"データセットから情報を取得する方法であって、データを表すノードとノード間の関係を表すエッジとで構成される、データセットを表すグラフをクラスタ化して、複数のサブグラフを取得するステップと、サブグラフ範囲内にある取得された複数のサブグラフのうち少なくとも1つに対して推論を実行するステップとを含むことを特徴とする方法。各サブグラフの重要度に基づいて、取得された複数のサブグラフをランク付けするステップをさらに含み、前記推論を複数のサブグラフの順位に基づいて実行することを特徴とする請求項1に記載の方法。前記重要度は、サブグラフの密度、サブグラフの独立度、およびサブグラフの階層レベルのうち1つ以上によって測定されることを特徴とする請求項2に記載の方法。1つのサブグラフ内での推論から結果が得られなかった場合に、他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張して推論を実行するステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。他のサブグラフ内の当該サブグラフにリンクされたノードは、サブグラフの順位、サブグラフ内に欠けているノード関係タイプ、ノード間関係の優先順位のうち1つに基づいて選択されることを特徴とする請求項4に記載の方法。他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張した推論からの結果の取得に応じて、当該サブグラフと他のサブグラフをマージして新たなサブグラフを形成するステップと、前記新たなサブグラフ内で推論を実行するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。後続の使用のために新たなサブグラフを保存するステップをさらに含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。データセットから情報を取得するシステムであって、データを表すノードとノード間の関係を表すエッジとで構成される、データセットを表すグラフをクラスタ化して、複数のサブグラフを取得するように構成されたクラスタ化手段と、サブグラフ範囲内にある取得された複数のサブグラフのうち少なくとも1つに対して推論を実行するように構成された推論手段とを備えることを特徴とするシステム。個々のサブグラフの重要度に基づいて、取得された複数のサブグラフをランク付けするように構成されたランク付け手段をさらに備え、前記推論手段は、複数のサブグラフの順位に基づいて推論を実行するように構成されることを特徴とする請求項8に記載のシステム。前記推論手段は、1つのサブグラフ内での推論から結果が得られなかった場合に、他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張して推論を実行するように構成されることを特徴とする請求項8に記載のシステム。上記を踏まえて、本発明は、従来技術の欠点を克服するか、少なくとも一部を除去するために、データセットからの情報取得方法およびシステムを提供する。本発明の1つの態様によれば、データセットからの情報取得方法が提供される。この方法は、データを表すノードとノード間の関係を表すエッジとで構成される、データセットを表すグラフをクラスタ化して、複数のサブグラフを取得するステップと、サブグラフ範囲内にある取得された複数のサブグラフのうち少なくとも1つに対して推論を実行するステップとを備えることができる。本発明の1つの実施例によれば、この方法は、個々のサブグラフの重要度に基づいて、取得された複数のサブグラフをランク付けするステップをさらに備える。この実施例においては、推論は複数のサブグラフの順位に基づいて順に実行される。本発明の1つの実施例によれば、個々のサブグラフの重要度は、サブグラフの密度、サブグラフの独立度、およびサブグラフの階層レベルのうち1つ以上によって測定される。本発明の他の実施例によれば、この方法は、1つのサブグラフ内での推論から結果が得られなかった場合に、他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張して推論を実行するステップを備える。本発明のさらに他の実施例によれば、他のサブグラフ内の当該サブグラフにリンクされたノードは、サブグラフの順位、サブグラフ内に欠けているノード関係タイプ、ノード間関係の優先順位のうち1つに基づいて選択される。