(57)【要約】【課題】  ラベル付き有向グラフで表現されたネットワークの分析を高い精度で行うことが可能なネットワーク分析装置、ネットワーク分析方法、およびネットワーク分析用プログラムを提供する。【解決手段】  ラベル付き有向グラフのＲＤＦデータが記憶されたＲＤＦデータ記憶装置１０に接続され、指定されたラベルと同一ラベルを持つキーノードを有する分析グラフパターンのキーノードに、指定されたラベルに対応するノードの値のうち指定された複数のノード値を代入することでＲＤＦデータの中から特定した結果ノードの重なり具合を示す係数を算出し、この係数が予め設定された閾値以上のノード間にエッジを有するように、ラベル無し無向グラフの分析グラフを生成する分析グラフ生成部３１と、この分析グラフのネットワーク分析を行うネットワーク分析部３３とを備える。【選択図】図１
2011248534.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ要素を示す値およびこの値の種類を示すラベルからなるノードと、ノード間の関係を示すラベルおよびこの関係の向きからなるエッジとから構成されるラベル付有向グラフの構造を持つグラフ構造データが記憶されたグラフ構造データ記憶装置と、外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノード、および任意の値を取り得るノード含むグラフ構造で構成されたグラフパターンを記憶するグラフパターン記憶装置とに接続されたネットワーク分析装置において、
指定されたラベルと同一ラベルを持つキーノードを有する分析グラフパターンをグラフパターン記憶装置から取得するグラフパターン取得部と、
前記グラフパターン取得部で取得された分析グラフパターンのキーノードに、指定された複数のノードの値をそれぞれ代入することで、前記グラフ構造データ記憶装置に記憶されたグラフ構造データの中から結果ノードを特定する結果ノード特定部と、
前記指定された複数のノードの値を有するノードの任意の２ノードについて、前記結果ノード特定部で特定された結果ノードの重なり具合を示す係数を算出し、算出された係数が、予め設定された条件を満たすノード間にエッジを有するように、前記複数のノードの値を有するノードから構成されるラベル無し無向グラフの分析グラフを生成する分析グラフ生成部と、
前記分析グラフ生成部で生成された分析グラフに対して、所定の分析手法を用いてネットワーク分析を行い、分析結果を生成するネットワーク分析部と、
を備えることを特徴とするネットワーク分析装置。
【請求項２】
データ要素を示す値およびこの値の種類を示すラベルからなるノードと、ノード間の関係を示すラベルおよびこの関係の向きからなるエッジとから構成されるラベル付有向グラフの構造を持つグラフ構造データが記憶されたグラフ構造データ記憶装置に接続されたネットワーク分析装置において、
外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノードと、任意の値を取り得るノードと含むグラフ構造で構成されたグラフパターンで、前記グラフ構造データ記録装置に格納されたグラフ構造データから所定数以上のグラフ構造部分がマッチングされるものを抽出する頻出グラフパターン抽出部と、
前記頻出グラフパターン抽出部で抽出されたグラフパターンのうち、指定されたラベルと同一ラベルを持つキーノードを有するものを分析グラフパターンとして取得するグラフパターン取得部と、
前記グラフパターン取得部で取得された分析グラフパターンのキーノードに、指定された複数のノードの値をそれぞれ代入することで、前記グラフ構造データ記憶装置に記憶されたグラフ構造データの中から結果ノードを特定する結果ノード特定部と、
前記指定された複数のノードの値を有するノードの任意の２ノードについて、前記結果ノード特定部で特定された結果ノードの重なり具合を示す係数を算出し、算出された係数が、予め設定された条件を満たすノード間にエッジを有するように、前記複数のノードの値を有するノードから構成されるラベル無し無向グラフの分析グラフを生成する分析グラフ生成部と、
前記分析グラフ生成部で生成された分析グラフに対して、所定の分析手法を用いてネットワーク分析を行い、分析結果を生成するネットワーク分析部と、
を備えることを特徴とするネットワーク分析装置。
【請求項３】
前記ネットワーク分析部でネットワーク分析が行われた分析グラフ内の、所定の条件を満たすノードまたはエッジに関するメタデータを周辺情報として取得する周辺情報取得部と、
前記周辺情報取得部で取得した周辺情報を、前記ネットワーク分析部で生成された分析結果に付加し、提供情報として出力する提供情報出力部と
をさらに有することを特徴とする請求項１または２に記載のネットワーク分析装置。
【請求項４】
データ要素を示す値およびこの値の種類を示すラベルからなるノードと、ノード間の関係を示すラベルおよびこの関係の向きからなるエッジとから構成されるラベル付有向グラフの構造を持つグラフ構造データが記憶されたグラフ構造データ記憶装置と、外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノード、および任意の値を取り得るノード含むグラフ構造で構成されたグラフパターンを記憶するグラフパターン記憶装置とに接続されたコンピュータが、
指定されたラベルと同一ラベルを持つキーノードを有する分析グラフパターンをグラフパターン記憶装置から取得するグラフパターン取得ステップと、
前記グラフパターン取得ステップで取得された分析グラフパターンのキーノードに、指定された複数のノードの値をそれぞれ代入することで、前記グラフ構造データ記憶装置に記憶されたグラフ構造データの中から結果ノードを特定する結果ノード特定ステップと、
前記指定された複数のノードの値を有するノードの任意の２ノードについて、前記結果ノード特定部で特定された結果ノードの重なり具合を示す係数を算出し、算出された係数が、予め設定された条件を満たすノード間にエッジを有するように、前記複数のノードの値を有するノードから構成されるラベル無し無向グラフの分析グラフを生成する分析グラフ生成ステップと、
前記分析グラフ生成ステップで生成された分析グラフに対して、所定の分析手法を用いてネットワーク分析を行い、分析結果を生成するネットワーク分析ステップと、
を有することを特徴とするネットワーク分析方法。
【請求項５】
データ要素を示す値およびこの値の種類を示すラベルからなるノードと、ノード間の関係を示すラベルおよびこの関係の向きからなるエッジとから構成されるラベル付有向グラフの構造を持つグラフ構造データが記憶されたグラフ構造データ記憶装置に接続されたコンピュータが、
外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノードと、任意の値を取り得るノードと含むグラフ構造で構成されたグラフパターンで、前記グラフ構造データ記録装置に格納されたグラフ構造データから所定数以上のグラフ構造部分がマッチングされるものを抽出する頻出グラフパターン抽出ステップと、
前記頻出グラフパターン抽出部で抽出されたグラフパターンのうち、指定されたラベルと同一ラベルを持つキーノードを有するものを分析グラフパターンとして取得するグラフパターン取得ステップと、
前記グラフパターン取得部で取得された分析グラフパターンのキーノードに、指定された複数のノードの値をそれぞれ代入することで、前記グラフ構造データ記憶装置に記憶されたグラフ構造データの中から結果ノードを特定する結果ノード特定ステップと、
前記指定された複数のノードの値を有するノードの任意の２ノードについて、前記結果ノード特定部で特定された結果ノードの重なり具合を示す係数を算出し、算出された係数が、予め設定された条件を満たすノード間にエッジを有するように、前記複数のノードの値を有するノードから構成されるラベル無し無向グラフの分析グラフを生成する分析グラフ生成ステップと、
前記分析グラフ生成ステップで生成された分析グラフに対して、所定の分析手法を用いてネットワーク分析を行い、分析結果を生成するネットワーク分析ステップと、
を有することを特徴とするネットワーク分析方法。
