に、検索パス生成部２０５は、すべての制限リソースに対するフレーズクエリ群と、目的リソースのプロパティクエリ群をＡＮＤ結合し、パスクエリとして検索部２０４に返却する（ステップＳ３７）。
　以上で、パスクエリ生成処理の説明を終了する。
　次に、情報検索装置２１による検索処理の一例について説明する。
　ここでは、クライアント装置１３が情報検索装置２１に対して、図７に示した知識情報モデルから「２０１０年内に保障が切れる掛け捨て保険に入っている家族がいる人を担当している営業担当者」を検索するよう要求した場合について再度図１４および図１５を用いて説明する。
　まず、入出力部２０６は、上述の検索条件を表す擬似ＳＱＬ文（式１）をクライアント装置１３から取得する（ステップＳ２１）。
[式１]
Select x; Where x type Employee, x
hasClient y, y hasFamilyMember z, z hasInsurance i, i validUntil ＜ 20110101, i
isNonrefundable true, i type Insurance; 
　次に、検索部２０４は、式１から、変数ｉを制限リソースとして抽出する（ステップＳ２２）。
　次に、検索部２０４は、検索パス生成部２０５を用いて、この制限リソースを検索するクエリとして、変数ｉを制限している条件を用い式２のクエリを生成する（ステップＳ２３）。
[式２]
Select i; Where i validUntil ＜ 20110101, i
isNonrefundable true, i type Insurance; 
　次に、検索部２０４は、式２を用いて、リテラルプロパティインデックス群およびメタデータインデックス群に対する検索を行い、制限リソースの実体として、リソースＩＤ　ａ１を得る（ステップＳ２４）。
　次に、検索パス生成部２０５は、式１から、目的リソースとして、ｘを抽出する（ステップＳ３１）。
　次に、検索パス生成部２０５は、目的リソースｘと、制限リソースｉ間の検索パスとして、
[hasClient][hasFamilyMember][hasInsurance]
を生成する（ステップＳ３２）。
　次に、検索パス生成部２０５は、検索パスに対して、制限リソースの位置である末尾に、制限リソースの実体ａ１を追加し、検索パスを、
[hasClient][hasFamilyMember][hasInsurance][a1]
とする（ステップＳ３３）
　さらに、検索パス生成部２０５は、生成した検索パスに対して、目的リソースの位置である先頭に、予約語ＴＨＩＳを追加し、検索パスを、
[THIS][hasClient][hasFamilyMember][hasInsurance][a1]
とする（ステップＳ３４）。
　次に、検索パス生成部２０５は、生成した検索パスを元に、未特定箇所を考慮してターム間距離１を許容するフレーズクエリを生成する（ステップＳ３５）。このフレーズクエリは例えば次のように表現される。
THIS.{0,1}hasClient.{0,1}hasFamilyMember.{0,1}hasInsurance.{0,1}a1
　ここで、.{0,1}はその位置に他のタームが１つまで挿入可能であることを表す。また、このフレーズクエリを概念的に表したものを図１６に示しておく。このように、検索パス生成部２０５は、検索パスにおけるタームの出現順序と未特定箇所に挿入可能な要素数を考慮してフレーズクエリを生成する。
　次に、検索パス生成部２０５は、目的リソースｘに対するプロパティ制限として、x type Employeeに相当するプロパティクエリを生成する（ステップＳ３６）。
　次に、検索パス生成部２０５は、ステップＳ３５で生成したフレーズクエリと、ステップＳ３６で生成したプロパティクエリをＡＮＤ結合し、パスクエリとして返却する（ステップＳ３７）。
　検索部２０４は、このパスクエリを用いて、パスインデックス、リテラルプロパティインデックス群およびメタデータインデックスに対する検索を行い、目的リソースとして、ｅ１を得る（ステップＳ２６）。
　ここで、ステップＳ２６において、検索部２０４が目的リソースを検索する動作例についてさらに詳細に説明する。
（ステップＳ２６－１）：検索部２０４は、パスインデックスから、フレーズクエリの先頭のタームＴＨＩＳを含むリソースを検索する（ｂ１，ｅ１，ｃ１，ｐ１，ａ１，ａ２が検索される）。
（ステップＳ２６－２）：検索部２０４は、パスインデックスから、次のタームhasClientを検索する（ｂ１，ｅ１が検索される）。
（ステップＳ２６－３）：検索部２０４は、ステップＳ２６－１およびＳ２６－２の結果をリソース単位でマージする（ｂ１，ｅ１が残る）。
（ステップＳ２６－４）：検索部２０４は、パスインデックスから、次のタームhasFamilyMemberを検索する（ｂ１，ｅ１，ｃ１が検索される）。
（ステップＳ２６－５）：ステップＳ２６－３およびＳ２６－４の結果をリソース単位でマージする（ｂ１，ｅ１が残る）。
（ステップＳ２６－６）：検索部２０４は、パスインデックスから、次のタームhasInsuranceを検索する（ｂ１，ｅ１，ｃ１，ｐ１が検索される）。
（ステップＳ２６－７）：検索部２０４は、ステップＳ２６－５およびＳ２６－６の結果をリソース単位でマージする（ｂ１，ｅ１が残る）。
（ステップＳ２６－８）：検索部２０４は、パスインデックスから、次のタームa1を検索する（ｂ１，ｅ１，ｃ１，ｐ１が検索される)。
