JP7113661B2 - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

従来、グラフを用いて種々のサービスを提供する技術が知られている。このような技術の一例として、グラフ信号を用いてグラフベース予測を実行する技術が知られている。

特開２０１７－５３６０３３号公報

D. I. Shuman et al., "The Emerging Field of Signal Processing on Graphs: Extending High-Dimensional Data Analysis to Networks and Other Irregular Domains", IEEE Signal Processing Magazine, 30(3):83-98, 2013 "Dynamics on expanding spaces: modeling the emergence of novelties"，Vittorio Loreto, Vito D. P. Servedio, Steven H. Strogatz, Francesca Tria＜インターネット＞https://arxiv.org/abs/1701.00994（平成３０年５月１１日検索）

しかしながら、グラフ情報の適切な分析を可能しているとは言い難い。例えば、単純に最適化関数を用いてグラフベース予測を行うだけでは、そのグラフ情報に含まれる情報を適切に利用可能にしているとは言い難い。また、最適化関数が適切でない場合、適切な予測を行うことも難しい。このため、グラフ情報の適切な分析を可能にすることができない場合がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、グラフ情報の適切な分析を可能にすることを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を取得する取得部と、グラフフーリエ変換に基づいて前記グラフ情報を分解することにより、前記グラフ情報の分解状態を示す情報である分解情報を生成する生成部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、グラフ情報の適切な分析を可能にすることができる。

図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する生成処理および提供処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係るグラフデータベースに登録される情報の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る生成処理および提供処理の流れの一例を説明するフローチャートである。 図５は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。

［実施形態］
〔１．情報処理装置の一例〕
まず、図１を用いて、生成処理および提供処理を実行する情報処理装置の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する生成処理および提供処理の一例を示す図である。図１では、情報処理装置１０は、以下に説明する生成処理および提供処理を実行する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

より具体的には、情報処理装置１０は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、入出力装置１００（例えば、図２を参照）といった任意の装置と通信が可能である。ここで、入出力装置１００は、マイクなどの音声を取得する音声取得装置を用いて、利用者の発言を取得する。そして、入出力装置１００は、任意の音声認識技術を用いて、発言をテキストデータに変換し、変換後のテキストデータを情報処理装置１０へと送信する。また、入出力装置１００は、スピーカ等の音声を出力する装置を用いて、情報処理装置１０情報処理装置１０から受信したテキストデータの読み上げを行う。なお、入出力装置１００は、情報処理装置１０から受信したテキストデータを所定の表示装置に表示してもよい。

なお、入出力装置１００は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイス、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等、サーバ装置等の情報処理装置により実現される。なお、入出力装置１００は、例えば、同一の情報処理装置によって実現されてもよく、例えば、ロボット等の装置によって実現されてもよい。

〔２．情報処理装置が実行する生成処理および提供処理について〕
ここで、技術用語や技術文献等の技術要素をその関係性に基づいてリンクで連結したグラフ情報を未来の方向性等の技術戦略を検討（分析）することが考えられる。しかしながら、このようなグラフ情報を用いる場合、ある技術分野を細分化して、より詳細に方向性を分析することができないおそれがある。例えば、細分化した分野ではなく、大きな枠組みでの分野に関する情報が提供された場合、大枠での方向性を検討することはできるが、より具体的な方向性を検討することが難しい。そのため、例えば、詳細に方向性を分析する会議等において、大きな枠組みでの分野に関する情報に関する情報を提供しても、詳細な方向性の分析により新たな技術が生じる可能性が低く、提供する情報として適切であるとは言えない場合がある。すなわち、将来の発展性等を考慮した分析に適しない情報を提供した場合、利用者間の対話においてイノベーションとなる新たな技術を生み出すことができなくなるおそれがある。

〔２－１．情報処理装置が実行する生成処理について〕
そこで、情報処理装置１０は、あるグラフ情報（以下「基グラフ」ともいう）を分解し、分解した段階での情報を提供することにより、ユーザの詳細な分析に有用な情報提供を行う。具体的には、情報処理装置１０は、基グラフを分解したグラフ情報（以下「分解グラフ」ともいう）を生成する。そして、情報処理装置１０は、生成した分解グラフを含む分解情報に基づいて情報を提供する。そのために、情報処理装置１０は、以下の生成処理や提供処理を実行する。