【請求項６】
前記ネットワーク分析ステップでネットワーク分析が行われた分析グラフ内の、所定の条件を満たすノードまたはエッジに関するメタデータを周辺情報として取得する周辺情報取得ステップと、
前記周辺情報取得ステップで取得した周辺情報を、前記ネットワーク分析ステップで生成された分析結果に付加し、提供情報として出力する提供情報出力ステップと
をさらに有することを特徴とする請求項４または５に記載のネットワーク分析方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜３のいずれか一つに記載のネットワーク分析装置として機能させることを特徴とするネットワーク分析用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ラベル付き有向グラフにより表現されたネットワークを分析する、グラフパターンを用いたネットワーク分析装置、ネットワーク分析方法、およびネットワーク分析用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、膨大な量のデータの中から、人間の意志決定に必要な情報として特徴的な傾向を示す情報を抽出するための技術として、データマイニング技術がある。このデータマイニング技術では、主に統計手法によりデータどうしの関連性を分析することにより算出された、特徴的な数値が用いられている。
【０００３】
しかしこの統計手法では、様々な事物が複雑に関連し合う事象がノードおよびノード間をつなぐエッジによりネットワークとして表現されたグラフ構造データの中から関連性を分析するには不向きであるため、このグラフ構造データの特徴を数学的に分析するためのネットワーク分析技術が注目され盛んに研究されている。
【０００４】
グラフ構造データを分析するネットワーク分析技術の代表的なものとして例えば、中心性分析やクリーク抽出分析がある。
【０００５】
この中心性分析とは、分析対象とするグラフ構造データの中から影響力の強いノードを抽出することで中心的なノードを分析するものであり、またクリーク分析とは、分析対象とするグラフ構造データの中から密接な関連を持つ３個以上のノードで形成される一部分のデータを抽出することでノードの派閥を分析するものである。
【０００６】
これらの分析手法を用いることにより、多量の情報を含むグラフ構造データの分析を行うことができる。
【０００７】
一方近年は、グラフ構造データの中でも、ＲＤＦ（Resource Description Framework）と呼ばれるメタデータの表現方法でラベル付き有向グラフをネットワークで表現することにより、多量の情報をコンピュータで処理可能にする技術であるセマンティックＷｅｂが普及しつつある。
【０００８】
このセマンティックＷｅｂでは、主体および客体となるリソースを記述するために用いる関係や特徴を考慮し、さらに高度なグラフ構造データを処理することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００８−１８１３３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、上述した中心性分析やクリーク分析は、ラベル無し無向グラフ（１種類のノードおよび１種類のエッジで構成されたグラフ）で表現されたネットワークの分析を想定したものであり、ラベル付き有向グラフ（複数種類のノードと、ノード間の関係性の有無および関係性の種類を方向で示すエッジで構成されたグラフ）で表現されたネットワークの分析にはそのまま適用できないという問題があった。
【００１１】
ラベル付き有向グラフで表現されたネットワーク分析を行うため、特許文献１に記載の技術を利用することにより、相互関係を求めたい同じラベルのノードに対して同じグラフパターンを用いて分析対象のネットワークの中からパターンマッチングを行い、結果として得られる同種のエッジで構成されたラベル無し無向グラフのグラフ構造データを抽出することが考えられる。
【００１２】
しかし、ここで抽出されたグラフ構造データのエッジにはノード間の相関関係を示す重みが付加されており、そのままネットワーク分析に利用すると相関度の低いエッジがノイズとなり精度の高い分析を行うことができないという問題があった。
【００１３】
そこで本発明では、ラベル付き有向グラフで表現されたネットワークの分析を、高い精度で行うことが可能な、グラフパターンを用いたネットワーク分析装置、ネットワーク分析方法、およびネットワーク分析用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記の課題を解決するための、本発明のネットワーク分析装置は、データ要素を示す値およびこの値の種類を示すラベルからなるノードと、ノード間の関係を示すラベルおよびこの関係の向きからなるエッジとから構成されるラベル付有向グラフの構造を持つグラフ構造データが記憶されたグラフ構造データ記憶装置と、外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノード、および任意の値を取り得るノード含むグラフ構造で構成されたグラフパターンを記憶するグラフパターン記憶装置とに接続されたネットワーク分析装置において、指定されたラベルと同一ラベルを持つキーノードを有する分析グラフパターンをグラフパターン記憶装置から取得するグラフパターン取得部と、前記グラフパターン取得部で取得された分析グラフパターンのキーノードに、指定された複数のノードの値をそれぞれ代入することで、前記グラフ構造データ記憶装置に記憶されたグラフ構造データの中から結果ノードを特定する結果ノード特定部と、前記指定された複数のノードの値を有するノードの任意の２ノードについて、前記結果ノード特定部で特定された結果ノードの重なり具合を示す係数を算出し、算出された係数が、予め設定された条件を満たすノード間にエッジを有するように、前記複数のノードの値を有するノードから構成されるラベル無し無向グラフの分析グラフを生成する分析グラフ生成部と、前記分析グラフ生成部で生成された分析グラフに対して、所定の分析手法を用いてネットワーク分析を行い、分析結果を生成するネットワーク分析部とを備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の他の形態のネットワーク分析装置は、データ要素を示す値およびこの値の種類を示すラベルからなるノードと、ノード間の関係を示すラベルおよびこの関係の向きからなるエッジとから構成されるラベル付有向グラフの構造を持つグラフ構造データが記憶されたグラフ構造データ記憶装置に接続されたネットワーク分析装置において、外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノードと、任意の値を取り得るノードと含むグラフ構造で構成されたグラフパターンで、前記グラフ構造データ記録装置に格納されたグラフ構造データから所定数以上のグラフ構造部分がマッチングされるものを抽出する頻出グラフパターン抽出部と、前記頻出グラフパターン抽出部で抽出されたグラフパターンのうち、指定されたラベルと同一ラベルを持つキーノードを有するものを分析グラフパターンとして取得するグラフパターン取得部と、前記グラフパターン取得部で取得された分析グラフパターンのキーノードに、指定された複数のノードの値をそれぞれ代入することで、前記グラフ構造データ記憶装置に記憶されたグラフ構造データの中から結果ノードを特定する結果ノード特定部と、前記指定された複数のノードの値を有するノードの任意の２ノードについて、前記結果ノード特定部で特定された結果ノードの重なり具合を示す係数を算出し、算出された係数が、予め設定された条件を満たすノード間にエッジを有するように、前記複数のノードの値を有するノードから構成されるラベル無し無向グラフの分析グラフを生成する分析グラフ生成部と、前記分析グラフ生成部で生成された分析グラフに対して、所定の分析手法を用いてネットワーク分析を行い、分析結果を生成するネットワーク分析部とを備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明のネットワーク分析方