（ステップＳ２６－９）：検索部２０４は、ステップＳ２６－７およびＳ２６－８の結果をリソース単位でマージする（ｂ１，ｅ１が残る）。
（ステップＳ２６－１０）：検索部２０４は、マージされて残ったリソースｂ１、ｅ１のパスフィールドの位置情報に基づいて、リソースのフィルタリングを行う（最終的な検索結果としてｅ１が残る）。
　なお、検索部２０４は、ステップＳ２６－１０におけるフィルタリング処理を、各ステップＳ２６－１～９後にそれぞれ実行してもよい。また、検索部２０４は、このフィルタリング処理を各ステップＳ２６－１～９後に実行するか否かを、検索処理またはマージ処理後のリソース数の増加傾向に基づいて判断してもよい。
　このようにして、検索結果としてリソースｅ１を得た検索部２０４は、リソースｅ１のサブグラフをモデルデータＤＢ２０７から取得し、入出力部２０６へ出力する（ステップＳ２７）。
　なお、クライアント装置１３によって要求される検索条件の表現形式は、式１のような擬似ＳＱＬ文に限定されず、例えば、ＲＤＦグラフそのものを表す情報や、ＳＰＡＲＱＬ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ　ａｎｄ　ＲＤＦ　Ｑｕｅｒｙ　Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＳＰＡＲＱＬ）などのＲＤＦクエリ言語であっても良い。
　次に、本発明の第２の実施の形態の効果について説明する。
　本発明の第２の実施の形態としての情報検索システムは、知識情報モデルが複雑化しても目的リソースを高速に検索することができる。
　その理由は、パスインデックスが、知識情報モデルを構成する語彙を索引語としているため、知識情報モデルが複雑化しても、検索速度に影響する索引語数を知識情報モデルの語彙数のオーダーに抑えられるためである。
　さらなる理由は、目的リソースを検索をする際に、パスクエリを構成する各タームを含むパスフィールドを有するリソースをパスインデックスから検索してマージすることによりリソースを絞り込んでいくので、マージ処理の計算量を削減できるからである。対して、非特許文献１に記載されたものの場合は、目的リソースを検索する際に、条件となる「x hasClient y」、「y hasFamilyMember z」をそれぞれ満たすものを検索してjoin結合していく。したがって、知識情報モデルの複雑化に伴い、join後に残るタプル数が組合せ的に増大し、join演算に時間がかかることになるからである。
　したがって、本発明の第２の実施の形態としての情報検索システムは、検索要求に含まれるリソースの連なりが長くなった場合でも、その影響をほとんど受けず略一定の検索速度で検索することができる。
　また、本発明の第２の実施の形態におけるパスインデックスのデータ構造は、目的リソースの検索対象となる知識情報モデルを格納するためのデータ構造として好適である。
　その理由は、パスインデックスが、知識情報モデルを構成するタームに、そのポスティングリストを対応付けて格納しているため、索引語数を抑えながら知識情報モデルを格納することができるからである。このデータ構造に対して、パスクエリを構成するタームを含むパスフィールドを有するリソースがパスインデックスから検索され、その後位置情報が用いられてフィルタリングされることにより、目的リソースを高速に検索可能だからである。
　また、本発明の第２の実施の形態としての情報検索システムは、知識情報モデルを格納する資源消費量を軽減することができる。
　その理由は、知識情報モデルを格納するのに必要なデータ構造が、モデルデータＤＢおよびインデックスレポジトリのみで済むためである。さらに、モデルデータＤＢ内のサブグラフは、検索には使用されず検索結果を提示する際に使用されるため、圧縮形式で格納されることも可能だからである。また、インデックスレポジトリのうち、パスインデックスは、インデックスサイズを決定する要因である索引語数を、パス数ではなく語彙数のオーダーに抑えることができるからである。さらに、リテラルプロパティインデックス群およびメタデータインデックス群は、パスインデックスに比べると十分小さく、かつ保存する情報もタームおよびリソースＩＤのみであるため資源の消費量は少ない。したがって、モデルデータＤＢおよびインデックスレポジトリの双方を小規模に抑えることが可能であり、記憶装置等の資源の消費量を軽減することができる。
　（第３の実施の形態）
　次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して説明する。
　まず、本発明の第３の実施の形態としての情報検索システム３の機能ブロック構成を図１７に示す。なお、図１７において、本発明の第２の実施の形態と同一の構成については同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
　情報検索システム３は、本発明の第２の実施の形態としての情報検索システム２に対して、パスフィールド生成部２０１に替えてパスフィールド生成部３０１を有する情報検索装置３１を備える点が異なる。
　パスフィールド生成部３０１は、パスフィールド生成部２０１に対して、各リソースを起点としてたどることができるパスとして、接尾辞パスの代わりに完全パスを用いる点が異なる。ここで、完全パスとは、ルートリソースから起点となるリソースまでのパスを、起点となるリソースからの接尾辞パスに連結したパスである。