本発明のさらに他の実施例によれば、この方法は、他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張して実行された推論の結果が得られたら、当該サブグラフと他のサブグラフをマージして新たなサブグラフを形成するステップと、この新たなサブグラフ内で推論を実行するステップとをさらに備える。本発明のさらに他の実施例によれば、この方法は、将来の使用のためにこの新たなサブグラフを保存するステップをさらに備える。本発明の他の態様によれば、データセットからの情報取得システムが提供される。このシステムは、データを表すノードとノード間の関係を表すエッジとで構成される、データセットを表すグラフをクラスタ化して、複数のサブグラフを取得するように構成されたクラスタ化手段と、サブグラフ範囲内にある取得された複数のサブグラフのうち少なくとも1つに対して推論を実行するように構成された推論手段とを備えることができる。本発明によれば、グラフのクラスタ化は、事前定義されたモデルを必要としない無監視方式で実行されるため、柔軟性と適応性がきわめて高い。さらに、サブグラフ範囲内で推論が実行されるため、クラスタ化によって得られた各サブグラフ内のノード数とノード間関係数がいずれも少なく、クラスタ化によって得られた各サブグラフ内には反復的なノードも関係も存在しない。そのため、本発明の実施例によれば、推論の規模を容易に制御できるので、推論の効率が向上する。以下では、本発明によるデータセットからの情報取得方法およびシステムについて、好適な実施例を通して添付図面を参照しながら詳細に説明する。まず、図2~5を参照して、本発明で提供される方法について説明する。図2は、本発明の一実施例によるデータセットからの情報取得方法のフローチャートである。図2に示すように、まずステップ201において、データセットを表すグラフがクラスタ化され、複数のサブグラフが取得される。このグラフは、データを表すノードとノード間の関係を表すエッジとで構成される。クラスタ化はグラフ理論において最も重要な技術の1つであり、その目的は、グラフのノードと関係をグループ化して複数のクラスタにすることにある。グラフクラスタ化の大まかな考え方は、グラフ内のエッジ関係構造に基づいてクラスタ化することにより、各クラスタの内部関係が2つのクラスタ間の関係よりも近くなるようにする、ということである。この目的のため、本発明の発明者はグラフクラスタ化技術をインテリジェントデータ解析の分野に応用し、クラスタ化技術を使用してデータセットを表すグラフを複数のサブグラフにパーティション化することとした。本発明の原理の概略図を図3に示す。図3に示すように、本発明においてデータセットは、ノードがデータを表し、ノード間のリンクまたはエッジがノード間の関係を表すように構成された、グラフによって表される。クラスタ化は、グラフクラスタ化技術に基づいてデータセットを表すグラフに対して実行され、それによりグラフは、図3の点線の円で示される複数のサブグラフクラスタにクラスタ化される。データセットを表すグラフは、記憶手段に格納してもよい。例えば、ノードは[ノードID,ノード名]のような形式でノード記憶手段に格納し、ノード間の関係は[関係ID,関係名,主語ノードID,目的語ノードID]のような形式でノード関係記憶手段に格納し、クラスタ化によって得られたサブグラフまたはクラスタは[サブグラフID,ノードリスト,関係リスト]のような形式でサブグラフ記憶手段に格納することができる。データセットを表すグラフのクラスタ化は、既知のあるいは将来開発されるグラフクラスタ化方法を使用して実行できる。例えば、コネクティビティベースのグラフクラスタ化アルゴリズムを採用してもよい。このアルゴリズムでは、各ノードペア間に存在するパス数をクラスタ化の指標として使用することができ、同じクラスタに属するノードには高いコネクティビティが付与される。本発明のある特定の実施例によれば、HCShighconnectivitysub-graphアルゴリズムが採用され、エッジのコネクティビティしきい値kとして設定される。その後、グラフGに対して最小カットアルゴリズムが実行され、グラフが2つのサブグラフH、H’に分割される。グラフGのエッジコネクティビティがコネクティビティしきい値kよりも高い場合、グラフGが分類済みクラスタとして返される。しきい値kよりも低い場合、サブグラフHおよびH’が新たな入力として使用され、次の反復処理が実行される。この処理は、取得されたサブグラフのコネクティビティがしきい値kを上回るまで連続的に反復される。このようにして、高い内部相関関係を有する複数のサブグラフが得られる。前述したように、取得されたサブグラフはサブグラフ記憶手段に格納することができる。