法は、データ要素を示す値およびこの値の種類を示すラベルからなるノードと、ノード間の関係を示すラベルおよびこの関係の向きからなるエッジとから構成されるラベル付有向グラフの構造を持つグラフ構造データが記憶されたグラフ構造データ記憶装置と、外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノード、および任意の値を取り得るノード含むグラフ構造で構成されたグラフパターンを記憶するグラフパターン記憶装置とに接続されたコンピュータが、指定されたラベルと同一ラベルを持つキーノードを有する分析グラフパターンをグラフパターン記憶装置から取得するグラフパターン取得ステップと、前記グラフパターン取得ステップで取得された分析グラフパターンのキーノードに、指定された複数のノードの値をそれぞれ代入することで、前記グラフ構造データ記憶装置に記憶されたグラフ構造データの中から結果ノードを特定する結果ノード特定ステップと、前記指定された複数のノードの値を有するノードの任意の２ノードについて、前記結果ノード特定部で特定された結果ノードの重なり具合を示す係数を算出し、算出された係数が、予め設定された条件を満たすノード間にエッジを有するように、前記複数のノードの値を有するノードから構成されるラベル無し無向グラフの分析グラフを生成する分析グラフ生成ステップと、前記分析グラフ生成ステップで生成された分析グラフに対して、所定の分析手法を用いてネットワーク分析を行い、分析結果を生成するネットワーク分析ステップとを有することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の他の形態のネットワーク分析方法は、データ要素を示す値およびこの値の種類を示すラベルからなるノードと、ノード間の関係を示すラベルおよびこの関係の向きからなるエッジとから構成されるラベル付有向グラフの構造を持つグラフ構造データが記憶されたグラフ構造データ記憶装置に接続されたコンピュータが、外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノードと、任意の値を取り得るノードと含むグラフ構造で構成されたグラフパターンで、前記グラフ構造データ記録装置に格納されたグラフ構造データから所定数以上のグラフ構造部分がマッチングされるものを抽出する頻出グラフパターン抽出ステップと、前記頻出グラフパターン抽出部で抽出されたグラフパターンのうち、指定されたラベルと同一ラベルを持つキーノードを有するものを分析グラフパターンとして取得するグラフパターン取得ステップと、前記グラフパターン取得部で取得された分析グラフパターンのキーノードに、指定された複数のノードの値をそれぞれ代入することで、前記グラフ構造データ記憶装置に記憶されたグラフ構造データの中から結果ノードを特定する結果ノード特定ステップと、前記指定された複数のノードの値を有するノードの任意の２ノードについて、前記結果ノード特定部で特定された結果ノードの重なり具合を示す係数を算出し、算出された係数が、予め設定された条件を満たすノード間にエッジを有するように、前記複数のノードの値を有するノードから構成されるラベル無し無向グラフの分析グラフを生成する分析グラフ生成ステップと、前記分析グラフ生成ステップで生成された分析グラフに対して、所定の分析手法を用いてネットワーク分析を行い、分析結果を生成するネットワーク分析ステップとを有することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明のネットワーク分析用プログラムは、コンピュータを、前記いずれかの形態のネットワーク分析装置として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明のグラフパターンを用いたネットワーク分析装置、ネットワーク分析方法、およびネットワーク分析用プログラムによれば、ラベル付き有向グラフで表現されたネットワークの分析を、高い精度で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の第１実施形態によるネットワーク分析装置を利用したネットワーク分析システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態によるネットワーク分析装置を利用したネットワーク分析システムの動作を示すシーケンス図である。
【図３】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置に接続されたＲＤＦデータ記憶装置に記憶されたＲＤＦデータの一例である。
【図４】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で利用される検索用グラフパターンの例を示す説明図である。
【図５】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される分析グラフ生成処理の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される分析グラフ生成処理において結果ノードが抽出されるときの状態を示す説明図である。
【図７】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される分析グラフ生成処理において算出されるシンプソン係数の例を示す表である。
【図８】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される分析グラフ生成処理において生成された分析グラフの一例を示す説明図である。
【図９】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される分析グラフ生成処理において算出されるシンプソン係数の他の例を示す表である。
【図１０】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される分析グラフ生成処理において生成された分析グラフの他の例を示す説明図である。
【図１１】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行されるネットワーク分析処理において算出された中心度の一例を示す表である。
【図１２】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行されるネットワーク分析処理において抽出されたクリークの一例を示す説明図である。
【図１３】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される周辺情報検索処理の動作を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される周辺情報検索処理で抽出された周辺情報の例を示す説明図である。
【図１５】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で生成された分析結果の一例を示す説明図である。
【図１６】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される周辺情報検索処理の動作を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で生成された分析結果の一例を示す説明図である。
【図１８】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される周辺情報検索処理の動作を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される周辺情報検索処理で抽出された周辺情報の例を示す説明図である。
【図２０】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で生成された分析結果の一例を示す説明図である。
【図２１】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で実行される周辺情報検索処理の動作を示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で生成された分析結果の一例を示す説明図である。