ここで、情報処理装置１０は、技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を基グラフとして用いる。まず、情報処理装置１０は、技術文献に属する単語群で表される技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示す基グラフを用いてもよい。例えば、情報処理装置１０は、技術に関する文書等を要素とし、その要素の各々に対応するノードを含む基グラフを用いてもよい。例えば、情報処理装置１０は、所定の技術分野に属する単語群で表される技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を生成する。このようなグラフ情報は、ある分野に属する技術要素が、どのような技術要素から生じたものであるかを示す情報である。例えば、第１技術要素が、第２技術要素と第３技術要素との組合せである場合や、第２技術要素と第３技術要素とから発展した技術である場合、第１技術要素と対応するノードは、リンクを介して、第２技術要素と対応するノードおよび第３技術要素と対応するノードと接続される。

また、情報処理装置１０は、ある分野に属する技術を示す情報であれば、任意の情報を技術要素としてよい。例えば、情報処理装置１０は、技術文献を要素とし、その要素の各々に対応するノードを含む基グラフを用いてもよい。また、情報処理装置１０は、特許発明や特許出願を要素とし、その要素の各々に対応するノードを含む基グラフを用いてもよい。また、情報処理装置１０は、１つの論文を１つの技術要素と見做し、引用関係がある論文同士をリンクにより接続することで、基グラフを生成してもよい。また、情報処理装置１０は、共通性を有する複数の論文を１つの要素と見做してもよい。また、情報処理装置１０は、引用関係に限らず、文書に含まれるキーワードの類似性等に基づいて、類似性を有する文書同士をリンクにより接続することで、基グラフを生成してもよい。以下では、ノードに対応する要素が技術文献である場合を一例として説明する。

例えば、情報処理装置１０は、ｗ２ｖ（word2vec）やｓ２ｖ（sentence2vec）等により、技術文献を単語や文章をベクトル（多次元量）に変換してもよい。例えば、情報処理装置１０は、ｗ２ｖやｓ２ｖ等により、技術文献に含まれる単語や文章をベクトル（多次元量）に変換し、その情報を基に技術文献ごとのベクトルを生成してもよい。例えば、情報処理装置１０は、外部装置等から取得した技術文献から、形態素解析等の技術を用いて単語群を抽出し、抽出した単語をベクトルに変換し、そのベクトルに基づいて技術文献のベクトルを生成してもよい。例えば、情報処理装置１０は、技術文献のベクトルを用いて、種々の処理を行なってもよい。例えば、情報処理装置１０は、技術文献のベクトルを比較することにより、種々の処理を行なってもよい。例えば、情報処理装置１０は、技術文献のベクトルを用いて、技術文献間の距離を導出してもよい。

また、情報処理装置１０は、グラフフーリエ変換に基づいて基グラフを分解することにより、基グラフの分解状態を示す分解情報を生成する。図１の例では、情報処理装置１０は、基グラフが分解された分解グラフを生成する。図１の（Ｂ）に示すように、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１を分解し、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を生成する。ここで、情報処理装置１０は、分解グラフを生成するために、基グラフを展開した情報を生成する。例えば、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１から、図１の（Ａ）に示すような行列ＭＴＡ（以下「行列Ａ」ともいう）や行列ＭＴＤ（以下「行列Ｄ」ともいう）を生成する。また、情報処理装置１０は、後述するように、行列Ａや行列Ｄを用いて、図１の（Ａ）に示すような行列ＭＴＬ（以下「グラフラプラシアンＬ」ともいう）を生成する。