さらに、サブグラフは、階層的クラスタ化を使用して、グローバルレベルの階層構造に編成される。例えば、HCSアルゴリズムを採用する場合であれば、複数のエッジコネクティビティしきい値を設定して、低いしきい値を高いレベルのクラスタに適用し、高いしきい値を低いレベルのクラスタに適用するようにしてもよい。こうしたクラスタ化により、階層構造を有する複数のサブグラフが得られる。その後、ステップS202において、サブグラフの範囲内において、取得された複数のサブグラフの少なくとも1つに対して推論が実行される。推論で使用される推論規則は、例えば、[規則ID,規則文]のような形式で規則公理記憶手段に格納してもよい。各サブグラフ内での推論は、従来技術の方法を用いて実行できる。煩雑化を避けるため、ここでは推論の具体的な詳細については省略する。本発明の実施例によれば、データセットを表すグラフのグループ化は、事前定義されたグループ化モデルから独立したグラフクラスタ化技術に基づいて、無監視方式で自動的に実行される。そのため、本発明は高い柔軟性と高い適応性を有する。加えて、本発明では、グラフクラスタ化技術をベースとするグループ化が実行される。各グループに含まれるノードと関係のいずれも少数なので、推論の効率性は高まり、推論の規模もより良好に制御することができる。図4は、本発明の他の実施例による方法のフローチャートである。図4のステップS401およびS402は、実質的には図2のステップS201およびS202に対応するので、ここでは詳述しない。図4の実施例は、ステップS402の前にステップS403を備える点が図2の実施例とは異なる。ステップS403において、取得された複数のサブグラフはさらに、個々のサブグラフの重要度に基づいてランク付けされる。この順位は、サブグラフに対する推論の順序を決定するために使用される。本発明によれば、複数のサブグラフが取得された後、サブグラフは1つずつ推論に付される。ただし、検索等のオンラインアプリケーションでの用途においては、システム応答時間が必ず設定されている。この限られた応答時間内に推論を行うには、サブグラフの推論を重要度の高い順に行うのが有利である。この目的のため、本発明の好適な実施例によれば、クラスタ化によって得られたサブグラフは、重要な情報を含むサブグラフが高い順位になるようにランク付けされる。サブグラフの順位に基づいてサブグラフを並べ替えれば、応答時間の終了時に最も効果的な結果が返されるようにすることができる。重要度の指標としては、例えばサブグラフの内部特徴を使用することができる。通常、サブグラフは密度と独立度が高いほど効果的な結果をもたらすので、このようなサブグラフは他のサブグラフよりも重要とみなされる。本発明の1つの実施例においては、1つのサブグラフの他のサブグラフからの独立度が、サブグラフのランク付けの基礎として選択される。この独立度は、例えば伝導度コンダクタンスによって測定される。サブグラフSの伝導度ΦSは、以下の式で計算することができる。ここで、Gはグラフ全体、Sはサブグラフ、G\SはサブグラフSを除去した後のグラフGの残余部分を示す。また、cS、G\SはサブグラフSと残余部分G\S間のカットサイズ、すなわち、SとG\S間のエッジ数を示す。degSはサブグラフSの度数、すなわち、そのサブグラフ内のエッジ数である。サブグラフは伝導度ΦSに基づいてランク付けすることができ、この場合は、サブグラフの伝導度が小さいすなわち、独立度が高いほど高い順序になり、サブグラフの伝導度が大きいすなわち、独立度が低いほど低い順序になる。さらに、密度と独立度すなわち、相対密度も、ランク付けの指標として使用することができる。サブグラフSの相対密度ρSは、例えば、以下の式で計算することができる。ここで、式1と同様に、Sはサブグラフ、G\SはSを除去した後のグラフGの残余部分を示す。また、degSとcS,G\Sはそれぞれ、サブグラフSの度数、およびサブグラフSと残余部分G\S間のカットサイズをそれぞれ示す。相対密度を採用する場合は、サブグラフは相対密度が高いほど高い順位になり、相対密度が低いほど低い順位になる。また、階層的クラスタ化が採用されている場合には、個々のサブグラフの階層レベルに基づいて、さらにランク付けが実行される。例えば、低い階層レベルに属するサブグラフは、高い階層レベルのサブグラフよりも上位にランク付けされる。このようにして、ステップS402において、複数のサブグラフに対してサブグラフの順位に基づいて1つずつ推論が実行され、推論の総時間が限界に到達するまで、もしくはすべてのサブグラフの推論が完了するまでこれが継続される。