【図２３】本発明の第１実施形態および第２実施形態によるネットワーク分析装置で生成され表示された分析結果の一例を示す説明図である。
【図２４】本発明の第２実施形態によるネットワーク分析装置を利用したネットワーク分析システムの構成を示すブロック図である。
【図２５】本発明の第２実施形態によるネットワーク分析装置を利用したネットワーク分析システムの動作を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
《第１実施形態》
〈第１実施形態によるネットワーク分析装置を利用したネットワーク分析システムの構成〉
本発明の第１実施形態によるネットワーク分析システム１は、図１に示すように、ＲＤＦデータ記憶装置１０と、ユーザ端末２０と、ネットワーク分析装置３０と、グラフパターン記憶装置４０とが接続され構成されている。
【００２２】
ＲＤＦデータ記憶装置１０には、分析対象のデータがＲＤＦで表現されたＲＤＦデータが記憶されている。ここで記憶されているＲＤＦデータはＸＭＬ等により記述されたものであり、個々のデータをノードとし、主体（主語）となるデータのノードとこの主体に対する客体（目的語）となるデータのノードとの関係性（述語）をエッジで示すことにより、ネットワークとして表現されている。
【００２３】
またこのＲＤＦデータにより表現された情報では、個々のデータの要素はノード値として示され、さらに各ノードにはノード値の種類を示すラベルが付されている。またノード間をつなぐ各エッジには、主体となるノード値を有するデータのノードから客体となるノード値有するデータのノードへ向かう向きの情報が含まれるとともに、この主体と客体との関係性を示すエッジの種類を示すラベルが付されている。これらのラベルおよびエッジの向きの情報が含まれるグラフを、ラベル付き有向グラフという。
【００２４】
ユーザ端末２０はユーザにより操作されるものであり、ネットワーク分析装置３０にネットワーク分析処理を行わせるために必要な情報を入力し、ネットワーク分析装置３０に送信する。また、ユーザ端末２０はモニタ（図示せず）を有し、ネットワーク分析装置３０から送信された情報を表示しユーザに提供する。
【００２５】
ネットワーク分析装置３０は、分析グラフ生成部３１と、分析グラフ記憶部３２と、ネットワーク分析部３３と、周辺情報検索部３４とを有する。
【００２６】
分析グラフ生成部３１は、グラフパターン記憶装置４０に記憶された中から、ユーザによりユーザ端末２０から指定されたラベルに対応するグラフパターンをグラフパターン記憶装置４０から取得して分析グラフパターンとし、この分析グラフパターンにマッチするサブグラフをＲＤＦデータ記憶装置１０に記憶されたＲＤＦデータから抽出する。
【００２７】
そして、抽出されたサブグラフを用いて、ユーザによりユーザ端末２０から指定されたノード値の集合である分析ノード集合に関するラベル無し無向グラフで表現されたサブグラフを、分析グラフとして生成する。
【００２８】
分析グラフ記憶部３２は例えば一時的に記憶可能なメモリで構成され、分析グラフ生成部３１で生成された分析グラフを記憶する。
【００２９】
ネットワーク分析部３３は、分析グラフ記憶部３２に記憶された分析グラフの特徴を数学的に分析するためのネットワーク分析を行い、分析結果を生成する。
【００３０】
周辺情報検索部３４は、ネットワーク分析部３３でネットワーク分析が行われた分析グラフ内の特徴的なノードまたはエッジに関するメタデータを周辺情報として取得してネットワーク分析の分析結果に付加し、ユーザ端末２０に提供するために出力する。
【００３１】
グラフパターン記憶装置４０は、予め生成された、特定の構造を有するグラフ構造部分（サブグラフ）を検出するための検索用グラフパターンを複数記憶する。この検索用グラフパターンは、ユーザ端末２０などの外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノードと、任意の値を取り得るノードと含むグラフ構造で構成される。
【００３２】
〈第１実施形態によるネットワーク分析装置を利用したネットワーク分析システムの動作〉
次に、本実施形態によるネットワーク分析システム１の動作について、図２のシーケンス図を参照して説明する。
【００３３】
本実施形態においてＲＤＦデータ記憶装置１０には、例えば図３のようなネットワークとして表現されるＲＤＦデータがＸＭＬにより記述され、分析対象のデータとして複数記憶されている。このＲＤＦデータのうち、楕円で示されるものがそれぞれのデータを示すノードであり、主体となるデータのノードとこの主体に対する客体となるデータのノードとの間のつながりをエッジとして矢印で示している。
【００３４】
そして、図３において各ノードの中に記載した情報は各ノードのラベルおよびノード値であり、「：」の左側がラベルを示し、右側がノード値を示す。例えば、「人：山本幸子」と記載されたノードは、ノード値の種類であるラベルが「人」であり、格納されたデータの内容であるノード値が「山本幸子」である。図３においては、図を簡略化するため、ラベル「技術用語」を「技」と表し、ラベル「論文」を「論」と表し、ラベル「プロジェクト」を「プ」と表し、ラベル「分野」を「分」と表している。
【００３５】
また、各エッジの矢印では、主体となるデータのノードから客体となるデータのノードへ向かう方向が示されるとともに、この主体と客体との関係性を示すラベルが、矢印の種類で区別されている。
【００３６】
例えば、実線矢印はラベルが「著者」であり、２点破線矢印はラベルが「プロジェクト担当者」であり、長点線はラベルが「論文キーワード」であり、短点線はラベルが「プロジェクトキーワード」であり、１点破線はラベルが「分野」であるエッジであることが示されている。そして、ノード「論：論文Ａ」からノード「人：山本幸子」に実線矢印のエッジでつながる部分は、主体となるノード「論：論文Ａ」から客体であるノード「人：山本幸子」に向かう関係性が「著者」であること、つまり「『論文Ａ』の『著者』は『山本幸子』である」という情報を意味している。
【００３７】
図３に示すようにＲＤＦデータ記憶装置１０に記憶されるＲＤＦデータは異なるラベルのノードとエッジが入り混じっているが、ラベルが異なるノードどうし、ラベルが異なるエッジどうしは厳格に区別される。このＲＤＦデータにおいては、あるラベルが付加されたノードやエッジは特定のラベルのノードやエッジと連結する傾向があり、ノードやエッジの結合の仕方には偏りがある。
【００３８】
このような分析対象のＲＤＦデータがＲＤＦデータ記憶装置１０に複数記憶されている状態で、ユーザによるユーザ端末２０の操作によりネットワーク分析対象のＲＤＦデータが指定されると、ネットワーク分析装置３０に送信される（Ｓ１）。
【００３９】
ユーザ端末２０から送信されたＲＤＦデータを指定する情報は、ネットワーク分析装置３０の分析グラフ生成部３１で取得される。
【００４０】
次に、ユーザの操作によりユーザ端末２０から所望の分析対象のノードのラベルである分析対象ラベルが指定される（Ｓ２）。ここでは、分析対象ラベルとして「技術用語」が指定されたものとする。
【００４１】
ユーザによりユーザ端末２０で指定された分析対象ラベルの情報はネットワーク分析装置３０の分析グラフ生成部３１で取得され、この指定された分析対象ラベルに該当するキーノードを有するグラフパターンが、グラフパターン記憶装置４０に要求される（Ｓ３）。
【００４２】
そして、分析グラフ生成部３１からの要求により、ユーザにより指定された分析対象ラベルと同一ラベルのキーノードを有するグラフパターンがグラフパターン記憶装置４０から抽出され、分析グラフ生成部３１に送出されるとともに、ユーザ端末２０に表示されユーザに提供される。
【００４３】
ここで、図４（ａ）に示すグラフパターンＡと、図４（ｂ）に示すグラフパターンＢとの２つの情報がユーザに提供されたものとする。
【００４４】