図１の（Ａ）中の行列Ａは、グラフを表現するために用いる行列、いわゆる隣接行列である。例えば、ある頂点ｖとｗの間のリンクの有無に応じて行列の（ｖ，ｗ）成分に所定の値を割り当てる。例えば、行列Ａの対角成分（例えば（１，１）成分等）は「０」となる。例えば、ノード＃１とノード＃２との間にリンクが連結されている場合、ノード＃１及びノード＃２に対応する行列Ａの成分に所定の値を割り当てる。例えば、ノード＃１とノード＃２との間にリンクが連結されている場合、行列Ａの(１，２)成分や(２，１)成分に「１」を割り当てる。例えば、ノード＃１とノード＃２との間にリンクが連結されている場合、行列Ａの(１，２)成分や(２，１)成分には、ノード＃１とノード＃２との間の距離に基づく値が割り当てられてもよい。行列Ａの(１，２)成分や(２，１)成分には、所定の距離関数に基づく値が割り当てられてもよい。例えば、行列Ａの(１，２)成分や(２，１)成分には、非特許文献１に開示されるような所定の距離関数に基づく値が割り当てられてもよい。例えば、行列Ａの(１，２)成分や(２，１)成分には、ノード＃１のベクトル及びノード＃２のベクトルを変数として所定の距離関数が算出する値が割り当てられてもよい。例えば、ノード＃１とノード＃３との間にリンクが連結されていない場合、行列Ａの(１，３)成分や(３，１)成分に「０」を割り当てる。このように、「ノード＃＊」の「＊（＊は任意の自然数）」が行列の行や列に対応してもよいが、各ノードが各行や列に対応すればどのような対応であってもよい。なお、グラフが有向グラフである場合や各リンクに重みが付されている場合、行列Ａはその態様に応じた各成分を含む行列となる。

また、図１の（Ａ）中の行列Ｄは、グラフを表現するために用いる行列であり、例えば次数行列（度数行列）であってもよい。例えば、図１の（Ａ）中の行列Ｄは、各ノードの次数（度数）を示す行列である。例えば、ある頂点ｖの次数を行列の（ｖ，ｖ）成分に割り当てる。例えば、行列Ｄの対角成分以外の成分は「０」となる。例えば、ノード＃１に３つのノードがリンクにより連結されている場合、行列Ｄの(１，１)成分に「３」を割り当てる。なお、図１の（Ａ）の例では、重み無しの無向グラフを一例として説明するが、グラフが有向グラフである場合や各リンクに重みが付されている場合、行列Ｄはその態様に応じた各成分を含む行列となる。

そして、情報処理装置１０は、上記のような行列Ａや行列Ｄの情報を用いて、グラフラプラシアンＬを示す情報を生成する。情報処理装置１０は、以下の式（１）を用いて、グラフラプラシアンＬを生成する。

上記の式（１）中の「Ｄ」は、次数行列である行列Ｄを示す。上記の式（１）中の「Ａ」は、隣接行列である行列Ａを示す。上記の式（１）中の「Ｌ」は、グラフラプラシアンＬを示す。情報処理装置１０は、行列Ｄと行列Ａとを用いて、グラフラプラシアンＬを導出する。情報処理装置１０は、行列Ｄと行列Ａとの差により、グラフラプラシアンＬを導出する。情報処理装置１０は、行列Ｄから行列Ａを引くことにより、グラフラプラシアンＬを導出する。なお、情報処理装置１０は、非特許文献１に開示されるように所定の重みを用いる場合、上記の式（１）は、「Ｄ－Ｗ ＝ Ｌ」であってもよい。例えば、式「Ｄ－Ｗ ＝ Ｌ」中において、「Ｄ」が次数行列に対応し、「Ｌ」がグラフラプラシアンに対応し、「Ｗ」が重み付けされた隣接行列に対応する。

そして、情報処理装置１０は、非特許文献１に開示されるようなグラフフーリエ変換の技術を用いて、基グラフＧＲ１を分解し、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を生成する。情報処理装置１０は、グラフラプラシアンＬ等の情報やグラフフーリエ変換の技術を用いて、基グラフＧＲ１を分解し、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を生成する。例えば、情報処理装置１０は、グラフの各ノードのベクトルを割り当てる。情報処理装置１０は、与えられた信号をなだらかな信号や急峻な信号など、信号の緩急に応じた成分へ分解する。例えば、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１中のノード間の接続の強さに関する情報を信号の緩急に関する情報とみなして分解する。例えば、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１中のノード間の距離に関する情報を信号の緩急に関する情報とみなして分解する。例えば、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１中のノード間の類似度に関する情報を信号の緩急に関する情報とみなして分解する。

また、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１の空間上のノイズに関する情報を信号の緩急とみなして、非特許文献１を適用することにより、基グラフから分割グラフを生成してもよい。情報処理装置１０は、消滅期間が早いやフェイクニュースかどうか等の時間軸上のノイズに関する情報を信号の緩急とみなして、非特許文献１を適用することにより、基グラフから分割グラフを生成してもよい。情報処理装置１０は、リンクの賞味期間に関する情報を信号の緩急とみなして、非特許文献１を適用することにより、基グラフから分割グラフを生成してもよい。情報処理装置１０は、リンクの賞味期間が短いかどうかに関する情報を信号の緩急とみなして、非特許文献１を適用することにより、基グラフから分割グラフを生成してもよい。例えば、上記のような変換は、フーリエ変換に対応する。そのため、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３は基グラフＧＲ１を構成するグラフであると言える。したがって、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３は基グラフＧＲ１の基底とみなせる。