これにより、推論の終了時には、最も重要な推論結果をユーザに返すことが可能になる。また、ステップS402で1つのサブグラフにおける推論から結果が得られなかった場合には、ステップ404において、他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張して推論が実行される。ここで留意すべきは、前述したようにグラフクラスタ化をベースとする推論では推論の規模が効果的に制限されるが、一部のノード間の関係が切断されてしまうことである。ある特定の状況では、クラスタ化により推論のために重要な関係が切断される可能性がきわめて高く、設定されている推論規則の如何によっては、一部のサブグラフで推論結果が導出されないという結果になりうる。こうした状況を念頭に、本発明では効果的な推論結果を得るために、重要度の高いサブグラフについては、他のサブグラフ内の当該サブグラフに連結されたノードを考慮して推論を実行するのが望ましい。さらに、これらのノードを考慮することで効果的な推論結果が得られる場合には、当該サブグラフにこれらのノードを組み込んで、以降の推論で使用できるようにするとよい。あるいは、ステップS405において、当該サブグラフを、これらのノードが属するサブグラフと結合して新たなサブグラフを形成し、ステップS406においてその新たなグラフに対して推論を実行することによっても、効果的な推論結果が得られる可能性がある。加えて、結合によって得られた新たなサブグラフは、対応する推論規則を使用した将来の推論に備えて、保存しておくこともできる。本発明の1つの実施例によれば、サブグラフC1の範囲内での推論から得られた推論結果が空だった場合すなわち、推論から結果が得られなかった場合には、他のサブグラフが調査されるすなわち、他のサブグラフ内の当該サブグラフに連結されたノードが考慮される。当該サブグラフに連結されたノードが複数のサブグラフに存在することを考慮して、これらのノードを選択する際の優先順位を設定することができる。例えば、他のサブグラフ内の当該サブグラフに連結されたノードの選択は、候補ノードが属するサブグラフの順位に基づいて行ってもよい。この場合は、順位の高いサブグラフのノードを先に考慮する。また、推論内に欠けているノード関係タイプについて考慮し、欠けているノード関係タイプを有するサブグラフを優先的に考慮することもできる。さらに、ノード間の関係の優先順位レベルについて考慮することもでき、この優先順位レベルは推論規則毎に事前設定するとよい。この場合は、優先順位レベルの高い関係を有するサブグラフを先に考慮する。加えて、上記の選択根拠を組み合わせて使用することも可能である。本発明の他の実施例によれば、さらなる推論を容易にするために、外部リンクの必要性を評価し、重要とみなされるサブグラフを組み合わせるという方法がとられる。例えば、当該サブグラフにとって重要な他のサブグラフは、以下のように定義される。すなわち、サブグラフC1およびサブグラフC2間のエッジセットをEとし、エッジセットE内のエッジに連結され、かつC2に属するエッジノードセットをVとすると、範囲C1EV内での推論によって意味のある結果が得られた場合は、その特定の推論規則において、C2はC1にとって重要なサブグラフである。ただしこれは、C1にとって重要なサブグラフの決定方法の一例にすぎないことは言うまでもない。本発明はこれに限定されず、任意の適切な方法を採用して決定を行うことができる。このように、重要なサブグラフC2を検出する場合には、サブグラフC1およびC2をマージして新たなサブグラフが取得され、その新たなサブグラフ内で推論が実行される。図5に、本発明の好適な実施例によるサブグラフの調整原理の図を示す。図5に示すように、第1位のサブグラフでは推論結果が得られない。そのため、推論範囲が、隣接する第2位のサブグラフ内の、当該第1位のサブグラフに連結されたノード例えば、図2のノードaおよびdに拡張される。外部エッジb,a、c,a、1,d、2,d、および外部ノードa、dに拡張した場合は推論結果は得られるので、サブグラフ2は重要なサブグラフとして識別される。次に、例えばサブグラフ1が、重要なサブグラフとして識別されたサブグラフ2にマージされ、これにより、図5の点線の円で囲まれた新たなサブグラフが得られる。その後、マージされた新たなサブグラフの範囲内で推論が実行される。本発明の技術的解決法では、こうした調整操作により、クラスタ化ベースのグループ化方法によって発生しうる、重要な関係が切断されるという状況を回避できるので、推論の効率性を考慮すると同時に、推論の効果についても十分に考慮することができる。