(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１指標に係る第１計算元データと第１計算過程とを含むクエリを取得し、
前記クエリから前記第１計算元データと前記第１計算過程とを抽出し、
データベースから第２指標に係る第２計算元データと第２計算過程とを選択し、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの元データ類似度と、前記第１計算過程と前記第２計算過程との計算過程類似度とを計算し、
前記元データ類似度と前記計算過程類似度とに基づいて前記第１指標と前記第２指標とが類似するか否かを判断する
処理をコンピュータに実行させる検索プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに、
前記第１指標の前記第１計算元データと前記第１計算過程の各々に関連する値同士をグルーピングし、
前記第２指標の前記第２計算元データと前記第２計算過程の各々に関連する値同士をグルーピングし、
前記第１計算元データに関連する値と、前記第２計算元データに関連する値とを比較し、
前記第１計算過程に関連する値と、前記第２計算過程に関連する値とを比較し、
２つの比較結果が一致する前記第２指標を、前記第１指標とにおいて、前記元データ類似度と前記計算過程類似度とを計算する対象とする
処理を実行させる請求項１記載の検索プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータに、
前記第１指標の指標名と前記第１計算過程とを接続するエッジの両端のノードラベルのペアと、前記第２指標の指標名と前記第２計算過程とを接続するエッジの両端のノードラベルのペアとを比較して一致の割合を求め、
前記第１計算過程と前記第１計算元データとを接続するエッジの両端のノードラベルのペアと、前記第２指標の指標名と前記第２計算元データとを接続するエッジの両端のノードラベルのペアとを比較して一致の割合を求め、
求めた前記割合の平均を算出して、前記計算過程類似度を求めさせる
ことを特徴とする請求項１又は２記載の検索プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの相関係数の絶対値の平均を算出して、前記元データ類似度を求めさせる
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項記載の検索プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータに、
前記第１指標の第１計算結果と前記第２指標の計算結果との順位相関係数の絶対値の平均を算出して、結果類似度を求めさせる
処理を実行させる請求項１乃至４のいずれか一項記載の検索プログラム。
【請求項６】
第１指標に係る第１計算元データと第１計算過程とを含むクエリを取得し、
前記クエリから前記第１計算元データと前記第１計算過程とを抽出し、
データベースから第２指標に係る第２計算元データと第２計算過程とを選択し、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの元データ類似度と、前記第１計算過程と前記第２計算過程との計算過程類似度とを計算し、
前記元データ類似度と前記計算過程類似度とに基づいて前記第１指標と前記第２指標とが類似するか否かを判断する
処理をコンピュータが行う検索方法。
【請求項７】
第１指標に係る第１計算元データと第１計算過程とを含むクエリを取得する取得部と、
前記クエリから前記第１計算元データと前記第１計算過程とを抽出し、データベースから第２指標に係る第２計算元データと第２計算過程とを選択する候補指標検索部と、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの元データ類似度と、前記第１計算過程と前記第２計算過程との計算過程類似度とを計算し、前記元データ類似度と前記計算過程類似度とに基づいて前記第１指標と前記第２指標とが類似するか否かを判断する類似スコア計算部と
を有することを特徴とする検索装置。
【請求項８】
端末と、
検索装置とを有し、
前記端末は、
前記検索装置に、第１指標に係る第１計算元データと第１計算過程とを含むクエリを送信することで、該検索装置から該クエリに対する応答を受信し、
前記検索装置は、
前記端末から前記クエリを受信し、
前記クエリから前記第１計算元データと前記第１計算過程とを抽出し、データベースから第２指標に係る第２計算元データと第２計算過程とを選択し、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの元データ類似度と、前記第１計算過程と前記第２計算過程との計算過程類似度とを計算し、前記元データ類似度と前記計算過程類似度とに基づいて前記第１指標と前記第２指標とが類似するか否かを判断し、
判断結果を示す応答を前記端末へ送信する
ことを特徴とする検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索プログラム、検索方法、検索装置、及び検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、国や企業は自分が持つ情報をオープンデータとして公開しており、二次加工可能な形で誰でも利用可能となっている。
【０００３】
オープンデータにおいて、グラフ内のノードにより表される、異なる名称を有する２つのリソースが同じ現実世界オブジェクトを参照する場合、２つのリソースが等価であることを示すリンクを追加する技術等が知られている。
【０００４】
また、コンテンツプロバイダから提供される視聴コンテンツの関連情報を、一般公開サイトから取得し、また、視聴コンテンツに紐付く個人情報を利用者情報蓄積サイトから取得する技術等が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２５７８７４号公報
【特許文献２】特開２０１３−１５９６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
オープンデータを用いてアプリケーションを作成する作成者は、インターネット上に既に存在する公開された統計情報に対して可視化などを行って二次加工したデータ（以下、「指標」という）からアプリケーションで利用する指標を、指標名で検索する場合がある。
【０００７】
指標名で検索した場合には、入力した文字列に基づくため、作成者が検索した指標と類似する指標を検索できないと言った問題があり、上記従来技術では、この問題を解決することができない。
【０００８】
したがって、１つの側面では、本発明は、類似する指標を適切に判断することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一態様によれば、第１指標に係る第１計算元データと第１計算過程とを含むクエリを取得し、前記クエリから前記第１計算元データと前記第１計算過程とを抽出し、データベースから第２指標に係る第２計算元データと第２計算過程とを選択し、前記第１計算元データと前記第２計算元データとの元データ類似度と、前記第１計算過程と前記第２計算過程との計算過程類似度とを計算し、前記元データ類似度と前記計算過程類似度とに基づいて前記第１指標と前記第２指標とが類似するか否かを判断する処理をコンピュータに実行させる検索プログラムが提供される。
【００１０】
また、上記課題を解決するための手段として、検索方法、検索装置、及び検索システムとすることもできる。
【発明の効果】
【００１１】
類似する指標を適切に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】指標名を用いた検索例を説明するための図である。
【図２】本実施例における、指標検索の概要を説明するための図である。
【図３】本実施例における指標検索を説明するための図である。
