JP2006313499A - 拡張クエリグラフパターン生成装置、生成方法、生成用プログラム、およびこれらを用いた拡張サブグラフ検索装置、検索方法、検索用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 グラフ構造を持つ大量のデータの中からクエリグラフパターンが一致する情報を検索する際、ユーザより入力された初期クエリグラフパターンをユーザに関連する情報を付加して取得できるクエリグラフパターンに自動的に拡張できる拡張クエリグラフパターン生成装置、方法、および生成用プログラムを提供する。
【解決手段】 入力された初期クエリグラフパターンにマッチする初期サブグラフをグラフ構造データベース１３から取得し、この初期サブグラフのノードと一致するコンテキストデータ１４内のノードとこのノードにつながるプロパティおよびノードとをグラフ構造データベース１３から取得し、取得した中で初期サブグラフには存在せず、且つコンテキストデータベース１４に存在するノードおよびプロパティを初期クエリグラフパターンに追加し、ユーザに関連する情報が付加されたデータを検索するための拡張クエリグラフパターンを生成する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、膨大なデータの中からユーザが必要とする情報を検索するために用いる拡張クエリグラフパターン生成装置、生成方法、生成用プログラム、拡張サブグラフ検索装置、検索方法、および検索用プログラムに関する。

近年、コンピュータネットワーク上には大量のデータが存在しており、ユーザはその中から所望のデータを検索することが困難になってきている。そのため、大量のデータから所望のデータを簡易に入手するための精度の高い検索技術が注目を集めている。

このような精度の高い検索を行うために用いられる技術にセマンティックWebがある。このセマンティックWebは、Webサイト上にメタデータとしてセマンティクス（意味情報）を付与し、人の手を使わずにデータを機械的に処理できる空間を創出するものである。

このセマンティックWebを利用した技術が非特許文献１に記載されている。この文献には、セマンティックWebを利用し、メタデータの記述方法を定めたResource Description Framework（RDF）により表現されたグラフ構造のデータから、グラフパターンをクエリとしてマッチングさせて必要なデータを検索する技術が記載されている。またこの文献では、マッチした部分をサブグラフとして取得するための仕様が規定されている。
SPARQL Query Language for RDF URL：http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/

しかし、この非特許文献１に記載の技術では、グラフ構造を持つ大量のデータの中から所望のサブグラフを抽出する際、予め抽出したいサブグラフの構造が分かっていなければならない。これは、ユーザの検索履歴データやユーザプロファイルデータの情報があってもこれらの情報からクエリグラフパターンを作成する方法については明示されていないため、ユーザ自身がそのグラフパターンをクエリとして入力しなければならないからである。そのため、ユーザによって異なる興味や関心に応じてクエリグラフパターンを変更する場合も、ユーザ自身が変更するグラフパターンを直接指定しなければならず、手間がかかるという問題があった。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、グラフ構造を持つ大量のデータの中からクエリグラフパターンが一致する情報を検索する際、入力された初期のクエリグラフパターンを、ユーザ毎にこのユーザに関連する情報を付加して取得できるクエリグラフパターンに自動的に拡張できる拡張クエリグラフパターン生成装置、生成方法、生成用プログラム、および、これらを用いて拡張された情報を取得することができる拡張クエリグラフパターン生成装置、生成方法、生成用プログラム、拡張サブグラフ検索装置、検索方法、および検索用プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するための本発明は、グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースと、グラフ構造を持つユーザ固有のデータであるコンテキストデータが格納されているコンテキストデータベースとに接続され、ユーザから入力された、グラフ構造を持つ初期クエリグラフパターンを取得する初期クエリグラフパターン取得手段と、取得された初期クエリグラフパターンにマッチする初期サブグラフをグラフ構造データベースから取得する初期サブグラフ取得手段と、取得された初期サブグラフのノードと一致するコンテキストデータ内のノードを取得するノード取得手段と、取得されたコンテキストデータ内のノードと、このノードにつながるプロパティおよびノードとを検索するための検索クエリグラフパターンを生成する検索クエリグラフパターン生成手段と、生成された検索クエリグラフパターンにマッチする検索サブグラフをグラフ構造データベースから取得する検索サブグラフ取得手段と、取得された検索サブグラフのノードおよびこのノードにつながるプロパティの中で、初期サブグラフには存在せず、且つコンテキストデータベースに存在するノードおよびこのノードにつながるプロパティで構成される追加サブグラフを取得する追加サブグラフ取得手段と、取得された追加サブグラフを初期クエリグラフパターンに追加し、ユーザに関連する情報が付加されたデータを検索するための拡張クエリグラフパターンを生成する拡張クエリグラフパターン生成手段と備える。