本発明はさらに、データセットからの情報取得システムを提供する。以下では、本発明の1つの実施例によるデータセットからの情報取得システムを示す図6を参照して、システムについて説明する。図6に示すように、システム600はクラスタ化手段601および推論手段602を備える。クラスタ化手段601は、データセットを表わすグラフをクラスタ化して複数のサブグラフを取得するように構成されている。グラフは、データを表すノードと、ノード間の関係を表すエッジとで構成される。推論手段602は、サブグラフの範囲内で、取得された複数のサブグラフの少なくとも1つに対して推論を実行するように構成される。本発明の好適な実施例によれば、システム600は、個々のサブグラフの重要度に基づいて取得された複数のサブグラフをランク付けするように構成された、ランク付け手段603をさらに備える。この実施例においては、推論手段602は、複数のサブグラフの順位に基づいて推論を実行するように構成される。本発明の他の実施例によれば、個々のサブグラフの重要度は、サブグラフの密度、サブグラフの独立度、およびサブグラフの階層レベルのうち1つ以上に基づいて測定される。本発明のさらに他の実施例によれば、推論手段602はさらに、1つのサブグラフにおける推論から結果が得られなかった場合には、他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張して推論を実行するように構成される。本発明のさらに他の実施例によれば、推論手段602は、他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードを、サブグラフの順位、サブグラフ内に欠けているノード関係タイプ、およびノード間の関係の優先順位レベルのいずれかに基づいて選択するように構成される。本発明のさらに他の実施例によれば、システム600は、他のサブグラフ内の当該サブグラフに連結されたノードに拡張して実行された推論の結果が得られたら、当該サブグラフと他のサブグラフをマージして新たなサブグラフを形成するように構成された、マージ手段604をさらに備える。この実施例においては、推論手段602は新たなサブグラフ内で推論するように構成される。本発明のさらに他の実施例によれば、システム600は、後の使用のために新たなサブグラフを保存するように構成された保存手段605をさらに備える。なお、システム600を構成する個々の手段の動作は、実質的には前述した方法の各ステップに対応する。したがって、システム600内の個々の手段の詳細な動作については、図2~5を参照して記述された本発明の方法の説明を参照されたい。上記では、本発明については、主に検索とクエリに関連して説明した。しかし、本発明はこれに限定されず、例えばデ―タマイニングなどの他の適切な状況にも適用することができる。さらに、上記のクラスタ化によって取得されたサブグラフのランク付けを行う際に使用する基準としては、密度、独立度、階層レベル等を主な例として示した。しかし、ランク付けには、これらに代えて、あるいはこれらに加えて、他の適切な基準を採用することが可能である。また、推論を他のサブグラフ内のノードに拡張する際には、他のサブグラフ内の当該サブグラフに連結されたノードを、本明細書で示したもの以外の根拠に基づいて選択してもよい。上記の説明は主にRDFに関連して行っているが、本発明はこれに限定されず、他の適切なデータまたはリソース表現方式と結合することができる。加えて、特定の単純な3つ組インスタンスに関連して本発明を説明してきたが、これらは例示のみを目的とすることに留意されたい。実際には、本発明は大規模なデータやWebスケールのデータに適用でき、現実の推論処理はこれよりはるかに複雑である。さらに、本発明の実施例は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせとして実装することができる。ハードウェア部分は専用の論理回路を使用して実装でき、ソフトウェア部分はメモリに格納して、マイクロプロセッサや専用設計のハードウェア等の適切な命令実行システムによって実行することができる。当該技術の標準的なスキルを有する当業者には、上記の方法およびシステムは、プロセッサに含まれるコンピュータによる実行が可能な命令または制御コードを使用して実装でき、当該コードは、磁気ディスク、CD、DVD-ROM等のベアラ用媒体、または読み出し専用メモリ等のプログラマブルメモリファームウェア、または光学もしくは電子信号用ベアラ等のデータベアラに格納して提供されることが、理解されるであろう。