【図４】比較対象の組み合せ毎の精度を説明するための図である。
【図５】組み合せＮｏ．「２」について説明するための図である。
【図６】組み合せＮｏ．「３」について説明するための図である。
【図７】組み合せＮｏ．「５」について説明するための図である。
【図８】組み合せＮｏ．「６」について説明するための図である。
【図９】組み合せＮｏ．「７」について説明するための図である。
【図１０】本実施例におけるシステム構成例を示す図である。
【図１１】検索装置及び端末のハードウェア構成を示す図である。
【図１２】本実施例における第１の機能構成を示す図である。
【図１３】本実施例における第２の機能構成を示す図である。
【図１４】指標検索処理の第１の例を説明するためのフローチャート図である。
【図１５】作成ツール画面での入力例を示す図である。
【図１６】作成ツール画面での指標計算例を示す図である。
【図１７】グラフ構造の第２の作成例を示す図である。
【図１８】候補指標検索処理の例を説明するための図である。
【図１９】類似スコア計算処理における計算過程の類似スコアの計算例を説明するための図である。
【図２０】類似スコア計算処理における計算元データの類似スコアの計算例を説明するための図である。
【図２１】類似スコア計算処理における計算結果の類似スコアの計算例を説明するための図である。
【図２２】類似スコア計算処理における候補指標毎の類似スコアの計算例を説明するための図である。
【図２３】指標検索結果画面の例を示す図である。
【図２４】指標検索処理の第２の例を説明するためのフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１４】
オープンデータを用いたアプリケーションにおいて、統計情報を用いる場合には、公開された統計情報を二次加工し、可視化などを行っている。この二次加工したデータを「指標」と言う。
【００１５】
世界各国から種々のオープンデータがＷｅｂ上に公開され、また、オープンデータを用いた様々な種類の指標が既に作成され存在している。アプリケーション作成者等のユーザは、世の中に既にある指標で流用できるものがあれば流用したいと考え、指標名を用いて、作成者が流用したい指標と似た指標がないか文字列による検索を行う。
【００１６】
図１は、指標名を用いた検索例を説明するための図である。図１では、ユーザ４が端末５から文字列「地区の危険度」を、インターネット上の検索エンジンで検索した場合で説明する。
【００１７】
データベース６は、ＬＯＤ（Linked  Open  Data）において、データを、主語（Subject）、述語（Predicate）、及び目的語（Object）の３つの要素（トリプル）によるＲＤＦ（Resource  Description  Framework）で表したデータベースである。データベース６において、ＲＤＦにより、ＬＯＤのデータはノードで示され、データ間はエッジでリンクされたグラフ構造で表される。
【００１８】
ここでは、データベース６に、「犯罪の多さ」、「倒産の危険度」等の指標が存在するものとする。ユーザ４が、端末５のブラウザ等を利用して、検索エンジンに接続し、文字列「地区の危険度」を入力して検索した場合、通常、データベース６から入力した文字列に近い指標が検索される。
【００１９】
そのため、データベース６に、地区の危険度の指標として流用できる可能性のある「犯罪の多さ」の指標が存在したとしても、文字列が一致しないため検索されない。一方、企業倒産の危険度を示す「倒産の危険度」の指標は、危険度を示す指標であるため、ユーザ４が考えている指標とは異なっていても検索されてしまう。
【００２０】
このように、単に、指標名等による文字列での検索では、ユーザ４が所望する指標を効果的に検索できない。データベース６では、指標名毎に、指標に係るデータがリンクされたグラフ構造を管理している。本実施例では、ユーザ４の所望の指標のグラフ構造をクエリで指定することで、データベース６から類似する指標を適切に抽出する。
【００２１】
図２は、本実施例における、指標検索の概要を説明するための図である。図２において、ユーザ４は、所望の指標のグラフ構造を指定したクエリ７で、データベース６に対して指標検索を行う。
【００２２】
データベース６では、クエリ７で指定されたグラフ構造と類似するグラフ構造が検索される。最も類似するグラフ構造の順に指標名を抽出して作成した検索結果をユーザ４に提供する。
【００２３】
クエリ７で指定するグラフ構造では、指標名、計算元データ、計算過程、及び計算結果がノードで示され、エッジでリンクされている。本実施例では、指標名の文字列で検索するのではなく、計算元データ、計算過程、及び計算結果の各々の類似度に基づいて、指標検索を行う。
【００２４】
図３は、本実施例における指標検索を説明するための図である。本実施例では、計算結果、計算過程、及び計算元データを考慮した指標検索が行われる。一例として、「地区の危険度」と似ている指標を見つける場合で説明する。
【００２５】
クエリ７は、指標名「地区の危険度」を指定し、この指標のグラフ構造を計算結果７ａ、計算過程７ｂ、及び計算元データ７ｃで指定する。クエリ７で指定するグラフ構造の作成は、後述される。
【００２６】
クエリ７で指定されるグラフ構造は、「地区ごとの交番数」が「地区の危険度」に関連するとした場合の構造を表わしている。
【００２７】
クエリ７の計算結果７ａとデータベース６の計算結果８ａとを照合して類似度を示す類似スコアを算出する。また、クエリ７の計算過程７ｂとデータベース６の計算過程８ｂとを照合して類似度を示す類似スコアを算出する。更に、クエリ７の計算元データ７ｃとデータベース６の候補指標８の計算元データ８ｃとを照合して類似度を示す類似スコアを算出する。３つの類似スコアの平均値の高い順に指標をデータベース６から抽出することで、データベース６から適切な指標を得ることができる。
【００２８】
ここで、適切な指標を得るために考慮される比較対象について考察する。図４は、比較対象の組み合せ毎の精度を説明するための図である。図４では、計算結果、計算過程、及び計算元データの３つの比較対象のうち１つ以上を考慮した場合の７つの組み合せを示している。
【００２９】
組み合せＮｏ．「１」は、３つの比較対象を全て考慮した場合であり、指標の抽出を最も精度良く（○）行える。
【００３０】
組み合せＮｏ．「２」は、計算結果及び計算過程を考慮し、計算元データを考慮しない場合であり、精度は良くない（×）。計算結果と計算過程だけでは、計算元データが違う指標を似ている指標と判定してしまうためである。
【００３１】
組み合せＮｏ．「３」は、計算結果及び計算元データを考慮し、計算過程を考慮しない場合であり、精度は良くない（×）。計算結果と計算元データだけでは、計算過程が違う指標を似ている指標と判定してしまうためである。
【００３２】
組み合せＮｏ．「４」は、計算結果を考慮せず、計算元データ及び計算過程を考慮する場合であり、組み合せＮｏ．「１」よりは精度が劣るものの、ある程度良い精度を得られる（△）。計算過程の途中の計算結果（例えば、丸め誤差など）により、計算結果が変わる恐れがあるからである。
【００３３】
組み合せＮｏ．「５」は、計算結果を考慮するが、計算元データ及び計算過程を考慮しない場合であり、精度は良くない（×）。計算結果だけでは、計算元データや計算過程が違う指標を似ている指標と判定してしまうためである。
【００３４】
組み合せＮｏ．「６」は、計算結果及び計算過程を考慮せず、計算元データのみを考慮する場合であり、精度は良くない（×）。計算元データだけでは、計算過程や計算結果が違う指標を似ている指標と判定してしまうためである。
【００３５】
組み合せＮｏ．「７」は、計算結果及び計算元データを考慮せず、計算過程のみを考慮する場合であり、精度は良くない（×）。計算過程だけでは、計算元データや計算結果が違う指標を似ている指標と判定してしまうためである。
【００３６】