また、この拡張クエリグラフパターンによりグラフ構造データベースから取得されたユーザに関連する情報が付加された拡張サブグラフのデータを、表形式で表示させるためのデータに変換する表示データ変換手段を備えるようにしてもよい。

本発明によれば、グラフ構造を持つ大量のデータの中からクエリグラフパターンが一致する情報を検索する際に、入力された初期のクエリグラフパターンが、ユーザ毎にこのユーザに関連する情報を付加して取得できるクエリグラフパターンに自動的に拡張されるため、ユーザに関連した所望の情報を効率よく取得することができる。

本発明の拡張クエリグラフパターン生成装置の一実施形態を、図１〜図１４を用いて説明する。

《検索システム１の構成》
図１は、本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置１１が用いられている検索システム１の構成を示す全体図である。

本実施形態における検索システム１は、拡張クエリグラフパターン生成装置１１と、ユーザ端末１２と、グラフ構造データベース１３と、コンテキストデータベース１４とを有する。

拡張クエリグラフパターン生成装置１１は、ユーザ端末１２と、グラフ構造データベース１３と、コンテキストデータベース１４とにそれぞれアクセス可能な状態で接続されている。

拡張クエリグラフパターン生成装置１１は、ユーザ端末１２から入力された初期クエリグラフパターンを基に、ユーザに関連する情報を付加してユーザ毎に情報を取得することができるように拡張された拡張クエリグラフパターンを生成する。そして、生成された拡張クエリグラフパターンと一致するユーザに関連する情報をグラフ構造データベース１３から抽出する。

ユーザ端末１２は、ユーザにより入力された初期クエリグラフパターンを拡張クエリグラフパターン生成装置１１に出力し、抽出されたユーザに関連する情報を取得して表示する。

グラフ構造データベース１３は、図２に示すようなグラフ構造を持つデータが格納されている。本実施形態において、グラフ構造を持つデータのアーク（ノード間を結ぶ矢印）をＲＤＦの仕様に基づいてプロパティと称する。

コンテキストデータベース１４は、図３および図４に示すようなグラフ構造を持つユーザ毎の検索履歴データおよびユーザプロファイルデータであるコンテキストデータが格納されている。この図３および図４には、「検索良子」という名前をもつユーザのコンテキストデータを示している。

図３はコンテキストデータベースに格納されているユーザ「検索良子」による過去の検索でヒットしたデータをグラフ構造で表示したデータ、およびRDF/XML形式で表示したデータであり、ドキュメント「rm:T-041」、このドキュメントの著者「Person:山田太郎」、題名「セマンティックWeb入門」、キーワード「セマンティックWeb」が格納されていることを示している。

また図４は、コンテキストデータに格納されているユーザ「検索良子」のプロファイル情報であり、ユーザ「検索良子」の所属は「Ａグループ」であり、役職は「一般社員」であり、電話番号は「××−××××」であることを示している。

《検索システム１の動作》
次に、上記のように構成された検索システム１の動作を、図５のシーケンス図を用いて説明する。

まず、ユーザによりユーザ端末１２が用いられて拡張クエリグラフパターン生成装置１１に初期クエリグラフパターンが入力される（Ｓ１）。図６に本実施形態における初期クエリグラフパターンの例を示す。本実施形態における初期クエリグラフパターンは、図６に示すように、「セマンティックWeb」をキーワードとするドキュメントとその著者を問い合わせるために入力されたものである。問い合わせの対象となるノードの名称の先頭には「？」マークが記載され、これは任意の値が入る可能性がある変数であることを示している。