　例えば、パスフィールド生成部３０１によって生成されたパスフィールドの一例を、図１８に示す。図１８は、リソースｅ１のパスフィールドを表している。このリソースｅ１のパスフィールドは、ｅ１を起点とする１０本のパスが完全パスで表され、連結されたものである。
　以上のように構成された本発明の第３の実施の形態の動作について図面を参照して説明する。
　本発明の第３の実施の形態としての情報検索システム３は、本発明の第２の実施の形態と同様に、インデックス生成処理と、検索処理と、パスクエリ生成処理とを実行するが、本発明の第２の実施の形態とは、インデックス生成処理が異なる。
　情報検索システム３のインデックス生成処理について図１９を用いて説明する。情報検索システム３は、図１３に示した本発明の第２の実施の形態としての情報検索システム２のインデックス生成処理に対して、ステップＳ１２の代わりに、完全パスを用いてパスフィールドを生成するステップＳ４２を実行する点が異なる。
　ステップＳ４２の例として、図７にあげた知識情報モデルのリソースｅ１に対するパスフィールドの生成について説明する。パスフィールド生成部３０１は、リソースｅ１を起点とする１０本のパスを抽出する。そして、パスフィールド生成部３０１は、各パスを、[b1][hasEmployee]というルートリソースからリソースｅ１までのパスと、リソースｅ１からの接尾辞パスとを連結した完全パスとして表し、これらを連結してリソースｅ１のパスフィールドとする。
　情報検索装置３１は、ステップＳ１１およびＳ１３～Ｓ１５を、本発明の第２の実施の形態におけるインデックス生成処理と同様に実行して、インデックス生成処理を終了する。
　次に、本発明の第３の実施の形態の効果について述べる。
　本発明の第３の実施の形態としての情報検索システムは、知識情報モデルに対する検索機能を向上させることができる。 
　その理由は、完全パスを連結したパスフィールドを用いることにより、例えば「売り上げ５億円以上の企業に勤めている社員」といったように、制限リソースから目的リソースへのパスを検索する検索要求に対応できるからである。
　（第４の実施の形態）
　次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
　まず、本発明の第４の実施の形態としての情報検索システム４の機能ブロック構成を図２０を参照して説明する。なお、図２０において、本発明の第２の実施の形態と同一の構成には同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
　情報検索システム４は、本発明の第２の実施の形態としての情報検索システム２に対して、索引更新部４０９をさらに有する情報検索装置４１を備えている点が異なる。
　索引更新部４０９は、知識情報レポジトリ２２から、リソースと、そのリソースに関連するプロパティと、そのプロパティの目的語であるリソースまたはリテラルと、を取得する。そして、索引更新部４０９は、モデルデータＤＢ２０７に登録されているサブグラフとの比較を行い、変更、追加または削除されたリソースを差分リソースとして特定する。そして、索引更新部４０９は、インデックスレポジトリ２０３およびモデルデータＤＢ２０７に格納された情報のうち、差分リソースに関連する情報の更新を行う。
　以上のように構成された情報検索システム４の動作について図面を参照して説明する。
　情報検索システム４のインデックス生成処理と、検索処理と、パスクエリ生成処理とは、本発明の第２の実施の形態としての情報検索システム２と同様であるため、これらの動作の詳細な説明を省略する。
　さらに、情報検索システム４は、インデックス更新処理を行う。情報検索システム４のインデックス更新処理について図２１を用いて説明する。
　まず、索引更新部４０９が、知識情報レポジトリ２２から、リソースと、そのリソースに関連するプロパティと、その目的語のリソースまたはリテラルを取得する。そして、索引更新部４０９は、取得した情報とモデルデータＤＢ２０７に既に登録されているサブグラフとを比較して、変更または追加の差分リソースを一時記憶する（ステップＳ５１）。
　次に、索引更新部４０９が、モデルデータＤＢ２０７に登録されているが、知識情報レポジトリ２２に存在しないリソースを特定し、削除の差分リソースとして一時記憶する（ステップＳ５２）。
　次に、索引更新部４０９は、すべての差分リソースおよびそのサブグラフをモデルデータＤＢ２０７から削除する（ステップＳ５３）。
　次に、索引更新部４０９は、すべての差分リソースに関係する情報を、インデックスレポジトリ２０３から削除する（ステップＳ５４）。具体的には、索引更新部４０９は、パスインデックスから、差分リソースに対応するタプルを削除する。また、索引更新部４０９は、差分リソースに関する情報を含むポスティングリストから、該当する情報を削除する。また、索引更新部４０９は、リテラルプロパティインデックス群およびメタデータインデックス群からも差分リソースに関連するタプルを削除する。
　次に、索引更新部４０９は、変更または追加の各差分リソースについて、以下の処理を実行する。
　ここでは、まず、索引更新部４０９が、パスフィールド生成部２０１を用いて、この差分リソースのパスフィールドを生成する（ステップＳ５５）。
　次に、索引更新部４０９は、トークナイズ部２１２を用いて、知識情報レポジトリ２２から得たモデル中のタームに基づいて、ステップＳ５５で生成したパスフィールドをターム単位にトークナイズする（ステップＳ５６）。