本発明の実施例の装置およびその構成要素は、超大規模集積回路やゲートアレイ等のハードウェア回路、論理チップやトランジスタ等の半導体、またはフィールドプログラマブルゲートアレイやプログラマブル論理デバイス等のプログラマブルハードウェアデバイスによって実装することも、各種プロセッサによって実行されるソフトウェアによって実装することも、あるいは、上記ハードウェア回路とソフトウェアの組み合わせ例えば、ファームウェアによって実装することもできる。以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。さらに、上記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、これに限定されない。付記1データセットから情報を取得する方法であって、データを表すノードとノード間の関係を表すエッジとで構成される、データセットを表すグラフをクラスタ化して、複数のサブグラフを取得するステップと、サブグラフ範囲内にある取得された複数のサブグラフのうち少なくとも1つに対して推論を実行するステップとを含むことを特徴とする方法。付記2各サブグラフの重要度に基づいて、取得された複数のサブグラフをランク付けするステップをさらに含み、前記推論を複数のサブグラフの順位に基づいて実行することを特徴とする付記1に記載の方法。付記3前記重要度は、サブグラフの密度、サブグラフの独立度、およびサブグラフの階層レベルのうち1つ以上によって測定されることを特徴とする付記2に記載の方法。付記41つのサブグラフ内での推論から結果が得られなかった場合に、他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張して推論を実行するステップをさらに含むことを特徴とする付記1に記載の方法。付記5他のサブグラフ内の当該サブグラフにリンクされたノードは、サブグラフの順位、サブグラフ内に欠けているノード関係タイプ、ノード間関係の優先順位のうち1つに基づいて選択されることを特徴とする付記4に記載の方法。付記6他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張した推論からの結果の取得に応じて、当該サブグラフと他のサブグラフをマージして新たなサブグラフを形成するステップと、前記新たなサブグラフ内で推論を実行するステップとをさらに含むことを特徴とする付記4に記載の方法。付記7後続の使用のために新たなサブグラフを保存するステップをさらに含むことを特徴とする付記6に記載の方法。付記8データセットから情報を取得するシステムであって、データを表すノードとノード間の関係を表すエッジとで構成される、データセットを表すグラフをクラスタ化して、複数のサブグラフを取得するように構成されたクラスタ化手段と、サブグラフ範囲内にある取得された複数のサブグラフのうち少なくとも1つに対して推論を実行するように構成された推論手段とを備えることを特徴とするシステム。付記9個々のサブグラフの重要度に基づいて、取得された複数のサブグラフをランク付けするように構成されたランク付け手段をさらに備え、前記推論手段は、複数のサブグラフの順位に基づいて推論を実行するように構成されることを特徴とする付記8に記載のシステム。付記10前記重要度は、サブグラフの密度、サブグラフの独立度、およびサブグラフの階層レベルのうち1つ以上によって測定されることを特徴とする付記9に記載のシステム。付記11前記推論手段は、1つのサブグラフ内での推論から結果が得られなかった場合に、他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張して推論を実行するように構成されることを特徴とする付記8に記載のシステム。付記12前記推論手段は、他のサブグラフ内の当該サブグラフにリンクされたノードを、サブグラフの順位、サブグラフ内に欠けているノード関係タイプ、ノード間関係の優先順位のうち1つに基づいて選択するように構成されることを特徴とする付記11に記載のシステム。付記13他のサブグラフ内の、当該サブグラフにリンクされたノードに拡張した推論からの結果の取得に応じて、当該サブグラフと他のサブグラフをマージして新たなサブグラフを形成するように構成されたマージ手段をさらに備え、前記推論手段は、新たなサブグラフ内で推論を実行するように構成されることを特徴とする付記11に記載のシステム。付記14後続の使用のために新たなサブグラフを保存するように構成された保存手段をさらに備えることを特徴とする付記13に記載のシステム。"