図５は、組み合せＮｏ．「２」について説明するための図である。図５に示すように組み合せＮｏ．「２」の計算結果と計算過程とを考慮して指標を抽出する場合、計算元データが違う指標を似ている指標と誤判定する場合がある。
【００３７】
クエリ７の「地区の危険度」と候補指標８−２の「インフルエンザ流行度」とを比較する。クエリ７の計算結果７ａと候補指標８−２の計算結果８−２ａとの比較では、結果、地区名、及び順位の９個のノードが夫々互いに良く一致している。クエリ７の計算過程７ｂと候補指標８−２の計算過程８−２ｂとの比較では、処理の２個のノードが夫々互いに良く一致している。
【００３８】
従って、計算結果と計算過程とを考慮する場合では、候補指標８−２の「インフルエンザ流行度」は、クエリ７の「地区の危険度」に類似する指標であると判定される。
【００３９】
しかしながら、クエリ７の計算元データ７ｃと候補指標８−２の計算元データ８−２ｃを比較してみると分かるように、クエリ７の計算元データ７ｃのノード「地区ごとの交番数」と、候補指標８−２の計算元データ８−２ｃのノード「インフルエンザ発生数」とは一致しない。類似する指標とした上記判定は、誤判定であったと言える。
【００４０】
図６は、組み合せＮｏ．「３」について説明するための図である。図６に示すように組み合せＮｏ．「３」の計算結果と計算元データとを考慮して指標を抽出する場合、計算過程が違う指標を似ている指標と誤判定する場合がある。
【００４１】
クエリ７の「地区の危険度」と候補指標８−３の「人口  ｘ  交番数」とを比較する。クエリ７の計算結果７ａと候補指標８−３の計算結果８−３ａの比較では、結果、地区名、及び順位の９個のノードが夫々互いに良く一致している。
【００４２】
クエリ７の計算元データ７ｃと候補指標８−３の計算元データ８−３ｃの比較では、元データの処理の２個のノードのデータ値が夫々互いに良く一致している。即ち、「地区ごとの人口」のノードによる元データは、互いに、「Ａ市：１００」、「Ｂ市：８０」、及び「Ｃ市：６０」であり一致している。
【００４３】
また、クエリ７の計算元データ７ｃにおける「地区ごとの交番数」のノードによる元データは、「Ａ市：１」、「Ｂ市：４」、及び「Ｃ市：６」であり、候補指標８−３の計算元データ８−３ｃにおける「地区ごとの交番数」のノードによる元データも同様に、「Ａ市：１」、「Ｂ市：４」、及び「Ｃ市：６」である。
【００４４】
従って、計算結果と計算元データとを考慮する場合では、候補指標８−３の「人口  ｘ  交番数」は、クエリ７の「地区の危険度」に類似する指標であると判定される。
【００４５】
しかしながら、クエリ７の計算過程７ｂと候補指標８−３の計算過程８−３ｂを比較した場合、クエリ７の計算過程７ｂのノード「割り算」と、候補指標８−３の計算過程８−３ｂのノード「掛け算」とは一致しない。
【００４６】
具体的には、クエリ７の計算結果７ａにおいて、各結果１、２、及び３の左横に計算過程７ｂで得られた値「０．０１」、「０．０５」、及び「０．１」を夫々示している。同様に、候補指標８−３の計算結果８−３ａにおいても、各結果１、２、及び３の左横に計算過程８−３ｂで得られた値「１００」、「３２０」、及び「３６０」を夫々示している。
【００４７】
このように、計算過程の違いによって、夫々の結果１、２、及び３の値は全く異なっている。従って、類似する指標とした上記判定は、誤判定であったと言える。
【００４８】
図７は、組み合せＮｏ．「５」について説明するための図である。図７に示すように組み合せＮｏ．「５」の計算結果のみを考慮して指標を抽出する場合、計算元データ又は計算過程が違う指標を似ている指標と誤判定する場合がある。
【００４９】
クエリ７の「地区の危険度」と候補指標８−５の「インフルエンザ流行度」とを比較する。クエリ７の計算結果７ａと候補指標８−５の計算結果８−５ａとの比較では、結果、地区名、及び順位の９個のノードが夫々互いに良く一致している。
【００５０】
従って、計算結果のみを考慮する場合では、候補指標８−５の「インフルエンザ流行度」は、クエリ７の「地区の危険度」に類似する指標であると判定される。
【００５１】
しかしながら、クエリ７の計算元データ７ｃと候補指標８−５の計算元データ８−５ｃを比較してみると分かるように、クエリ７の計算元データ７ｃのノード「地区ごとの交番数」と、候補指標８−５の計算元データ８−５ｃのノード「インフルエンザ発生数」とは一致しない。類似する指標とした上記判定は、誤判定であったと言える。
【００５２】
図８は、組み合せＮｏ．「６」について説明するための図である。図８に示すように組み合せＮｏ．「６」の計算元データのみを考慮して指標を抽出する場合、計算過程又は計算結果が違う指標を似ている指標と誤判定する場合がある。
【００５３】
クエリ７の「地区の危険度」と候補指標８−６の「人口  ｘ  交番数」とを比較する。クエリ７の計算元データ７ｃと候補指標８−６の計算元データ８−６ｃの比較では、結果、地区名、及び順位の９個のノードが夫々互いに良く一致している。
【００５４】
従って、計算元データのみを考慮する場合では、候補指標８−６の「人口  ｘ  交番数」は、クエリ７の「地区の危険度」に類似する指標であると判定される。
【００５５】
しかしながら、クエリ７の計算過程７ｂと候補指標８−６の計算過程８−６ｂを比較した場合、クエリ７の計算過程７ｂのノード「割り算」と、候補指標８−６の計算過程８−６ｂのノード「掛け算」とは一致しない。
【００５６】
計算過程８−６ｂは、計算過程７ｂと異なっているため、クエリ７の計算結果７ａ及び候補指標８−６の計算結果８−６ａにおいて、夫々の結果１、２、及び３の値は全く異なっている。従って、類似する指標とした上記判定は、誤判定であったと言える。
【００５７】
図９は、組み合せＮｏ．「７」について説明するための図である。図９に示すように組み合せＮｏ．「７」の計算過程のみを考慮して指標を抽出する場合、計算元データ又は計算結果が違う指標を似ている指標と誤判定する場合がある。
【００５８】
クエリ７’の「地区の危険度」と候補指標８−７の「地区の危険度」とを比較する。クエリ７’の計算過程７ｂ’と候補指標８−７の計算過程８−７ｃの比較では、２個のノード「少ない順にソート」及び「割り算」の各々が夫々互いに良く一致している。
【００５９】
従って、計算過程のみを考慮する場合では、候補指標８−７の「地区の危険度」は、クエリ７’の「地区の危険度」に類似する指標であると判定される。
【００６０】
しかしながら、クエリ７’の計算元データ７ｃと候補指標８−７の計算元データ８−７ｃを比較してみると分かるように、クエリ７’の計算元データ７ｃ’のノード「地区ごとの人口」及び「地区ごとの交番数」と、候補指標８−７の計算元データ８−７ｃのノード「月ごと雨の日数」及び「月ごとの土砂崩れの発生数」とは一致しない。
【００６１】
計算元データ８−７ｃは、計算元データ７ｃと異なっているため、クエリ７’の計算結果７ａ’及び候補指標８−７の計算結果８−７ａにおいて、夫々の結果１及び３による地区名が異なっている。従って、類似する指標とした上記判定は、誤判定であったと言える。
【００６２】
次に、図３に示すように、クエリ７と候補指標８との間において、計算結果、計算過程、及び計算元データを考慮した指標検索が行われる本実施例における検索システム１０００について説明する。
【００６３】
図１０は、本実施例におけるシステム構成例を示す図である。図１０において、検索システム１０００は、１以上の端末５と、データベース６にアクセス可能な検索装置１００とを有する。各端末５は、ネットワーク２を介して検索装置１００に接続可能である。
【００６４】
検索装置１００は、端末５からのクエリ７の受信に応じて、データベース６をクエリ７で指定される指標のグラフ構造に基づいて、計算結果、計算過程、及び計算元データを考慮した指標検索を行って類似指標を抽出する。検索装置１００は、抽出した類似指標をリストにした類似指標一覧９を作成し、クエリ７に対する応答として、類似指標一覧９を端末５に送信する。