次に、入力された初期クエリグラフパターンを基に、拡張クエリグラフパターン生成装置１１からグラフ構造データベース１３にアクセスされる（Ｓ２）。そして、グラフ構造データベース１３においてこの初期クエリグラフパターンにマッチするデータである初期サブグラフが抽出される（Ｓ３）。

抽出された初期サブグラフの例を図７に示す。本実施形態においては、図７に示すように「セマンティックWeb」をキーワードとするドキュメントおよび著者のグラフパターンを持つデータである、ドキュメント「rm:T-041」とその著者「Person:山田太郎」、ドキュメント「rm:T-053」とその著者「Person:田中一郎」、およびドキュメント「rm:T-002」とその著者「Person:鈴木花子」の３件が初期サブグラフとして抽出されている。

次に、抽出された初期サブグラフの各ノードを基に、拡張クエリグラフパターン生成装置１１からコンテキストデータベース１４にアクセスされる（Ｓ４）。そして、コンテキストデータベース１４において、この初期サブグラフの各ノードにマッチするノードが抽出される（Ｓ５）。

図８は、コンテキストデータベース１４から抽出されたノードを太線枠で表示した初期サブグラフを示す説明図である。本実施形態においては、図８に示すようにドキュメント「rm:T-053」および著者「Person:山田太郎」が抽出されている。

次に、コンテキストデータベース１４から抽出されたノードについて、それにつながるプロパティおよびノードを検索する検索クエリグラフパターンが拡張クエリグラフパターン生成装置１１において生成される（Ｓ６）。

生成された検索クエリグラフパターンの例を図９に示す。本実施形態においては、コンテキストデータベース１４から抽出されたノードのうち、図９に示すように「Person:山田太郎」と表記されたノードにつながる主体（Subject）とそのプロパティ、および客体（Object）とそのプロパティの２種類の検索クエリグラフパターンが生成されている。

次に、生成された２種類の検索クエリグラフパターンを基に、拡張クエリグラフパターン生成装置１１からグラフ構造データベース１３にアクセスされる（Ｓ７）。そして、グラフ構造データベース１３においてこの検索クエリグラフパターンにマッチする検索サブグラフが抽出される（Ｓ８）。

図１０は、グラフ構造データベース１３から抽出された検索サブグラフの例を示す説明図である。本実施形態においては、図１０に示すように「Person:山田太郎」と表記されたノードの主体であるノード「rm:T-041」およびこのノードからつながるプロパティ「rm:著者」、ノード「Ａプロジェクト」およびこのコードからつながるプロパティ「pj:担当者」と、客体であるノード「Ａグループ」およびこのノードにつながるプロパティ「person:所属」、ノード「課長」およびこのノードにつながるプロパティ「person:役職」、ノード「××−○○○○」およびこのノードにつながるプロパティ「person:電話番号」とが抽出されている。

次に、抽出された検索サブグラフの中で初期クエリグラフパターンによる検索結果（図７）に存在しないもの、つまりノード「Ａプロジェクト」およびこのコードからつながるプロパティ「pj:担当者」、ノード「Ａグループ」およびこのノードにつながるプロパティ「person:所属」、ノード「課長」およびこのノードにつながるプロパティ「person:役職」、ノード「××−○○○○」およびこのノードにつながるプロパティ「person:電話番号」を基に、拡張クエリグラフパターン生成装置１１からコンテキストデータベース１４にアクセスされる（Ｓ９）。

そして、コンテキストデータベース１４において、これらのノードおよびこのノードにつながるプロパティのいずれかに一致するコンテキストデータのノードおよびこのノードにつながるプロパティが抽出される（Ｓ１０）。本実施形態においては、ノード「Ａグループ」およびこのノードにつながるプロパティ「Person:所属」がコンテキストデータベース１４に存在するため抽出される。

図１１は、ステップＳ１０によりコンテキストデータベース１４から抽出されたデータであるノード「Ａグループ」およびプロパティ「Person:所属」を太線で表示した検索サブグラフを示す説明図である。