　次に、索引更新部４０９は、この差分リソースに関係する情報を、インデックスレポジトリ２０３に登録する（ステップＳ５７）。具体的には、索引更新部４０９は、トークナイズされたパスフィールドに基づいて、この差分リソースのポスティングリストを生成し、パスインデックスへの登録を行う。また、索引更新部４０９は、この差分リソースのパスフィールドに含まれる各タームのポスティングリストに、この差分リソースとこのパスフィールドにおける該タームの位置情報とからなる情報をそれぞれ追加する。また、索引更新部４０９は、この差分リソースがリテラルプロパティまたは特殊なプロパティを持つリソースであれば、リテラルプロパティインデックス群またはメタデータインデックス群への登録も行う。
　次に、索引更新部４０９は、この差分リソースと、このリソースから所定の深さのサブグラフを、モデルデータＤＢ２０７へ登録する（ステップＳ５８）。
　ステップＳ５５～Ｓ５８の処理を変更または追加の差分リソースすべてに実行すると、情報検索システム４は、インデックス更新処理を終了する。
　次に、本発明の第４の実施の形態の効果について述べる。
　本発明の第４の実施の形態としての情報検索システムは、知識情報から目的リソースをより高速に検索させるためのインデックスレポジトリの更新処理をより効率的に行うことができる。
　その理由は、知識情報レポジトリとモデルデータＤＢとを比較することにより、知識情報モデルの変更箇所を特定することができ、特定した変更箇所のみインデックスレポジトリおよびモデルデータＤＢを更新するためである。このとき、インデックスレポジトリおよびモデルデータＤＢの索引語数はモデルの語彙数のオーダーに抑えられているため、変更箇所をインデックスレポジトリおよびモデルデータＤＢに反映する更新時間を短縮することができるからである。
　なお、本発明の第２～第４の実施の形態としての情報検索システムは、グラフ構造情報としてＲＤＦグラフで表された知識情報モデルから目的リソースを検索するものとして説明しているが、複数のノードおよびノード間を結ぶエッジによって表されるその他のグラフ構造情報から目的ノードを検索する場合にも適用可能である。
　また、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明した情報検索装置の動作を、本発明のコンピュータ・プログラムとして情報検索装置の記憶装置（記憶媒体）に格納しておき、係るコンピュータ・プログラムを当該ＣＰＵが読み出して実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコード或いは記憶媒体によって構成される。また、当該ＣＰＵが係るコンピュータ・プログラムを実行することにより、上述の各実施の形態の機能ブロック構成図に示したパスフィールド生成部、索引生成部、索引更新部、トークナイズ部、検索部および検索パス生成部の各処理を実現する。
　また、上述した本発明の各実施の形態において、グラフ構造格納装置および知識情報レポジトリは、情報検索装置を構成するコンピュータの記憶装置によってローカルファイルシステムとして構成されていてもよい。
　また、上述した本発明の各実施の形態において、クライアント装置は、情報検索装置を構成するコンピュータの記憶装置に格納されたアプリケーションによって同一のコンピュータ上で実現されるものであってもよい。
　また、上述した本発明の各実施の形態において、情報検索装置は、クライアント装置から検索要求を取得する代わりに、入出力装置を介して利用者から検索要求を取得してもよい。この場合、情報検索装置は、検索結果も入出力装置を介して利用者に提示してもよい。
　また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。
　また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。
　また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
　複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードを検索する情報検索装置であって、
　前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドを、ノード毎に生成するパスフィールド生成部と、
　前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成部と、
　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成する検索パス生成部と、
　前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを、前記インデックスレポジトリから検索し、当該検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する検索部と、
　を備えた情報検索装置。
（付記２）
　前記検索部は、前記検索パスの一部に未特定箇所がある場合、当該検索パスにおける要素の出現順序および未特定箇所に挿入可能な要素数に基づいて前記目的ノードの検索を行う、ことを特徴とする付記１に記載の情報検索装置。
（付記３）
　前記パスフィールド生成部は、前記各ノードを起点としてたどることができる各パスを、前記グラフ構造情報におけるルートノードからの前記要素の列で表すことによって前記パスフィールドを生成する、ことを特徴とする付記１または付記２に記載の情報検索装置。