【００６５】
端末５は、ユーザ４による指標のグラフ構造の設定に応じてクエリ７を作成し、検索装置１００へ送信することで、類似指標一覧９を取得し表示する。
【００６６】
図１１は、検索装置及び端末のハードウェア構成を示す図である。図１１において、検索装置１００は、コンピュータによって制御される情報処理装置であって、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１１と、主記憶装置１１２と、補助記憶装置１１３と、入力装置１１４と、表示装置１１５と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１１７と、ドライブ装置１１８とを有し、バスＢ１に接続される。
【００６７】
ＣＰＵ１１１は、主記憶装置１１２に格納されたプログラムに従って検索装置１００を制御するプロセッサに相当する。主記憶装置１１２には、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１１での処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。
【００６８】
補助記憶装置１１３には、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１１２にロードされ、ＣＰＵ１１１に実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部１３０は、主記憶装置１１２及び／又は補助記憶装置１１３に相当する。
【００６９】
入力装置１１４は、マウス、キーボード等を有し、システム管理者が検索装置１００による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１１５は、ＣＰＵ１１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。入力装置１１４と表示装置１１５とは、一体化したタッチパネル等によるユーザインタフェースであってもよい。通信Ｉ／Ｆ１１７は、有線又は無線などのネットワーク２を通じて通信を行う。通信Ｉ／Ｆ１１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。
【００７０】
検索装置１００によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  Read-Only  Memory）等の記憶媒体１１９によって検索装置１００に提供される。
【００７１】
ドライブ装置１１８は、ドライブ装置１１８にセットされた記憶媒体１１９（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等）と検索装置１００とのインターフェースを行う。
【００７２】
また、記憶媒体１１９に、後述される本実施の形態に係る種々の処理を実現するプログラムを格納し、この記憶媒体１１９に格納されたプログラムは、ドライブ装置１１８を介して検索装置１００にインストールされる。インストールされたプログラムは、検索装置１００により実行可能となる。
【００７３】
尚、プログラムを格納する記憶媒体１１９はＣＤ−ＲＯＭに限定されず、コンピュータが読み取り可能な、構造（structure）を有する１つ以上の非一時的（non-transitory）な、有形（tangible）な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。
【００７４】
端末５は、コンピュータによって制御される情報処理装置であって、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７と、ドライブ装置１８とを有し、バスＢ２に接続される。
【００７５】
ＣＰＵ１１は、主記憶装置１２に格納されたプログラムに従って端末５を制御するプロセッサに相当する。主記憶装置１２には、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。
【００７６】
補助記憶装置１３には、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２にロードされ、ＣＰＵ１１に実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部３０は、主記憶装置１２及び／又は補助記憶装置１３に相当する。
【００７７】
入力装置１４は、マウス、キーボード等を有し、ユーザ４が端末５による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。入力装置１４と表示装置１５とは、一体化したタッチパネル等によるユーザインタフェースであってもよい。通信Ｉ／Ｆ１７は、有線又は無線などのネットワーク２を通じて通信を行う。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。
【００７８】
端末５によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  Read-Only  Memory）等の記憶媒体１９によって端末５に提供される。
【００７９】
ドライブ装置１８は、ドライブ装置１８にセットされた記憶媒体１９（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等）と端末５とのインターフェースを行う。
【００８０】
また、記憶媒体１９に、後述される本実施の形態に係る種々の処理を実現するプログラムを格納し、この記憶媒体１９に格納されたプログラムは、ドライブ装置１８を介して端末５にインストールされる。インストールされたプログラムは、端末５により実行可能となる。
【００８１】
尚、プログラムを格納する記憶媒体１９はＣＤ−ＲＯＭに限定されず、コンピュータが読み取り可能な、構造（structure）を有する１つ以上の非一時的（non-transitory）な、有形（tangible）な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。
【００８２】
次に、機能構成例について説明する。検索装置１００が端末５からのクエリ７の受信に応じて検索した候補指標の中から類似指標を抽出する第１の機能構成と、端末５がクエリ７を検索装置１００に送信することで取得した候補指標の中から類似指標を抽出する第２の機能構成とを説明する。
【００８３】
図１２は、本実施例における第１の機能構成を示す図である。図１２に示す第１の機能構成では、検索装置１００は、クエリ受信部１２１と、候補指標検索部１２３と、類似スコア計算部１２５と、候補指標一覧送信部１２７とを有する。クエリ受信部１２１と、候補指標検索部１２３と、類似スコア計算部１２５と、候補指標一覧送信部１２７とは、ＣＰＵ１１１が対応するプログラムを実行することにより実現される。記憶部１３０には、クエリ７、検索結果１５０、検索指標スキーマ１５３、候補指標スキーマ１５５、類似スコアテーブル１５７、類似指標一覧９等が記憶される。
【００８４】
クエリ受信部１２１は、端末５から送信されたクエリ７を受信すると記憶部１３０に記憶し、クエリ７の受信を候補指標検索部１２３に通知する。
【００８５】
候補指標検索部１２３は、クエリ７の受信通知に応じて、記憶部１３０のクエリ７で指定される指標のグラフ構造を用いてデータベース６を検索し、検索した各指標のグラフ構造を取得する。取得した各指標のグラフ構造を示す検索結果１５０が記憶部１３０に記憶される。
【００８６】
候補指標検索部１２３は、検索結果１５０を用いて、候補指標スキーマ１５５を作成し、検索指標スキーマ１５３と照合した一致／不一致の結果に基づき、検索した指標の中から候補指標を選別する。不一致となった指標は、候補指標スキーマ１５５から除外される。候補指標検索部１２３によって、指標名が違っていても似ている指標、また、指標名が似ていても違う指標が選別される。