このグラフパターンＡは、ラベルが「技術情報」でありノード値を任意の変数「?keyNode」としたキーノード１０１と、ラベルが「人」でありノード値を任意の変数「?resultNode」とした結果ノード１０２と、キーノード１０１にラベル「論文キーワード」のエッジ１０３でつながるとともに結果ノード１０２にラベル「著者」のエッジ１０４でつながる中間ノード１０５と、キーノード１０１にラベル「論文キーワード」のエッジ１０６でつながるとともに結果ノード１０２にラベル「著者」のエッジ１０７でつながる中間ノード１０８とにより構成されている。この中間ノード１０５および１０８は、ラベルおよびノード値は指定されておらず、それぞれ任意の変数「?x1：?y1」および「?x2：?y2」で示されている。
【００４５】
この構造により、グラフパターンＡでは、キーノードと結果ノードとの関係が、「技術用語に関する論文を２本以上書いている著者」となることを意味している。
【００４６】
またグラフパターンＢは、ラベルが「技術情報」でありノード値を任意の変数「?keyNode」としたキーノード１１１と、ラベルが「人」でありノード値を任意の変数「?resultNode」とした結果ノード１１２と、キーノード１１１にラベル「プロジェクトキーワード」のエッジ１１３でつながるとともに結果ノード１１２にラベル「プロジェクト担当者」のエッジ１１４でつながる中間ノード１１５と、キーノード１１１にラベル「論文キーワード」のエッジ１１６でつながるとともに結果ノード１１２にラベル「著者」のエッジ１１７でつながる中間ノード１１８とにより構成されている。この中間ノード１１５および１１８は、ラベルおよびノード値は指定されておらず、任意の変数「?x1：?y1」および「?x2：?y2」で示されている。
【００４７】
この構造により、グラフパターンＢでは、キーノードと結果ノードとの関係が、「技術用語に関する論文の著者で、技術用語のプロジェクトの担当者も兼ねている者」となることを意味している。
【００４８】
次に、ユーザ端末２０に表示されたグラフパターンの中から、ユーザの操作により指定されたグラフパターンの情報が、分析グラフパターンとしてネットワーク分析装置３０に送信される（Ｓ４）。
【００４９】
ここでは、図４に示されたグラフパターンのうち、グラフパターンＡがユーザの操作により指定され、送信されたものとする。
【００５０】
また、ステップＳ２おいて指定された分析対象ラベルに対応するノード値のうち、相互の関係性を求めたい複数のノード値の情報が、分析ノード集合としてユーザの操作によりユーザ端末２０で指定され、ネットワーク分析装置３０に送信される（Ｓ５）。
【００５１】
ここでは、分析ノード集合{“Ａ技術”，“Ｂ技術”，“Ｃ技術”，“Ｄ技術”}が、相互の関係性を求めたいノード値としてユーザの操作により指定され、送信されたものとする。
【００５２】
さらに、ステップＳ５で指定した分析ノード集合のノード値で示されるノード間において、関係性があると判断するための係数の閾値情報がユーザの操作によりユーザ端末２０で指定され、ネットワーク分析装置３０に送信される（Ｓ６）。
【００５３】
ここでは、ノード間の関係性があるか否かをシンプソン係数に基づいて判断される場合の閾値として、「０．５」が指定され、送信されたものとする。
【００５４】
これらの情報がネットワーク分析装置３０に送信されると、分析グラフ生成部３１において分析グラフ生成処理が実行される（Ｓ７）。
【００５５】
分析グラフ生成部３１で実行される分析グラフ生成処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００５６】
まず、ステップＳ５において指定された分析ノード集合の中から、一のノード値が分析ノード値として選択される（Ｓ２１）。
【００５７】
次に、この分析ノード値がステップＳ４で指定された分析グラフパターンのキーノードに代入されることで、このノード値および分析グラフパターンに対応する結果ノードを得るためのマッチングクエリが生成される（Ｓ２２）。
【００５８】
ここでは、分析グラフパターンとして指定された図４（ａ）のグラフパターンＡのキーノードに、ステップＳ２１で選択されたノード値「Ｂ技術」が代入されたマッチングクエリが生成されたものとする。
【００５９】
次に、生成されたマッチングクエリが用いられ、ＲＤＦデータ記憶装置１０に記憶されたＲＤＦデータへのマッチング処理が行われる（Ｓ２３）。
【００６０】
ここでは、グラフパターンＡのキーノードにノード値「Ｂ技術」が代入されたマッチングクエリが用いられてＲＤＦデータへのマッチング処理が行われることにより、図６に太線で示すように、ノード値「人：山田太郎」、「人：田中一郎」、「人：鈴木花子」が結果ノード値として得られ、結果ノード集合{“山田太郎”，“田中一郎”，“鈴木花子”}が生成される。
【００６１】
そして、分析ノード集合の中のノード値がすべてマッチング処理が行われたか否かが判定され（Ｓ２４）、未処理のノード値があるとき（Ｓ２４の「No」）にはステップＳ２１に戻ってさらにマッチング処理が行われる。
【００６２】
本実施形態においては、グラフパターンＡのキーノードに分析ノード集合の中の、ノード値「Ａ技術」が代入されたマッチングクエリにより実行されたマッチング処理により結果ノード集合{“山本幸子”，“中村二郎”，“山田太郎”}が生成され、ノード値「Ｂ技術」が代入されたマッチングクエリにより実行されたマッチング処理により結果ノード集合{“山田太郎”，“田中一郎”，“鈴木花子”}が生成され、ノード値「Ｃ技術」が代入されたマッチングクエリにより実行されたマッチング処理により結果ノード集合{“山田太郎”，“田中一郎”}が生成され、ノード値「Ｄ技術」が代入されたマッチングクエリにより実行されたマッチング処理により結果ノード集合{“田中一郎”，“鈴木花子”}が生成されたものとする。
【００６３】
ステップＳ２４において、分析ノード集合の中のすべてのノード値に対してマッチング処理が行われたと判定されたとき（Ｓ２４の「Yes」）には、これらの分析ノード集合内のノード値の重なり度合いに基づいて、これらのノード間の関係の強弱を示す値が算出される（Ｓ２５）。
【００６４】
このノード間の関係の強弱を示す値としては、本実施形態においては下記式（１）により算出されるシンプソン係数が用いられる。このシンプソン係数は、ノード間の結果ノードの重なり度合いが多い程関係が強く、高い値が算出される。
【数１】
2011248534.tif 000003
【００６５】
上記式（１）により算出された各ノード間のシンプソン係数の例を、図７に示す。図７では、ノード値「Ａ技術」のノードとノード値「Ｂ技術」のノードとの間の係数が「０．３３」であり、ノード値「Ａ技術」のノードとノード値「Ｃ技術」のノードとの間の係数が「０．５」であり、ノード値「Ａ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間の係数が「０」であり、ノード値「Ｂ技術」のノードとノード値「Ｃ技術」のノードとの間の係数が「１」であり、ノード値「Ｂ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間の係数が「１」であり、ノード値「Ｃ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間の係数が「０．５」であることが示されている。
【００６６】
次に、算出された各ノード間のシンプソン係数のうち、ステップＳ８で指定された閾値である「０．５」よりも高い値が抽出され、分析ノード集合内のノード値のノードと、抽出された該当箇所のエッジにより構成された、ラベル無し無向グラフで表現されたサブグラフが分析グラフとして生成される（Ｓ２６）。
【００６７】
ここでは、図７の中からノード値「Ａ技術」のノードとノード値「Ｃ技術」のノードとの間、ノード値「Ｂ技術」のノードとノード値「Ｃ技術」のノードとの間、ノード値「Ｂ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間、ノード値「Ｃ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間にエッジを有するように構成された、図８に示すような分析グラフが生成される。このグラフパターンＡに基づいて算出された分析グラフを、分析グラフＡとする。