上記のような処理により、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１を分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３に分解する。これにより、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１の基底として、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を生成することができる。図１では、情報処理装置１０は、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３により、基グラフＧＲ１の基底が詳細な基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺの３つの基底に変更することができる。例えば、基底ＥＬＸはコマースに対応し、基底ＥＬＹは広告に対応し、基底ＥＬＺはメディアに対応してもよい。このように、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１を詳細な分野を示す基底へと分解することができる。そのため、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１の基底を示す分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３の情報を用いることで、利用者に詳細な分析を可能にする情報提供が可能となる。なお、分解により導出される基底は、３つに限らず、対象とする基グラフに応じて、種々の数の基底であってもよい。例えば、分解により導出される基底は、基グラフに含まれる構成要素等に応じて、２つの基底や４つ以上の基底等の種々の数の基底であってもよい。また、情報処理装置１０は、単語あるいは単語群を技術要素とする場合において、分解情報の中の特徴語を示す情報を生成してもよい。情報処理装置１０は、単語あるいは単語群を技術要素として、分解情報の中の特徴語をカテゴリ名として生成してもよい。例えば、情報処理装置１０は、各分解情報から特徴語を抽出し、各分解情報に対応する特徴語を示す情報を生成してもよい。例えば、情報処理装置１０は、各分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３から特徴語を抽出し、各分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３に対応する特徴語を示す情報を生成してもよい。例えば、情報処理装置１０は、分解グラフＧＲ１－１中のコマースに関連する特徴語をカテゴリ名として生成してもよい。例えば、情報処理装置１０は、分解グラフＧＲ１－１中の特徴語「コマース」を基底ＥＬＸのカテゴリ名として生成してもよい。

〔３．情報処理装置が実行する処理の一例〕
次に、図１を用いて、情報処理装置１０が実行する生成処理および提供処理の一例について説明する。まず、情報処理装置１０が実行する生成処理の一例について説明する。

まず、情報処理装置１０は、技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を取得する（ステップＳ１）。図１の（Ａ）に示すように、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１を取得する。情報処理装置１０は、グラフデータベース３１から基グラフＧＲ１を取得する。なお、情報処理装置１０は、利用者からグラフの指定を受付けてもよい。情報処理装置１０は、利用者が分析したいグラフ情報を受付け、そのグラフを対象に分析を行ってもよい。情報処理装置１０は、所定の時点において、話題になっている論文群がグラフ構造化された基グラフＧＲ１を取得する。そして、情報処理装置１０は、図１の（Ａ）に示すように、基グラフＧＲ１からグラフラプラシアンＬを生成する。

情報処理装置１０は、グラフフーリエ変換に基づいてグラフ情報を分解することにより、分解グラフを生成する（ステップＳ２）。情報処理装置１０は、非特許文献１に開示されるようなグラフフーリエ変換の技術を用いて、基グラフＧＲ１を分解することにより、基グラフＧＲ１の分解状態を示す分解情報ＤＮＦを生成する。情報処理装置１０は、非特許文献１に開示されるようなグラフフーリエ変換の技術を用いて、基グラフＧＲ１を分解し、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を含む分解情報ＤＮＦを生成する。情報処理装置１０は、グラフラプラシアンＬ等の情報やグラフフーリエ変換の技術を用いて、基グラフＧＲ１を分解し、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を生成する。例えば、情報処理装置１０は、基底ＥＬＸに対応する分解グラフＧＲ１－１、基底ＥＬＹに対応する分解グラフＧＲ１－２、基底ＥＬＺに対応する分解グラフＧＲ１－３に、基グラフＧＲ１を分解する。