【００８７】
検索指標スキーマ１５３及び候補指標スキーマ１５５の作成は、計算結果、計算過程、及び計算元データを比較種別とし、比較種別毎に２つのノードの関係を表わすラベルの値をグループ化することで行われる。２つのノードのラベルは、グラフ構造において２つのノードをリンクするエッジに対して与えられる。照合は、このラベルの値で照合する。
【００８８】
類似スコア計算部１２５は、候補指標スキーマ１５５で示される候補指標毎に、クエリ７のグラフ構造と、検索結果１５０の候補指標のグラフ構造とを、比較種別に応じた類似スコアの算出方法により、比較種別毎に類似スコアを計算する。
【００８９】
各候補指標の比較種別毎の類似スコアを示す類似スコアテーブル１５７が生成され、記憶部１３０に記憶される。候補指標検索部１２３と、類似スコア計算部１２５とが、本実施例に係る指標検索部２００に相当する。
【００９０】
また、類似スコア計算部１２５は、類似スコアテーブル１５７に基づいて、クエリ７のグラフ構造に最も類似する順に候補指標の指標名を示した類似指標一覧９を作成する。作成された類似指標一覧９は、記憶部１３０に記憶される。
【００９１】
候補指標一覧送信部１２７は、記憶部１３０に記憶された類似指標一覧９を端末５に送信する。
【００９２】
検索結果１５０は、候補指標検索部１２３が、データベース６から検索した指標のグラフ構造を示し、候補指標スキーマ１５５の作成で参照されるデータである。検索指標スキーマ１５３は、比較種別毎に、クエリ７のグラフ構造から得られるラベルの値をグルーピングして作成されたテーブルである。候補指標スキーマ１５５は、検索結果１５０に基づいて、比較種別毎に、ラベルの値をグルーピングして作成されたテーブルである。
【００９３】
類似スコアテーブル１５７は、候補指標スキーマ１５５の各候補指標の、クエリ７のグラフ構造との類似度を示すテーブルである。類似指標一覧９は、クエリ７のグラフ構造に類似する順に候補指標を示したデータである。
【００９４】
端末５は、クエリ作成部４１と、検索結果表示部４９とを有する。クエリ作成部４１と、検索結果表示部４９とは、ＣＰＵ１１が対応するプログラムを実行することにより実現される。記憶部３０には、検索用グラフ構造３１、類似指標一覧９等が記憶される。
【００９５】
クエリ作成部４１は、ユーザ４の指定に応じて、ユーザ４が所望する指標のグラフ構造を生成し、生成したグラフ構造を含むクエリ７を作成して、検索装置１００へ送信する。グラフ構造は、ＲＤＦ形式等で記述される。
【００９６】
クエリ作成部４１によって、指標のグラフ構造を作成するための表示画面を表示装置１５に表示し、ユーザ４の設定に応じて検索用グラフ構造３１を生成するツールが提供されるようにしてもよい。或いは、クエリ作成部４１は、ユーザ４が予め表形式等で作成した統計データを読み込んで、検索用グラフ構造３１を生成してもよい。
【００９７】
検索結果表示部４９は、検索装置１００から類似指標一覧９を受信すると、表示装置１５に表示する。
【００９８】
検索用グラフ構造３１は、ユーザ４によって作成された所望の指標のグラフ構造に関する種々の値が設定されたデータである。データ形式は、ＲＤＦ等であればよい。検索用グラフ構造３１は、クエリ作成部４１が提供するツールによって生成されても良いし、ユーザ４が表形式等により作成した統計データから生成されたグラフ構造であってもよい。類似指標一覧９は、上述した通りである。
【００９９】
図１３は、本実施例における第２の機能構成を示す図である。図１３に示す第２の機能構成では、検索装置１００は、クエリ受信部１２１と、候補指標検索部１２３と、候補指標一覧送信部１２７−２とを有する。クエリ受信部１２１と、候補指標検索部１２３と、候補指標一覧送信部１２７−２とは、ＣＰＵ１１１が対応するプログラムを実行することにより実現される。記憶部１３０には、クエリ７、検索結果１５０、検索指標スキーマ１５３、候補指標スキーマ１５５等が記憶される。
【０１００】
端末５は、クエリ作成部４１と、検索結果受信部４５と、類似スコア計算部１２５と、検索結果表示部４９とを有する。クエリ作成部４１と、検索結果受信部４５と、類似スコア計算部１２５と、検索結果表示部４９とは、ＣＰＵ１１が対応するプログラムを実行することにより実現される。記憶部３０には、検索用グラフ構造３１、検索結果１５０、検索指標スキーマ１５３、候補指標スキーマ１５５、類似指標一覧９等が記憶される。
【０１０１】
第１の機能構成との違いは、本実施例に係る指標検索部２００の類似スコア計算部１２５が端末５側に構成されている点である。第１の機能構成と同様の構成部には同一符号を付し、その説明を省略する。即ち、指標検索部２００は、検索装置１００と端末５とで実現される。
【０１０２】
検索装置１００において、候補指標一覧送信部１２７−２は、クエリ７に対する応答として、検索結果１５０と、候補指標スキーマ１５５とを端末５に送信する。検索結果１５０には、候補指標スキーマ１５５に残った候補指標のグラフ構造のみを含めばよい。
【０１０３】
探索結果受信部４５は、検索装置１００からクエリ７に対する検索結果１５０と候補指標スキーマ１５５とを受信し、記憶部３０に格納する。
【０１０４】
第２の機能構成では、検索装置１００は、候補指標を端末５に提供するのみであり、端末５にて、検索装置１００から提供される候補指標を用いて、クエリ７で指定した指標に類似する指標を特定して表示装置１５に表示する。
【０１０５】
次に、指標検索部２００による指標検索処理について説明する。図１４は、指標検索処理の第１の例を説明するためのフローチャート図である。図１４において、クエリ７の受信に応じて、候補指標検索部１２３は、クエリ７とグラフ構造が似ている候補指標をデータベース６から検索する（ステップＳ１１）。データベース６に存在するクエリ７の指標名とは異なっていてもグラフ構造が似ている指標が、候補指標スキーマ１５５に残る。また、指標名が似ていてもグラフ構造が似ていない指標は、候補指標スキーマ１５５から除外される。
【０１０６】
類似スコア計算部１２５は、候補指標スキーマ１５５の各候補指標に対して、ステップＳ１２〜Ｓ１４を行う。このフローチャートにより、ステップＳ１２〜Ｓ１４の処理順序を規定するものではない。
【０１０７】
類似スコア計算部１２５は、クエリ７と候補指標の計算過程の類似スコアを計算する（ステップＳ１２）。また、類似スコア計算部１２５は、クエリ７と候補指標の計算元データの類似スコアを計算する（ステップＳ１３）。更に、類似スコア計算部１２５は、クエリ７と候補指標の計算結果の類似スコアを計算する（ステップＳ１４）。比較種別毎の類似スコアが取得される。
【０１０８】
候補指標スキーマ１５５の各候補指標に対して、ステップＳ１２〜Ｓ１４を行うと、類似スコア計算部１２５は、比較種別毎の類似スコアを用いて最終的な類似スコアを計算し、類似度が高い順に候補指標をソートする（ステップＳ１５）。類似指標一覧９が作成される。類似スコア計算部１２５によって、同じグラフ構造の候補指標の中で、更に、計算元データ、計算過程、及び計算結果の内容が似ている候補指標が順位付けされる。その後、指標検索部２００による指標検索処理は終了する。
【０１０９】
次に、クエリ７で指定する指標のグラフ構造の作成方法の例について説明する。先ず、作成ツール画面でグラフ構造を作成する例について説明する。作成ツール画面は、クエリ作成部４１によって提供されればよい。
【０１１０】
グラフ構造の第１の作成例を図１５及び図１６で説明する。図１５は、作成ツール画面での入力例を示す図である。図１５に例示する作成ツール画面５５は、操作領域５５ａと、入力領域５５ｂとを有する。操作領域５５ａは、グラフ構造を表わす部品として、計算部品５５ｅ、元データ部品５５ｆ、及び接続部品５５ｇと、また、処理ボタンとして指標計算ボタン５５ｈとを有する。
【０１１１】