【００６８】
また、ステップＳ４においてユーザの操作により図４（ｂ）のグラフパターンＢが指定され、ステップＳ５およびＳ６において上記と同様に分析ノード集合{“Ａ技術”，“Ｂ技術”，“Ｃ技術”，“Ｄ技術”}および閾値情報「０．５」が指定され、分析グラフ生成処理が行われたときに算出されるシンプソン係数の例を、図９に示す。
【００６９】
図９では、ノード値「Ａ技術」のノードとノード値「Ｂ技術」のノードとの間の係数が「０」であり、ノード値「Ａ技術」のノードとノード値「Ｃ技術」のノードとの間の係数が「０」であり、ノード値「Ａ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間の係数が「０」であり、ノード値「Ｂ技術」のノードとノード値「Ｃ技術」のノードとの間の係数が「０．５」であり、ノード値「Ｂ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間の係数が「０．５」であり、ノード値「Ｃ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間の係数が「０．５」であることが示されている。
【００７０】
そして、算出された各ノード間のシンプソン係数のうち、指定された閾値である「０．５」よりも高い値が抽出され、上述したようにラベル無し無向グラフで表現されたサブグラフが分析グラフとして生成される。
【００７１】
ここでは、図９の中からノード値「Ｂ技術」のノードとノード値「Ｃ技術」のノードとの間、ノード値「Ｂ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間、ノード値「Ｃ技術」のノードとノード値「Ｄ技術」のノードとの間にエッジを有するように構成された、図１０に示すような分析グラフが生成される。このグラフパターンＢに基づいて算出された分析グラフを、分析グラフＢとする。
【００７２】
本実施形態において生成されたラベル無し無向グラフで表現された分析グラフは、指定された同一のラベルのノードで構成されているとともに、パターングラフにより同じ規則を適用して得られたエッジにより構成されているので、すべてのエッジは同一ラベルのエッジとみなすことができ、この分析グラフはラベル無しグラフとみなすことができる。また分析グラフのエッジの向きに関しては、パターングラフにより同じ規則を適用して得られたことにより、エッジに接続する２ノード間において意味的な対象性が保たれているため、無向グラフとみなして問題はない。
【００７３】
生成された分析グラフは、分析グラフ記憶部３２に記憶される（Ｓ８）。
【００７４】
生成された分析グラフが記憶された状態で、ユーザによりユーザ端末２０が操作されネットワーク分析が要求されると、この要求がネットワーク分析装置３０に送信される（Ｓ９）。
【００７５】
ネットワーク分析装置３０では、ユーザ端末２０から送信されたネットワーク分析の要求がネットワーク分析部３３で取得され、記憶された分析グラフについてネットワーク分析処理が実行される（Ｓ１０）。
【００７６】
本実施形態においてネットワーク分析部３３で実行されるネットワーク分析処理として、（１）中心性分析、および（２）クリーク抽出分析が行われる場合について説明する。
【００７７】
（１）中心性分析によるネットワーク分析処理
中心性分析とは、分析対象とするグラフ構造データの中から影響力の強いノードを抽出することで中心的な（中心度の高い）ノードを分析するものであり、既存のアルゴリズムにより次数中心、隣接中心、切断中心など様々な観点により中心性が分析される。
【００７８】
中心性分析を行うための既存のアルゴリズムの例として、連結するノードの数が多い程影響力が強いノードとみなし、隣接ノードの接続数から中心度を算出する次数中心分析のアルゴリズムや、ノード間の媒介的な役割を果たす度合いが高い程影響力が強いノードとみなし、任意の２つのノード間をつなぐ複数のパスの中に存在する確率から中心度を算出する媒介中心分析のアルゴリズムなどがある。
【００７９】
このうち次数中心分析の中心性分析に用いる中心度は、下記式（２）により算出される。
【数２】
2011248534.tif 000004
【００８０】
中心性分析の一例として、次数中心分析のアルゴリズムに従って図８の分析グラフＡを分析したときの結果を図１１に示す。
【００８１】
図１１に示すように、分析グラフＡからは、「Ａ技術」の中心度（dci）が「０．３３」であり、「Ｂ技術」の中心度（dci）が「０．６６」であり、「Ｃ技術」の中心度（dci）が「１」であり、「Ｄ技術」の中心度（dci）が「０．６６」であることが算出される。これにより、ラベル「技術用語」に関する分析ノード集合{“Ａ技術”，“Ｂ技術”，“Ｃ技術”，“Ｄ技術”}の中で最も影響力が強い中心的なノードは「Ｃ技術」であり、最も影響力が弱いノードは「Ａ技術」であること分かる。
【００８２】
このように、予め同一ラベルに関するラベル無し無向グラフ構造による分析グラフを生成しておくことで、複数のラベルが混在するラベル付き有向グラフ構造データでは不可能であった当該ラベルに関する中心性分析を行うことが可能になる。
【００８３】
（２）クリーク分析によるネットワーク分析処理
クリーク分析とは、分析対象とするグラフ構造データの中から密接な関連を持つ３個以上のノードで形成される一部分のデータ（クリーク）を抽出することでノードの派閥を分析するものである。
【００８４】
このクリーク分析では、ネットワーク密度が低いグラフ構造データの中では処理の精度が低下するという欠点がある。
【００８５】
このネットワーク密度とは、グラフ構造データに含まれるエッジの密度であり、「０」から「１」までの値を持つ。ネットワーク密度が「１」の場合は、ノード間がすべてエッジでつながった構成の完全グラフ構造データを示し、ネットワーク密度が「０」の場合は、ノード間にエッジが１本もなくノードが完全孤立したグラフ構造データを示す。
【００８６】
そこで、予め設定された閾値以上のネットワーク密度を持つデータ部分をクリークとして抽出したり、全ての２つのノードが予め設定された距離Ｎで接続されたデータ部分をＮ−クリークとして抽出したりすることで、クリーク分析を行うことが可能になる。
【００８７】
クリーク分析の一例として、予め設定された閾値以上のネットワーク密度を持つクリークを抽出することにより、分析グラフＡを分析したときの結果を図１２に示す。
【００８８】
図１２では抽出されたクリークを形成するノードおよびエッジを太線で示しており、分析グラフＡからは、ノード「Ｂ技術」、ノード「Ｃ技術」、ノード「Ｄ技術」、ノード「Ｂ技術」とノード「Ｃ技術」とをつなぐエッジ、ノード「Ｂ技術」とノード「Ｄ技術」とをつなぐエッジ、ノード「Ｃ技術」とノード「Ｄ技術」とをつなぐエッジにより構成されるクリークが抽出されたことを示している。
【００８９】
この分析結果により、「Ｂ技術」、「Ｃ技術」、および「Ｄ技術」はお互いに密接な関連を持つ派閥を形成しており、「Ａ技術」はラベル「技術用語」の分析ノード集合の他のノードとの関連が低く孤立していることが分かる。
【００９０】
このように、予め同一ラベルに関するラベル無し無向グラフ構造による分析グラフを生成しておくことで、複数のラベルが混在するラベル付き有向グラフ構造データでは不可能であった当該ラベルに関するクリーク分析を行うことが可能になる。
【００９１】
次に、これらのネットワーク分析を行った結果に基づいて、分析グラフ内の所定の条件を満たす要素、例えば、中心的なノード、クリークに属さず孤立したノード、異なるクリークに属するエッジ、またはクリーク内の複数のノードに共通する要素等に関するメタデータを検索する周辺情報検索処理が、周辺情報検索部３４において実行される（Ｓ１１）。
【００９２】
周辺情報検索処理を、（１）中心性分析によるネットワーク分析処理を行った結果に対して行う場合と、（２）クリーク分析によるネットワーク分析処理を行った結果に対して行う場合とについて説明する。
【００９３】