次に、抽出されたノード「Ａグループ」およびプロパティ「Person:所属」を、図６の初期クエリグラフパターンに追加し、ノード「Ａグループ」を変数ノード「?object」にすることにより、拡張クエリグラフパターンが生成される（Ｓ１１）。

図１２は、生成された拡張クエリグラフパターンを示す説明図である。

そして、この拡張クエリグラフパターンを基に、拡張クエリグラフパターン生成装置１１からグラフ構造データベース１３にアクセスされる（Ｓ１２）。そして、グラフ構造データベース１３においてこの拡張クエリグラフパターンにマッチするデータである拡張サブグラフが抽出される（Ｓ１３）。

抽出された拡張サブグラフの例を図１３に示す。図１３に示すように、拡張クエリグラフパターンを基に抽出された拡張サブグラフにより、初期クエリグラフパターンを基に抽出された初期サブグラフのデータに、検索を行ったユーザ「検索良子」に関連した「所属」に関する情報が追加された情報を取得することができる。

さらに、抽出された拡張サブグラフが拡張クエリグラフパターン生成装置１１で取得され、図１４に示すような表形式のデータが生成される（Ｓ１４）。

生成された表形式のデータは、ユーザ端末１２のモニターに表示される（Ｓ１５）とともに、検索でヒットしたデータとしてコンテキストデータベースに蓄積される（Ｓ１６）。蓄積されたコンテキストデータは、以後の検索の際にコンテキストデータとして使用される。

以上の実施形態により、グラフ構造を持つ大量のデータの中からクエリグラフパターンが一致する情報を検索する際に、入力された初期のクエリグラフパターンを、ユーザ毎にこのユーザの検索履歴およびプロファイルに関連する情報を付加して取得できるクエリグラフパターンに自動的に拡張することができるため、各ユーザに特化した所望の情報を効率よく取得することができる。

本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置が用いられている検索システム１の構成を示す全体図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置に接続されているグラフ構造データベース内のデータを示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置に接続されているコンテキストデータベース内のユーザの検索履歴に関するデータを示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置に接続されているコンテキストデータベース内のユーザのプロファイルに関するデータを示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置が用いられている検索システムの動作を示すシーケンス図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置に入力される初期クエリグラフパターンを示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置で取得された初期クエリグラフパターンにマッチした初期サブグラフを示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置で取得された初期サブグラフでコンテキストデータ内のノードと一致するノードを太線枠で表示した状態を示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置で生成された検索クエリグラフパターンを示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置で取得された検索クエリグラフパターンにマッチしたノードおよびプロパティを示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置で取得されたノードおよびプロパティでコンテキストデータ内のノードと一致するノードを太線で表示した状態を示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置で生成された拡張クエリグラフパターンを示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置で取得された拡張クエリグラフパターンにマッチした拡張サブグラフを示す説明図である。 本発明の一実施形態による拡張クエリグラフパターン生成装置に接続されているユーザ端末で表示された表形式のデータを示す説明図である。

符号の説明

１１…拡張クエリグラフパターン生成装置
１２…ユーザ端末
１３…グラフ構造データベース
１４…コンテキストデータベース

Claims (9)

1. グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースと、グラフ構造を持つユーザ固有のデータであるコンテキストデータが格納されているコンテキストデータベースとに接続され、
   ユーザから入力された、グラフ構造を持つ初期クエリグラフパターンを取得する初期クエリグラフパターン取得手段と、
   取得された初期クエリグラフパターンにマッチする初期サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する初期サブグラフ取得手段と、
   取得された初期サブグラフのノードと一致する前記コンテキストデータ内のノードを取得するノード取得手段と、
   取得された前記コンテキストデータ内のノードと、このノードにつながるプロパティおよびノードとを検索するための検索クエリグラフパターンを生成する検索クエリグラフパターン生成手段と、
   生成された検索クエリグラフパターンにマッチする検索サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する検索サブグラフ取得手段と、
   取得された検索サブグラフのノードおよびこのノードにつながるプロパティの中で、前記初期サブグラフには存在せず、且つ前記コンテキストデータベースに存在するノードおよびこのノードにつながるプロパティで構成される追加サブグラフを取得する追加サブグラフ取得手段と、
   取得された追加サブグラフを初期クエリグラフパターンに追加し、ユーザに関連する情報が付加されたデータを検索するための拡張クエリグラフパターンを生成する拡張クエリグラフパターン生成手段と、
   を備えることを特徴とする拡張クエリグラフパターン生成装置。
2. ユーザから入力された、グラフ構造を持つ初期クエリグラフパターンを取得する初期クエリグラフパターン取得ステップと、
   グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースから、前記初期クエリグラフパターンにマッチする初期サブグラフを取得する初期サブグラフ取得ステップと、
   グラフ構造を持つユーザ固有のデータであるコンテキストデータが格納されているコンテキストデータベースから、前記初期サブグラフのノードと一致するノードを取得するノード取得ステップと、
   取得された前記コンテキストデータベース内のノードと、このノードにつながるプロパティおよびノードとを検索するための検索クエリグラフパターンを生成する検索クエリグラフパターン生成ステップと、
   生成された検索クエリグラフパターンにマッチする検索サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する検索サブグラフ取得ステップと、
   取得された検索サブグラフのノードおよびこのノードにつながるプロパティの中で、前記初期サブグラフには存在せず、且つ前記コンテキストデータベースに存在するノードおよびこのノードにつながるプロパティで構成される追加サブグラフを取得する追加サブグラフ取得ステップと、
   取得された追加サブグラフを初期クエリグラフパターンに追加し、ユーザに関連する情報が付加されたデータを検索するための拡張クエリグラフパターンを生成する拡張クエリグラフ生成ステップと、
   を備えることを特徴とする拡張クエリグラフパターン生成方法。
3. ユーザから入力された、グラフ構造を持つ初期クエリグラフパターンを取得する初期クエリグラフパターン取得機能と、
   グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースから、前記初期クエリグラフパターンにマッチする初期サブグラフを取得する初期サブグラフ取得機能と、
   グラフ構造を持つユーザ固有のデータであるコンテキストデータが格納されているコンテキストデータベースから、前記初期サブグラフのノードと一致するノードを取得するノード取得機能と、
   取得された前記コンテキストデータベース内のノードと、このノードにつながるプロパティおよびノードとを検索するための検索クエリグラフパターンを生成する検索クエリグラフパターン生成機能と、
   生成された検索クエリグラフパターンにマッチする検索サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する検索サブグラフ取得機能と、
   取得された検索サブグラフのノードおよびこのノードにつながるプロパティの中で、前記初期サブグラフには存在せず、且つ前記コンテキストデータベースに存在するノードおよびこのノードにつながるプロパティで構成される追加サブグラフを取得する追加サブグラフ取得機能と、
   取得された追加サブグラフを初期クエリグラフパターンに追加し、ユーザに関連する情報が付加されたデータを検索するための拡張クエリグラフパターンを生成する拡張クエリグラフ生成機能と、
   をコンピュータに実現させるための拡張クエリグラフパターン生成用プログラム。
4. グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースと、グラフ構造を持つユーザ固有のデータであるコンテキストデータが格納されているコンテキストデータベースとに接続され、
   ユーザから入力された、グラフ構造を持つ初期クエリグラフパターンを取得する初期クエリグラフパターン取得手段と、
   入力された初期クエリグラフパターンにマッチする初期サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する初期サブグラフ取得手段と、