計算部品５５ｅは、元データに対して計算処理を行う部品であり、指標のグラフ構造においてノードに相当する。計算部品５５ｅは、ユーザ４が、計算部品５５ｅを操作領域５５ａから入力領域５５ｂへとドラッグすることで生成され、ノード生成時にユーザ４は所望のラベルを設定できる。
【０１１２】
元データ部品５５ｆは、元データを設定可能とする部品であり、指標のグラフ構造においてノードに相当する。元データ部品５５ｆは、ユーザ４が、元データ部品５５ｆを操作領域５５ａから入力領域５５ｂへとドラッグすることで生成され、ノード生成時にユーザ４は所望のラベルを設定できる。元データ部品５５ｆが入力領域５５ｂに生成されることで、ユーザ４によってデータの設定が可能となる。
【０１１３】
接続部品５５ｇは、計算部品５５ｅと元データ部品５５ｆとを接続する。接続部品５５ｇは、ユーザ４が、計算部品５５ｅを操作領域５５ａから入力領域５５ｂへとドラッグすることで生成され、生成時にユーザ４は所望のエッジ名を設定できる。
【０１１４】
作成ツール画面５５には、ユーザ４が指定した指標名を示すラベルを持つノードが所定位置に配置され、ユーザ４は、指標名に対して、計算部品５５ｅ、元データ部品５５ｆ、及び接続部品５５ｇを配置する。
【０１１５】
図１５の例では、入力領域５５ｂにおいて、指標名「地区の危険度」に対して、元データのラベル「地区ごとの人口」及び「地区ごとの交番数」夫々のノードが設定され、計算のラベル「少ない順にソート」及び「割り算」夫々のノードが設定されている。
【０１１６】
図１６は、作成ツール画面での指標計算例を示す図である。図１６では、作成ツール画面５５において、ユーザ４が指標計算ボタン５５ｈを押下した結果を示している。ユーザ４が指標計算ボタン５５ｈを押下すると、計算結果８−６ａが生成され表示される。
【０１１７】
このように作成された指標のグラフ構造は、ＲＤＦ形式等で記憶部１３０に記憶され、生成したグラフ構造を含むクエリ７が作成され、検索装置１００へと送信される。
【０１１８】
次に、ユーザ４が表形式で作成した統計データを読み込んでグラフ構造を生成する例について説明する。図１７は、グラフ構造の第２の作成例を示す図である。図１７において、先ず、ユーザ４が表形式等で統計データ３１ｄを作成する。統計データ３１ｄは、横に統計の項目を示し、縦に都市名を示している。
【０１１９】
この例では、統計の項目として、「地区ごとの人口」、「地区ごとの交番数」、「人口当たりの交番数」、及び「地区ごとの危険度」が設定されている。「人口当たりの交番数」には、割り算の数式が設定され、「地区ごとの危険度」には「人口当たりの交番数」の少ない順にソートする数式が設定されている。
【０１２０】
また、都市名として、「Ａ市」、「Ｂ市」、及び「Ｃ市」が設定されている。「地区ごとの人口」及び「地区ごとの交番数」の夫々に対して、「Ａ市」には、「１００」及び「１」が入力され、「Ｂ市」には、「８０」及び「４」が入力され、「Ｃ市」には、「６０」及び「５」が入力されている。
【０１２１】
「人口当たりの交番数」に設定された数式により、「Ａ市」は「０．０１」であり、「Ｂ市」は「０．０５」であり、「Ｃ市」は「０．０８３３３３３３３」であることが分かる。「地区ごとの危険度」に設定された数式により、「Ａ市」、「Ｂ市」、そして「Ｃ市」の順であることが示されている。
【０１２２】
クエリ作成部４１は、ユーザ４によるクエリ７の作成の指示により、この統計データ３１ｄを入力し、表形式のデータをＲＤＦ形式等に変換し、検索用グラフ構造３１を生成してクエリ７を作成する。
【０１２３】
クエリ作成部４１は、「地区ごとの危険度」を指標名として、検索用グラフ構造３１を生成する。列Ｂ及び列Ｃの項目名から、「地区ごとの人口」及び「地区ごとの交番数」夫々のノードが生成され、各ノードには統計値が関連付られる。
【０１２４】
また、クエリ作成部４１は、列Ｄ及び列Ｅに設定された数式から、ラベル「割り算」とラベル「少ない順にソート」のノードを生成する。列Ｄのセルに設定された数式に基づいて、「地区ごとの人口」から「割り算」へのエッジのラベルには「分母」が設定され、「地区ごとの交番数」から「割り算」へのエッジにはラベル「分子」が設定される。更に、「地区ごとの人口」及び「地区ごとの交番数」の各々から指標名「地区の危険度」へのエッジにはラベル「元データ」が設定され、「少ない順にソート」及び「割り算」の各々から指標名「地区の危険度」へのエッジにはラベル「処理」が設定される。
【０１２５】
また、列Ｅが結果を示すと判断し、行毎に、「結果１」、「結果２」、及び「結果３」のノードが生成され、指標名からのエッジ名「結果」が生成される。更に、列Ａの値から、「Ａ市」、「Ｂ市」、及び「Ｃ市」のノードが生成され、列Ｅの値から、「１位」、「２位」、及び「３位」のノードが生成される。そして、都市名へのノードへのエッジにはラベル「地区名」が設定され、順位へのノードへのエッジにはラベル「順位」が設定される。
【０１２６】
次に、クエリ作成部４１によって生成されたクエリ７に基づく、指標検索部２００の候補指標検索部１２３による候補指標検索処理の例について説明する。
【０１２７】
図１８は、候補指標検索処理の例を説明するための図である。図１８において、候補指標検索部１２３は、クエリ７から検索指標スキーマ１５３を作成する。検索指標スキーマ１５３は、指標名を示し、比較種別毎にエッジの値をグルーピングして示したテーブルである。
【０１２８】
この例の検索指標スキーマ１５３では、指標名は「地区の危険度」を示し、比較種別の計算結果では、値として、「結果」、「地区名」、及び「順位」がグルーピングされている。また、比較種別の計算過程では、値として、「処理」、「分母」、及び「分子」がグルーピングされている。更に、比較種別の計算元データでは、値として、「元データ」がグルーピングされている。
【０１２９】
候補指標検索部１２３は、検索指標スキーマ１５３を参照して、計算結果、計算過程、及び計算元データの構造を有する指標を検索し、検索された指標から類似性を判断する候補指標を選別する候補指標スキーマ１５５を作成する。
【０１３０】
この例では、データベース６から候補指標８−２１、８−２２、及び８−２３が検索されている。候補指標検索部１２３は、これらの候補指標８−２１、８−２２、及び８−２３の各々について、比較種別毎に値をグルーピングして、候補指標スキーマ１５５を作成し、検索指標スキーマ１５３と照合する。
【０１３１】
この例の候補指標スキーマ１５５では、候補指標８−２１及び８−２２は、比較種別毎の値が検索指標スキーマ１５３と一致するものの、候補指標８−２３では、計算結果にグルーピングされた「結果」、「企業名」、及び「順位」のうち、「企業名」が検索指標スキーマ１５３の「地区名」と一致しない。
【０１３２】
従って、検索指標スキーマ１５３と照合することで、類似性の判定対象となる候補指標が適切に選別される。候補指標８−２３のデータは、候補指標スキーマ１５５から削除される。即ち、指標名が似ている「倒産の危険度」は候補から除外され、指標名が似ていない「消防署の少なさ」が候補となっている。
【０１３３】
次に、指標検索部２００の類似スコア計算部１２５による類似スコア計算処理について説明する。
【０１３４】
図１９は、類似スコア計算処理における計算過程の類似スコアの計算例を説明するための図である。図１９において、類似スコア計算部１２５は、候補指標スキーマ１５５に基づいて、類似スコアテーブル１５７を作成する。類似スコアテーブル１５７は、指標名を示し、比較種別毎に、類似スコアの算出方法を用いて得られた類似スコアが設定されたテーブルである。
【０１３５】
類似スコア計算部１２５は、一例として、計算過程に対しては、エッジの両端のノードラベルで行い、その一致割合を数える。類似スコアは一致割合の平均とすればよい。計算過程にグルーピングされている値（エッジラベル）毎に、そのエッジの両端のノードの２つのラベルの一致の割合を取得し、平均をとる。
【０１３６】