図１３は、（１）中心性分析によるネットワーク分析処理を行った結果に対して周辺情報検索処理を行う場合の動作を示すフローチャートである。この周辺情報検索処理では、まずネットワーク分析処理結果から中心度の高いノードが分析ノードとして抽出される（Ｓ３１、Ｓ３２）。
【００９４】
この分析ノードは、例えば図１１に示すように算出された各ノードの中心度から、予め設定された閾値などのパラメータに基づいて抽出される。このパラメータは、ステップＳ９においてユーザの操作により送信されるネットワーク分析要求、または当該システムの実行に際し予め記憶された設定ファイル等において設定される。
【００９５】
具体的な「中心度の高いノード」の抽出処理としては、1）パラメータとして閾値を設定しておき、この閾値以上の中心度のノードを抽出する方法、2）パラメータとして抽出パーセント（ｎ％）を設定しておくとともに処理対象となるノードを中心度の高い順にソートしておき、ソートされたノードの中から、上位ｎ％のノードを抽出する方法、または、1）および2)の方法を併用する方法などがある。
【００９６】
このようにして抽出された分析ノードに対して周辺情報検索処理が実行される（Ｓ３３）。
【００９７】
この周辺情報検索処理では、分析グラフを抽出した元のＲＤＦデータから、当該分析ノードに一のエッジを介してつながるノードが検索され周辺情報として取得される。
【００９８】
例えば、分析グラフＡの中心性分析によるネットワーク分析結果では「Ｃ技術」が中心的なノードとして抽出されているため、分析グラフＡの抽出元のＲＤＦデータからこの「Ｃ技術」に一のエッジを介してつながるノードを検索すると、図１４に示すように、エッジ「分野」につながるノード「Ｌ分野」と、エッジ「プロジェクトキーワード」につながるノード「プロジェクト２」およびノード「プロジェクト１」と、エッジ「論文」につながるノード「論文Ｇ」、「論文Ｈ」、および「論文Ｉ」が、周辺情報として取得される。
【００９９】
次に図１５に示すように、取得された周辺情報が、中心性分析によるネットワーク分析処理を行った結果に付加され、周辺情報が紐付けされた分析結果が得られる（Ｓ３４、Ｓ３５）。
【０１００】
また図１６は、（２）クリーク分析によるネットワーク分析処理を行った結果に対して周辺情報検索処理を行う場合の動作を示すフローチャートである。この周辺情報検索処理では、まず上述したようなネットワーク分析処理結果から、どのクリークにも属さないノードが分析ノードとして抽出される（Ｓ４１、Ｓ４２）。この「どのクリークにも属さないノード」は、上述した「クリーク分析によるネットワーク分析処理」により自明に特定されるノードである。
【０１０１】
この抽出された分析ノードに対してステップＳ３３で説明した周辺情報検索処理と同様の処理が実行される（Ｓ４３）。
【０１０２】
例えば、分析グラフＡのクリーク分析によるネットワーク分析結果では「Ａ技術」がどのクリークにも属さないノードとして抽出されているため、分析グラフＡの抽出元のＲＤＦデータからこの「Ａ技術」に一のエッジを介してつながるノードを検索すると、エッジ分野」につながるノード「Ｌ分野」と、エッジ「論文」につながるノード「論文Ａ」、「論文Ｂ」、「論文Ｃ」、「論文Ｄ」、「論文Ｅ」、および「論文Ｆ」が、周辺情報として取得される。
【０１０３】
次に、図１７に示すように、取得された周辺情報が、クリーク分析によるネットワーク分析処理を行った結果に付加され、周辺情報が紐付けされた分析結果が得られる（Ｓ４４、Ｓ４５）。
【０１０４】
また（２）クリーク分析によるネットワーク分析処理を行った結果に対して周辺情報検索処理を行う場合の他の例においては、このネットワーク分析処理結果から、異なるクリークに属するエッジが抽出され（Ｓ５２）、このエッジの両端につながる２つのノード間の関連情報が、周辺情報として検索される（Ｓ５３）。
【０１０５】
この周辺情報検索処理では、分析グラフを抽出した元のＲＤＦデータから、ステップＳ４で指定された分析グラフパターンを用いたマッチング処理の結果ノードにより、当該エッジの両端につながる２つのノード間の関連情報が抽出される。
【０１０６】
例えば、分析グラフＡのクリーク分析によるネットワーク分析結果では、異なるクリークに属するエッジとしてノード「Ａ技術」とノード「Ｃ技術」とにつながるエッジが抽出される。
【０１０７】
そして、この分析グラフＡに用いられた分析グラフパターンＡを用いて、ノード「Ａ技術」および「Ｃ技術」をそれぞれキーノードとしてＲＤＦデータにマッチング処理が行われ、図１９に示すように、この２つのキーノードに対して重複して得られる結果ノード「山田太郎」が関連ノード集合として取得される。
【０１０８】
これは、「Ａ技術」と「Ｃ技術」とに関連する事項として、「『山田太郎』という同一人物が、２本以上の論文の中でキーワードとして使用していた」ことを提示するものである。
【０１０９】
次に、図２０に示すように、取得された関連ノード集合が、クリーク分析によるネットワーク分析処理を行った結果に周辺情報として付加され、周辺情報が紐付けされた分析結果が得られる（Ｓ５４、Ｓ５５）。
【０１１０】
また（２）クリーク分析によるネットワーク分析処理を行った結果に対して周辺情報検索処理を行う場合の他の例においては、このネットワーク分析処理結果から、各クリークに属する分析ノード集合が抽出され（Ｓ６２）、これらの分析ノード集合に含まれるノードに関する共通情報検索処理が行われる（Ｓ６３）。
【０１１１】
例えば、図１２に示すように抽出されたクリークについては、属する分析ノード集合として{“Ｂ技術”，“Ｃ技術”，“Ｄ技術”}が抽出される。そして、これらのノードに関する共通情報検索処理として、まず、クリークの抽出に使用されたグラフパターンＡが用いられ、分析ノード集合のそれぞれのノードをキーノードに代入してＲＤＦデータにマッチング処理が行われることで、結果ノード集合が生成される。
【０１１２】
例えば、「Ｂ技術」をキーノードに代入することで結果ノード集合{“山田太郎”，“田中一郎”，“鈴木花子”}が生成され、「Ｃ技術」をキーノードに代入することで結果ノード集合{“山田太郎”，“田中一郎”}が生成され、「Ｄ技術」をキーノードに代入することで結果ノード集合{“田中一郎”，“鈴木花子”}が生成される。
【０１１３】
次に、分析ノード集合に含まれるノードごとに、結果ノード集合に含まれるノード値の数を、分析ノード集合に含まれるノード数（ここでは、「Ｂ技術」、「Ｃ技術」、「Ｄ技術」の３個）で割ることにより、スコアが算出される。
【０１１４】
例えば、「Ｂ技術」については、結果ノード集合に含まれるノード数「３」÷分析ノード集合に含まれるノード数「３」によりスコア「１」が算出され、「Ｃ技術」については、結果ノード集合に含まれるノード数「２」÷分析ノード集合に含まれるノード数「３」によりスコア「０．６７」が算出され、「Ｄ技術」については、結果ノード集合に含まれるノード数「２」÷分析ノード集合に含まれるノード数「３」によりスコア「０．６７」が算出される。
【０１１５】
そして、必要に応じて予め設定された閾値以下のスコアのノードを削除することで共通性の低いノードをフィルタリングして除くかあるいは、上位所定数のスコア値のノードのみを抽出することで共通性の高いノードを絞り込む。
【０１１６】
ここでは、スコアの閾値が「０．５」であるとすると、「Ｂ技術」、「Ｃ技術」、および「Ｄ技術」ともにこの閾値を超えるため、３つすべてが共通性の高いノードとして抽出される。
【０１１７】
次に、図２２に示すように、取得された共通性の高いノードが、クリーク分析によるネットワーク分析処理を行った結果に周辺情報として付加され、周辺情報が紐付けされた分析結果が得られる（Ｓ６４、Ｓ６５）。
【０１１８】
これらのうちいずれかの処理により周辺情報検索処理が行われ周辺情報が紐付けされた分析結果が得られると、ユーザ端末２０に送信されて表示される（Ｓ１２）。
【０１１９】
ユーザ端末２０に表示された分析結果の一例を、図２３に示す。図２３では、クリークａ〜ｄに関し、抽出された共通要素が周辺情報として紐付けされ表示されている。
【０１２０】
以上の本実施形態によれば、ラベル付き有向グラフで表現されたネットワークから、既存のネットワーク分析技術を用いて分析可能なラベル無し無向グラフの分析グラフを生成することができ、簡易な操作で精度の高い分析処理を行うことができる。