   取得された初期サブグラフのノードと一致する前記コンテキストデータ内のノードを取得するノード取得手段と、
   取得された前記コンテキストデータ内のノードと、このノードにつながるプロパティおよびノードとを検索するための検索クエリグラフパターンを生成する検索クエリグラフパターン生成手段と、
   生成された検索クエリグラフパターンにマッチする検索サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する検索サブグラフ取得手段と、
   取得された検索サブグラフのノードおよびこのノードにつながるプロパティの中で、前記初期サブグラフには存在せず、且つ前記コンテキストデータベースに存在するノードおよびこのノードにつながるプロパティで構成される追加サブグラフを取得する追加サブグラフ取得手段と、
   取得された追加サブグラフを初期クエリグラフパターンに追加し、ユーザに関連する情報が付加されたデータを検索するための拡張クエリグラフパターンを生成する拡張クエリグラフパターン生成手段と、
   生成された拡張クエリグラフパターンにマッチする拡張サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する拡張サブグラフ取得手段と、
   を備えることを特徴とする拡張サブグラフ検索装置。
5. 前記拡張サブグラフのデータを表形式で表示させるためのデータに変換する表示データ変換手段
   を備えることを特徴とする請求項４に記載の拡張サブグラフ検索装置。
6. ユーザから入力された、グラフ構造を持つ初期クエリグラフパターンを取得する初期クエリグラフパターン取得ステップと、
   グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースから、前記初期クエリグラフパターンにマッチする初期サブグラフを取得する初期サブグラフ取得ステップと、
   グラフ構造を持つユーザ固有のデータであるコンテキストデータが格納されているコンテキストデータベースから、前記初期サブグラフのノードと一致するノードを取得するノード取得ステップと、
   取得された前記コンテキストデータベース内のノードと、このノードにつながるプロパティおよびノードとを検索するための検索クエリグラフパターンを生成する検索クエリグラフパターン生成ステップと、
   生成された検索クエリグラフパターンにマッチする検索サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する検索サブグラフ取得ステップと、
   取得された検索サブグラフのノードおよびこのノードにつながるプロパティの中で、前記初期サブグラフには存在せず、且つ前記コンテキストデータベースに存在するノードおよびこのノードにつながるプロパティで構成される追加サブグラフを取得する追加サブグラフ取得ステップと、
   取得された追加サブグラフを初期クエリグラフパターンに追加し、ユーザに関連する情報が付加されたデータを検索するための拡張クエリグラフパターンを生成する拡張クエリグラフ生成ステップと、
   生成された拡張クエリグラフパターンにマッチする拡張サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する拡張サブグラフ取得ステップと、
   を備えることを特徴とする拡張サブグラフ検索方法。
7. 前記拡張サブグラフのデータを表形式で表示させるためのデータに変換する表示データ変換ステップ
   を備えることを特徴とする請求項６に記載の拡張サブグラフ検索方法。
8. ユーザから入力された、グラフ構造を持つ初期クエリグラフパターンを取得する初期クエリグラフパターン取得機能と、
   グラフ構造を持つデータが格納されているグラフ構造データベースから、前記初期クエリグラフパターンにマッチする初期サブグラフを取得する初期サブグラフ取得機能と、
   グラフ構造を持つユーザ固有のデータであるコンテキストデータが格納されているコンテキストデータベースから、前記初期サブグラフのノードと一致するノードを取得するノード取得機能と、
   取得された前記コンテキストデータベース内のノードと、このノードにつながるプロパティおよびノードとを検索するための検索クエリグラフパターンを生成する検索クエリグラフパターン生成機能と、
   生成された検索クエリグラフパターンにマッチする検索サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する検索サブグラフ取得機能と、
   取得された検索サブグラフのノードおよびこのノードにつながるプロパティの中で、前記初期サブグラフには存在せず、且つ前記コンテキストデータベースに存在するノードおよびこのノードにつながるプロパティで構成される追加サブグラフを取得する追加サブグラフ取得機能と、
   取得された追加サブグラフを初期クエリグラフパターンに追加し、ユーザに関連する情報が付加されたデータを検索するための拡張クエリグラフパターンを生成する拡張クエリグラフ生成機能と、
   生成された拡張クエリグラフパターンにマッチする拡張サブグラフを前記グラフ構造データベースから取得する拡張サブグラフ取得機能と、
   をコンピュータに実現させるための拡張サブグラフ検索用プログラム。
9. 前記拡張サブグラフのデータを表形式で表示させるためのデータに変換する表示データ変換機能
   をコンピュータに実現させるための請求項８に記載の拡張サブグラフ検索用プログラム。
   
   

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