具体的には、先ず、値「処理」の一致の割合を求める。クエリ７の指標名「地区の危険度」及びノード「割り算」と、候補指標８−２１の指標名「犯罪の多さ」及びノード「割り算」との一致の割合は、指標名の不一致と、ノードラベルの一致とから「０．５」である。また、クエリ７の指標名「地区の危険度」及びノード「少ない順にソート」と、候補指標８−２１の指標名「犯罪の多さ」及びノード「多い順にソート」との一致の割合は、夫々いずれも一致しないため「０．０」である。
【０１３７】
次に、値「分母」の一致の割合を求める。クエリ７のノード「割り算」及びノード「地区ごとの人口」と、候補指標８−２１のノード「割り算」及びノード「地区ごとの人口」との一致の割合は、夫々いずれも一致するため「１．０」である。
【０１３８】
また、値「分子」の一致の割合を求める。クエリ７のノード「割り算」及びノード「地区ごとの交番数」と、候補指標８−２１のノード「割り算」及びノード「地区ごとの犯罪数」との一致の割合は、ノード「割り算」は互いに一致するものの、ノード「地区ごとの交番数」とノード「地区ごとの犯罪数」とが一致しないため「０．５」である。
【０１３９】
よって、類似スコア計算部１２５は、「０．５」、「０．０」、「１．０」、及び「０．５」の平均を算出して、類似スコアテーブル１５７において、平均値「０．５」そ候補指標８−２１の計算過程の類似スコアに設定する。
【０１４０】
類似スコア計算部１２５は、候補指標８−２２についても同様にエッジの両端のノードラベルで一致の割合を求め、平均「０．６３」を得ると、類似スコアテーブル１５７に設定する。
【０１４１】
図２０は、類似スコア計算処理における計算元データの類似スコアの計算例を説明するための図である。図２０において、類似スコア計算部１２５は、一例として、相関係数ｒの絶対値の平均を類似スコアとして用いる。相関係数ｒは、
【０１４２】
【数１】
0006662190.tif 000002
を用いればよい。また、数１に限定するものではない。相関係数ｒを用いることで、計算元データの順位全体の傾向が似ているものを似た指標として判断することができる。
【０１４３】
具体的には、クエリ７の「地区ごとの人口」の元データ「Ａ市：１００  Ｂ市：８０  Ｃ市：６０」と、候補指標８−２１の「地区ごとの人口」の元データ「Ａ市：１００  Ｂ市：８０  Ｃ市：６０」との一致の割合は「１．０」である。また、クエリ７の「地区ごとの交番数」の元データ「Ａ市：１  Ｂ市：４  Ｃ市：６」と、候補指標８−２１の「地区ごとの犯罪数」の元データ「「Ａ市：５  Ｂ市：４  Ｃ市：２」」との一致の割合は「０．９５」である。
【０１４４】
よって、類似スコア計算部１２５は、「１．０」と「０．９５」の平均「０．９８」を、類似スコアテーブルの指標名「犯罪の多さ」の計算元データの類似スコアに設定する。同様に、類似スコア計算部１２５は、候補指標８−２２の「１．０」と「０．９５」の平均「０．９８」を、類似スコアテーブルの指標名「消防署の少なさ」の計算元データの類似スコアに設定する。
【０１４５】
図２１は、類似スコア計算処理における計算結果の類似スコアの計算例を説明するための図である。図２１において、類似スコア計算部１２５は、一例として、順位相関係数ρの絶対値の平均を類似スコアとして用いる。順位相関係数ρは、
【０１４６】
【数２】
0006662190.tif 000003
を用いればよい。数２において、Ｄは対応するＸとＹの値の順位の差を示し、Ｎは値のペアの数を示す。また、数２に限定するものではない。順位相関係数ρを用いることで、計算結果の順位全体の傾向が似ているものを似た指標として判断することができる。
【０１４７】
具体的には、クエリ７の計算結果は「Ａ市」が「１位」、「Ｂ市」が「２位」、そして「Ｃ市」が「３」に対して、候補指標８−２１の計算結果はＡ市」が「１位」、「Ｂ市」が「２位」、そして「Ｃ市」が「３」であり、全て一致している。従って、一致の割合は「１．０」となる。同様に、クエリ７の計算結果と候補指標８−２２の計算結果との一致の割合は「０．５」であった。
【０１４８】
よって、類似スコアテーブル１５７において、指標名「犯罪の多さ」の計算結果の類似スコアに「１．０」が設定され、指標名「消防署の少なさ」の計算結果の類似スコアに「０．５」が設定される。
【０１４９】
図２２は、類似スコア計算処理における候補指標毎の類似スコアの計算例を説明するための図である。図２２において、類似スコア計算部１２５は、候補指標毎に比較種別毎の類似スコアを合計して降順に候補指標をソートし、その結果を示す類似指標一覧９を出力する。
【０１５０】
この例では、候補指標毎の類似スコアは、以下の通りである。
・指標「犯罪の多さ」の類似スコアの比較種別の平均は、
（１．０＋０．５０＋０．９８）÷３
＝２．４８÷３
＝０．８３
である。
・指標「消防署の少なさ」の類似スコアは、
（０．５＋０．６３＋０．９８）÷３
＝２．１１÷３
＝０．７０
である。
【０１５１】
従って、指標「犯罪の多さ」が最もクエリ７に類似し、次に、指標「消防署の少なさ」が類似する類似指標一覧９を得る。類似指標一覧９に基づいて、端末５では、図２３に示すような指標検索結果画面５９が表示される。
【０１５２】
図２３は、指標検索結果画面の例を示す図である。図２３に例示する指標検索結果画面５９では、ユーザ４が作成した指標「地区ごとの危険度」と類似している指標が、降順に、順位毎に指標名を対応付けて表示している。
【０１５３】
ユーザ４は、最も類似している指標が「地区ごとの犯罪の多さ」であることを知ることができる。従って、公開されている指標「地区ごとの犯罪の多さ」を用いてアプリケーションの開発を行える。また、ユーザ４は、独自で指標を作成する工数を削減できる。
【０１５４】
次に、類似スコア計算の他の例について説明する。計算結果、計算過程、及び計算元データの計算式は、それぞれ比較種別に応じたより良い類似スコアの計算式に置き換えてもよい。
【０１５５】
例えば、計算結果の類似スコアの計算では、計算結果の順位相関に加えて、計算結果の値の相関係数も類似計算に用いてもよい。結果例として、クエリ７で示される「Ａ市」、「Ｂ市」、そして「Ｃ市」の順となる１位、２位、そして３位が一致する、上位１０番目までの指標をデータベース６から特定されるようにしてもよい。又は、クエリ７と似ていない下位１０番目までの指標をデータベース６から特定されるようにしてもよい。更に、クエリ７で示される「Ａ市」、「Ｂ市」、そして「Ｃ市」の順が、順位の途中の７位、８位、そして９位等のように途中で一致するような指標をデータベース６から特定されるようにしてもよい。
【０１５６】
また、最終的な類似スコアを求める際には、３つの比較種別の平均ではなく、重み付け平均により、計算結果、計算過程、及び計算元データのいずれか１つ又は複数の重要度を上げて、クエリ７の最も類似する候補指標を特定してもよい。
【０１５７】
次に、上記では、計算過程、計算元データ、及び計算結果の３つを比較して最も類似する指標をデータベース６から特定することを説明したが、計算結果は、計算過程及び計算元データが似ていた場合、結果として計算結果も似る可能性が大きい。処理の負担を軽減するために、図２４に示すように、計算結果同士を比較して類似スコアを計算するステップＳ１４を省略してもよい。
【０１５８】
図２４は、指標検索処理の第２の例を説明するためのフローチャート図である。図２４中、図１４と同様の処理には同一符号を付し、その説明を省略する。図２４では、図１４のステップＳ１４が省略されている。
【０１５９】
この指標検索処理の第２の例では、類似スコア計算部１２５は、クエリ７と候補指標８とで、計算過程と計算元データの夫々で類似スコアを算出し、２つの類似スコアの合計の高い順で候補指標８をソートする。このような処理によっても、ある程度精度良く、最も類似する指標を特定できる。
【０１６０】
上述したように、本実施例では、ユーザ４が所望する指標と類似する指標を適切に判断し、抽出することができる。
【０１６１】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、主々の変形や変更が可能である。