【０１２１】
また、本実施形態においてはユーザにより指定された分析グラフパターンや分析対象ラベルを利用して１つの関係性に絞り込んだラベル無し無向グラフの分析グラフを生成しネットワーク分析を行うため、ユーザが所望の分析グラフパターンに変更することで、分析グラフのエッジの意味（ノード間の関係性）が異なる分析グラフを生成することができ、また分析対象ラベルを変更することで、異なるラベルのノードからなる分析グラフを生成することができ、様々な観点から分析結果を得ることができる。
【０１２２】
また、分析グラフの特徴を示す情報に関連する周辺情報を検索して付加することにより、さらに精度の高い分析結果を提供することができる。
【０１２３】
《第２実施形態》
〈第２実施形態によるネットワーク分析装置を利用したネットワーク分析システムの構成〉
本実施形態によるネットワーク分析システム２の構成は、図２４に示すように、グラフパターン記憶装置４０を有さず、ネットワーク分析装置３０が、頻出グラフパターン抽出部３５と、頻出グラフパターン記憶部３６とを有する他は第１実施形態によるネットワーク分析システム１の構成と同じであるため、同様の機能を有する構成部については説明を省略する。
【０１２４】
頻出グラフパターン抽出部３５は、ＲＤＦデータ記憶装置１０に記憶されたＲＤＦデータから、所定数以上のグラフ構造部分（サブグラフ）がマッチングされる特定の構造を有するグラフパターンを、頻出グラフパターンとして抽出する。
【０１２５】
頻出グラフパターン記憶部３６は例えば一時的に記憶可能なメモリで構成され、頻出グラフパターン抽出部３５で抽出された頻出グラフパターンを記憶する。
【０１２６】
分析グラフ生成部３１は、頻出グラフパターン記憶部３６に記憶された中からユーザによりユーザ端末２０から指定されたグラフパターンを分析グラフパターンとし、この分析グラフパターンにマッチするサブグラフをＲＤＦデータ記憶装置１０に記憶されたＲＤＦデータから抽出する。
【０１２７】
そして、抽出されたサブグラフを用いて、ユーザによりユーザ端末２０から指定されたノード値の集合である分析ノード集合に関するラベル無し無向グラフで表現されたサブグラフを、分析グラフとして生成する。
【０１２８】
〈第２実施形態によるネットワーク分析装置を利用したネットワーク分析システムの動作〉
次に、本実施形態によるネットワーク分析システム１の動作について、図２５のシーケンス図を参照して説明する。
【０１２９】
第１実施形態と同様に分析対象のＲＤＦデータがＲＤＦデータ記憶装置１０に複数記憶されている状態で、ユーザによるユーザ端末２０の操作によりネットワーク分析対象のＲＤＦデータが指定されると、ネットワーク分析装置３０に送信される（Ｓ７１）。
【０１３０】
ユーザ端末２０から送信されたＲＤＦデータを指定する情報は、ネットワーク分析装置３０の頻出グラフパターン抽出部３５で取得される。頻出グラフパターン抽出部３５では、ＲＤＦデータ記憶装置１０に記憶されたＲＤＦデータから、所定数以上のグラフ構造部分（サブグラフ）がマッチングされる特定の構造を有するグラフパターンが、頻出グラフパターンとして抽出される（Ｓ７２）。このグラフパターンは、ユーザ端末２０などの外部から指定された値をノードの値とする１つのキーノードと、任意の値を取り得るノードと含むグラフ構造で構成される。
【０１３１】
ここで、サブグラフの数が「所定数」以上であるか否かを判断するための閾値は、当該システムの実行に際し予め記憶された設定ファイル等において設定しておいてもよいし、ステップＳ７１においてＲＤＦデータ指定が行われる際にユーザの操作により設定するようにしてもよい。
【０１３２】
抽出された頻出グラフパターンは、頻出グラフパターン記憶部３６に記憶される（Ｓ７３）。
【０１３３】
この頻出グラフパターンを抽出しておくことで、ネットワーク密度が高いサブグラフを分析対象として得ることができ、後述するネットワーク分析処理において有用で精度の高い分析結果を得易い傾向がある。
【０１３４】
次に、ユーザの操作によりユーザ端末２０から所望の分析対象のノードのラベルである分析対象ラベルが指定される（Ｓ７４）。ここでは、分析対象ラベルとして「技術用語」が指定されたものとする。
【０１３５】
ユーザによりユーザ端末２０で指定された分析対象ラベルの情報はネットワーク分析装置３０の分析グラフ生成部３１で取得され、この指定された分析対象ラベルに該当するキーノードを有する頻出グラフパターンが、頻出グラフパターン抽出部３５に要求される（Ｓ７５）。
【０１３６】
そして、分析グラフ生成部３１からの要求により、ユーザにより指定された分析対象ラベルと同一ラベルのキーノードを有する頻出グラフパターンが頻出グラフパターン記憶部３６から抽出され、分析グラフ生成部３１に送出されるとともに、ユーザ端末２０に表示されユーザに提供される。
【０１３７】
以降のステップＳ７６〜Ｓ８４の処理は、第１実施形態におけるステップＳ４〜Ｓ１２の処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【０１３８】
以上の本実施形態によれば、予め生成された複数の検索用グラフパターンのうち、該当するＲＤＦデータにおいてマッチするサブグラフの数が所定数以上のものが頻出グラフパターンとして抽出され処理に利用されるため、ネットワーク密度が高いサブグラフを分析対象として得ることができ、ネットワーク分析処理において有用で精度の高い分析結果を得ることができる。
【０１３９】
上記の第１実施形態および第２実施形態においては、ＲＤＦデータの指定情報、分析対象ラベル指定情報、分析ノード集合指定情報、係数閾値指定情報等を必要に応じてユーザ端末２０から入力する場合について説明したが、予めこれらの情報を事前に入力しておくことで、処理を実行するようにしてもよい。
【０１４０】
また、上記の各実施形態におけるネットワーク分析装置の機能構成をプログラム化してコンピュータに組み込むことにより、当該コンピュータをネットワーク分析装置として機能させるネットワーク分析用プログラムを構築することも可能である。
【符号の説明】
【０１４１】
１，２…ネットワーク分析システム
１０…ＲＤＦデータ記憶装置
２０…ユーザ端末
３０…ネットワーク分析装置
３１…分析グラフ生成部
３２…分析グラフ記憶部
３３…ネットワーク分析部
３４…周辺情報検索部
３５…頻出グラフパターン抽出部
３６…頻出グラフパターン記憶部
４０…グラフパターン記憶装置
【図１】
2011248534.tif 000005
【図２】
2011248534.tif 000006
【図３】
2011248534.tif 000007
【図４】
2011248534.tif 000008
【図５】
2011248534.tif 000009
【図６】
2011248534.tif 000010
【図７】
2011248534.tif 000011
【図８】
2011248534.tif 000012
【図９】
2011248534.tif 000013
【図１０】
2011248534.tif 000014
【図１１】
2011248534.tif 000015
【図１２】
2011248534.tif 000016
【図１３】
2011248534.tif 000017
【図１４】
2011248534.tif 000018
【図１５】
2011248534.tif 000019
【図１６】
2011248534.tif 000020
【図１７】
2011248534.tif 000021
【図１８】
2011248534.tif 000022
【図１９】
2011248534.tif 000023
【図２０】
2011248534.tif 000024
【図２１】
2011248534.tif 000025
【図２２】
2011248534.tif 000026
【図２４】
2011248534.tif 000027
【図２５】
2011248534.tif 000028
【図２３】
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