（付記４）
　前記グラフ構造情報において変更された要素を表す差分情報を取得し、前記差分情報に基づいて前記パスフィールド生成部および前記索引生成部を制御することによって前記インデックスレポジトリを更新する索引更新部をさらに備えた、ことを特徴とする付記１から付記３のいずれかに記載の情報検索装置。
（付記５）
　前記グラフ構造情報から前記各ノードを起点とする所定の深さのサブグラフを抽出し、抽出したサブグラフを格納するサブグラフ格納部と、
　前記検索部によって検索された目的ノードを起点とするサブグラフを提示する検索結果提示部と、
をさらに備えた、ことを特徴とする付記１から付記４のいずれかに記載の情報検索装置。
（付記６）
　複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を格納するデータ構造であって、
　前記各要素と、
　前記要素毎にそれぞれ生成され、前記各ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを連結して表した各ノードのパスフィールドのうち、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストと、
　を対応付けて格納したデータ構造。
（付記７）
　前記ポスティングリストに含まれる前記位置情報は、前記各ノードを起点としてたどることができる各パスを、前記グラフ構造情報におけるルートノードからの前記要素の列で表して連結したパスフィールドにおける位置を表す、ことを特徴とする付記６に記載のデータ構造。
（付記８）
　複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を格納したグラフ構造情報格納装置と、
　前記グラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードの検索を要求するクライアント装置と、
　前記グラフ構造情報から前記目的ノードを検索する情報検索装置と、
　を備えた情報検索システムであって、
　前記情報検索装置は、
　前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドを、ノード毎にそれぞれ生成するパスフィールド生成部と、
　前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成部と、
　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成する検索パス生成部と、
　前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを、前記インデックスレポジトリから検索し、当該検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する検索部と、
　を有する情報検索システム。
（付記９）
　複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードを検索する情報検索装置の動作制御のためのコンピュータ・プログラムであって、
　前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドを、ノード毎に生成するパスフィールド生成処理と、
　前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成処理と、
　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成する検索パス生成処理と、
　前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを、前記インデックスレポジトリから検索し、当該検索されたノードのうち、前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する検索処理と、
　をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
（付記１０）
　グラフ構造情報格納装置が、複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を格納し、
　情報検索装置が、
　前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、
　抽出したパスを連結したパスフィールドをノード毎にそれぞれ生成し、
　前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、
　前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けてインデックスレポジトリに格納し、
　クライアント装置が、
　前記グラフ構造情報のうち検索条件を満たす目的ノードの検索を前記情報検索装置に要求し、
　前記情報検索装置が、
　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成し、
　前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを前記インデックスレポジトリから検索し、