【０１６２】
以上の第１、２実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
第１指標に係る第１計算元データと第１計算過程とを含むクエリを取得し、
前記クエリから前記第１計算元データと前記第１計算過程とを抽出し、
データベースから第２指標に係る第２計算元データと第２計算過程とを選択し、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの元データ類似度と、前記第１計算過程と前記第２計算過程との計算過程類似度とを計算し、
前記元データ類似度と前記計算過程類似度とに基づいて前記第１指標と前記第２指標とが類似するか否かを判断する
処理をコンピュータに実行させる検索プログラム。
（付記２）
前記コンピュータに、
前記第１指標の前記第１計算元データと前記第１計算過程の各々に関連する値同士をグルーピングし、
前記第２指標の前記第２計算元データと前記第２計算過程の各々に関連する値同士をグルーピングし、
前記第１計算元データに関連する値と、前記第２計算元データに関連する値とを比較し、
前記第１計算過程に関連する値と、前記第２計算過程に関連する値とを比較し、
２つの比較結果が一致する前記第２指標を、前記第１指標とにおいて、前記元データ類似度及び前記計算過程類似度を計算する対象とする
処理を実行させる付記１記載の検索プログラム。
（付記３）
前記コンピュータに、
前記第１指標の指標名と前記第１計算過程とを接続するエッジの両端のノードラベルのペアと、前記第２指標の指標名と前記第２計算過程とを接続するエッジの両端のノードラベルのペアとを比較して一致の割合を求め、
前記第１計算過程と前記第１計算元データとを接続するエッジの両端のノードラベルのペアと、前記第２指標の指標名と前記第２計算元データとを接続するエッジの両端のノードラベルのペアとを比較して一致の割合を求め、
求めた前記割合の平均を算出して、前記計算過程類似度を求めさせる
ことを特徴とする付記１又は２記載の検索プログラム。
（付記４）
前記コンピュータに、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの相関係数の絶対値の平均を算出して、前記元データ類似度を求めさせる
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一項記載の検索プログラム。
（付記５）
前記コンピュータに、
前記第１指標の第１計算結果と前記第２指標の計算結果との順位相関係数の絶対値の平均を算出して、結果類似度を求めさせる
処理を実行させる付記１乃至４のいずれか一項記載の検索プログラム。
（付記６）
前記コンピュータに、
前記データベースから複数の第２指標を選択させ、
少なくとも前記計算過程類似度と前記元データ類似度の平均を求め、降順に前記第２指標をソートさせる
処理を実行させる付記１乃至５のいずれか一項記載の検索プログラム。
（付記７）
前記クエリは、前記第１指標のグラフ構造を含み、
前記グラフ構造は、前記クエリの作成元にて、リンクト・オープンデータに適応する形式で記述されている
ことを特徴とする付記１乃至６のいずれか一項記載の検索プログラム。
（付記８）
前記第１指標の前記グラフ構造は、専用の作成ツールによって、又は、表形式で作成されたデータを前記リンクト・オープンデータに適応する形式に変換することによって生成されたことを付記７記載の検索プログラム。
（付記９）
第１指標に係る第１計算元データと第１計算過程とを含むクエリを取得し、
前記クエリから前記第１計算元データと前記第１計算過程とを抽出し、
データベースから第２指標に係る第２計算元データと第２計算過程とを選択し、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの元データ類似度と、前記第１計算過程と前記第２計算過程との計算過程類似度とを計算し、
前記元データ類似度と前記計算過程類似度とに基づいて前記第１指標と前記第２指標とが類似するか否かを判断する
処理をコンピュータが行う検索方法。
（付記１０）
第１指標に係る第１計算元データと第１計算過程とを含むクエリを取得する取得部と、
前記クエリから前記第１計算元データと前記第１計算過程とを抽出し、データベースから第２指標に係る第２計算元データと第２計算過程とを選択する候補指標検索部と、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの元データ類似度と、前記第１計算過程と前記第２計算過程との計算過程類似度とを計算し、前記元データ類似度と前記計算過程類似度とに基づいて前記第１指標と前記第２指標とが類似するか否かを判断する類似スコア計算部と
を有することを特徴とする検索装置。
（付記１１）
端末と、
検索装置とを有し、
前記端末は、
前記検索装置に、第１指標に係る第１計算元データと第１計算過程とを含むクエリを送信することで、該検索装置から該クエリに対する応答を受信し、
前記検索装置は、
前記端末から前記クエリを受信し、
前記クエリから前記第１計算元データと前記第１計算過程とを抽出し、データベースから第２指標に係る第２計算元データと第２計算過程とを選択し、
前記第１計算元データと前記第２計算元データとの元データ類似度と、前記第１計算過程と前記第２計算過程との計算過程類似度とを計算し、前記元データ類似度と前記計算過程類似度とに基づいて前記第１指標と前記第２指標とが類似するか否かを判断し、
判断結果を示す応答を前記端末へ送信する
ことを特徴とする検索システム。
【符号の説明】
【０１６３】
４          ユーザ
５          端末
６          データベース
７          クエリ
８          候補指標
９          類似指標一覧
３０        記憶部
３１        検索用グラフ構造
３１        クエリ作成部
４５        検索結果受信部
４９        検索結果表示部
１００      検索装置
１２１      クエリ受信部
１２３      候補指標検索部
１２５      類似スコア計算部
１２７      候補指標一覧送信部
１３０      記憶部
１５０      検索結果
１５３      検索指標スキーマ
１５５      候補指標スキーマ
１５７      類似スコアテーブル
【図１】
0006662190.tif 000004
【図２】
0006662190.tif 000005
【図３】
0006662190.tif 000006
【図４】
0006662190.tif 000007
【図５】
0006662190.tif 000008
【図６】
0006662190.tif 000009
【図７】
0006662190.tif 000010
【図８】
0006662190.tif 000011
【図９】
0006662190.tif 000012
【図１０】
0006662190.tif 000013
【図１１】
0006662190.tif 000014
【図１２】
0006662190.tif 000015
【図１３】
0006662190.tif 000016
【図１４】
0006662190.tif 000017
【図１５】
0006662190.tif 000018
【図１６】
0006662190.tif 000019
【図１７】
0006662190.tif 000020
【図１８】
0006662190.tif 000021
【図１９】
0006662190.tif 000022
【図２０】
0006662190.tif 000023
【図２１】
0006662190.tif 000024
【図２２】
0006662190.tif 000025
【図２３】
0006662190.tif 000026
【図２４】
0006662190.tif 000027