　検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する、
　情報検索方法。
（付記１１）
　複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードを検索する情報検索装置が、
　前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、
　抽出したパスを連結したパスフィールドをノード毎にそれぞれ生成し、
　前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、
　前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けてインデックスレポジトリに格納し、
　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成し、
　前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを前記インデックスレポジトリから検索し、
　検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する、
　情報検索方法。
（付記１２）
　前記情報検索装置の前記検索部は、前記検索パスの一部に未特定箇所がある場合、当該検索パスにおける要素の出現順序および未特定箇所に挿入可能な要素数に基づいて前記目的ノードの検索を行うことを特徴とする付記８に記載の情報検索システム。
（付記１３）
　前記検索処理において、前記検索パスの一部に未特定箇所がある場合、当該検索パスにおける要素の出現順序および未特定箇所に挿入可能な要素数に基づいて前記目的ノードの検索を行うことを特徴とする付記９に記載のコンピュータ・プログラム。
（付記１４）
　前記情報検索装置が、
　前記目的ノードを検索する際に、前記検索パスの一部に未特定箇所がある場合、当該検索パスにおける要素の出現順序および未特定箇所に挿入可能な要素数に基づいて前記目的ノードの検索を行うことを特徴とする付記１０または付記１１に記載の情報検索方法。
　なお、本発明は、日本国にて２０１０年５月１４日に特許出願された特願２０１０－１１１９４０の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
　本発明は、グラフ構造情報が複雑化しても目的のノードを高速に検索することができる情報検索装置を提供することができ、大規模な知識情報モデルから目的リソースを検索する知識情報検索装置等として好適である。
　１、２、３、４　　情報検索システム
　１１、２１、３１、４１　　情報検索装置
　１２　　グラフ構造情報格納装置
　１３　　クライアント装置
　２２　　知識情報レポジトリ
　１０１、２０１、３０１　　パスフィールド生成部
　１０２、２０２　　索引生成部
　１０３、２０３　　インデックスレポジトリ
　１０４、２０４　　検索部
　１０５、２０５　　検索パス生成部
　２０６　　入出力部
　２０７　　モデルデータＤＢ
　２１２　　トークナイズ部
　４０９　　索引更新部
 

Claims (10)

  1. 　複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードを検索する情報検索装置であって、
    　前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドを、ノード毎に生成するパスフィールド生成部と、
    　前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成部と、
    　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成する検索パス生成部と、
    　前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを、前記インデックスレポジトリから検索し、当該検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する検索部と、
    を備えた情報検索装置。
  2. 　前記検索部は、前記検索パスの一部に未特定箇所がある場合、当該検索パスにおける要素の出現順序および未特定箇所に挿入可能な要素数に基づいて前記目的ノードの検索を行う、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
  3. 　前記パスフィールド生成部は、前記各ノードを起点としてたどることができる各パスを、前記グラフ構造情報におけるルートノードからの前記要素の列で表すことによって前記パスフィールドを生成する、
    ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報検索装置。
  4. 　前記グラフ構造情報において変更された要素を表す差分情報を取得し、前記差分情報に基づいて前記パスフィールド生成部および前記索引生成部を制御することによって前記インデックスレポジトリを更新する索引更新部をさらに備えた、
    ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報検索装置。
  5. 　前記グラフ構造情報から前記各ノードを起点とする所定の深さのサブグラフを抽出し、抽出したサブグラフを格納するサブグラフ格納部と、
    　前記検索部によって検索された目的ノードを起点とするサブグラフを提示する検索結果提示部と、
    をさらに備えた、ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の情報検索装置。
  6. 　複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を格納するデータ構造であって、
    　前記各要素と、
    　前記要素毎にそれぞれ生成され、前記各ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを連結して表した各ノードのパスフィールドのうち、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストと、
    を対応付けて格納したデータ構造。
  7. 　前記ポスティングリストに含まれる前記位置情報は、前記各ノードを起点としてたどることができる各パスを、前記グラフ構造情報におけるルートノードからの前記要素の列で表して連結したパスフィールドにおける位置を表す、
    ことを特徴とする請求項６に記載のデータ構造。
  8. 　複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を格納したグラフ構造情報格納装置と、
    　前記グラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードの検索を要求するクライアント装置と、
    　前記グラフ構造情報から前記目的ノードを検索する情報検索装置と、
    　を備えた情報検索システムであって、
    　前記情報検索装置は、
    　前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドを、ノード毎にそれぞれ生成するパスフィールド生成部と、
    　前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成部と、
    　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成する検索パス生成部と、
    　前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを、前記インデックスレポジトリから検索し、当該検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する検索部と、
    を有する情報検索システム。
  9. 　複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報から検索条件を満たす目的ノードを検索する情報検索装置の動作制御のためのコンピュータ・プログラムであって、
    　前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、抽出したパスを連結したパスフィールドを、ノード毎に生成するパスフィールド生成処理と、
    　前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けたインデックスレポジトリを生成する索引生成処理と、
    　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成する検索パス生成処理と、
    　前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを、前記インデックスレポジトリから検索し、当該検索されたノードのうち、前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する検索処理と、
    をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
  10. 　グラフ構造情報格納装置が、複数のノードおよびノード間を結ぶエッジを要素とするグラフ構造情報を格納し、
    　情報検索装置が、
    　前記グラフ構造情報に含まれる各ノードについて、該ノードを起点としてたどることができる前記要素の列であるパスを抽出し、
    　抽出したパスを連結したパスフィールドをノード毎にそれぞれ生成し、
    　前記グラフ構造情報を構成する各要素について、該要素が含まれるパスフィールドを有するノードと該要素が該パスフィールド中に出現する位置を表す位置情報とからなる情報のリストであるポスティングリストを生成し、
    　前記要素と前記ポスティングリストとを対応付けてインデックスレポジトリに格納し、
    　クライアント装置が、
    　前記グラフ構造情報のうち検索条件を満たす目的ノードの検索を前記情報検索装置に要求し、
    　前記情報検索装置が、
    　前記検索条件を表す検索パスを前記要素の列として生成し、
    　前記検索パスに含まれる各要素が含まれるパスフィールドを有するノードを前記インデックスレポジトリから検索し、
    　検索されたノードのうち前記検索パスにおける要素の出現順序を満たすパスフィールドを有するノードを、前記位置情報に基づいて抽出することにより前記目的ノードを検索する、
    　情報検索方法。
     
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