そして、情報処理装置１０は、分解グラフに基づく情報提供を行う（ステップＳ３）。図１に示す例では、情報処理装置１０は、分解情報ＤＮＦを提供すると決定する。そして、情報処理装置１０は、分解情報ＤＮＦを提供する。情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１が、基底ＥＬＸに対応する分解グラフＧＲ１－１、基底ＥＬＹに対応する分解グラフＧＲ１－２、基底ＥＬＺに対応する分解グラフＧＲ１－３に分解されたことを示す情報を提供する。このように、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１には、基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺに対応する構成要素（成分）が含まれていることを示す情報を提供する。この結果、情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１に対応する技術要素（技術分野）等について、利用者が詳細な分析を行うために必要な情報を、利用者に提供することができる。すなわち、情報処理装置１０は、グラフ情報の適切な分析を可能にすることができる。

例えば、情報処理装置１０から基グラフＧＲ１に基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺに対応する構成要素（成分）が含まれていることを示す情報の提供を受けた利用者は、３つの基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺに対応する構成要素が基グラフＧＲ１に含まれていることを確認する。そして、利用者は、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３に基づいて、基底ＥＬＸはコマースに対応し、基底ＥＬＹは広告に対応し、基底ＥＬＺはメディアに対応していると確認する。

なお、情報処理装置１０は、基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺの各々に対応する構成要素を決定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、グラフ解析に関する種々の従来技術を適宜用いて、基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺの各々に対応する構成要素を決定（判定）してもよい。例えば、情報処理装置１０は、グラフの主成分分析の技術を用いて、基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺの各々に対応する構成要素を決定（判定）してもよい。例えば、情報処理装置１０は、基底ＥＬＸに含まれる情報を分析することにより、基底ＥＬＸに対応する構成要素を決定（判定）してもよい。例えば、情報処理装置１０は、基底ＥＬＸを構成する要素等を分析することにより、基底ＥＬＸに対応する構成要素を決定（判定）してもよい。例えば、情報処理装置１０は、基底ＥＬＹ、ＥＬＺについても同様に、基底ＥＬＹ、ＥＬＺの各々に含まれる情報を分析することにより、基底ＥＬＹ、ＥＬＺの各々に対応する構成要素を決定（判定）してもよい。例えば、情報処理装置１０は、グラフ解析技術により、基底ＥＬＸはコマースに対応し、基底ＥＬＹは広告に対応し、基底ＥＬＺはメディアに対応していると決定する。この場合、情報処理装置１０は、基底ＥＬＸはコマースに対応し、基底ＥＬＹは広告に対応し、基底ＥＬＺはメディアに対応していることを示す情報を利用者に提供してもよい。

また、情報処理装置１０は、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を用いて、各分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３に対応する基底における成長を予測してもよい。例えば、情報処理装置１０は、バラバシ・アルバートモデルやポリアの壺等の技術を用いて、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を成長させることにより、各分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３に対応する基底における成長を予測してもよい。例えば、情報処理装置１０は、バラバシ・アルバートモデルを用いて、分解グラフＧＲ１－１を成長させ、成長した分解グラフＧＲ１－１に含まれるノードに基づいて、分解グラフＧＲ１－１に対応する基底ＥＬＸにおける成長を予測してもよい。情報処理装置１０は、非特許文献２で示されるように、技術分野の発展をポリアの壺アルゴリズムにより数学的に表す手法を適用して、分解グラフＧＲ１－３を発展させてもよい。例えば、情報処理装置１０は、ポリアの壺アルゴリズムを用いて、分解グラフＧＲ１－３を発展させ、分解グラフＧＲ１－３のノードやリンクの数の増加傾向に基づいて、分解グラフＧＲ１－３に対応する基底ＥＬＺにおける成長を予測してもよい。

また、情報処理装置１０は、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３をさらに分解してもよい。情報処理装置１０は、グラフフーリエ変換に基づいて、分解グラフＧＲ１－１をさらに分解することにより、分解グラフ（分解グラフＧＲ１－１－１、ＧＲ１－１－２、ＧＲ１－１－３等）を生成してもよい。例えば、情報処理装置１０は、第１基底に対応する分解グラフＧＲ１－１－１、第２基底に対応する分解グラフＧＲ１－１－２、第３基底に対応する分解グラフＧＲ１－１－３に、分解グラフＧＲ１－１をさらに分解する。例えば、第１基底、第２基底及び第３基底は、分解グラフＧＲ１－１に対応する基底ＥＬＸをさらに細分化した基底であってもよい。例えば、基底ＥＬＸがコマースである場合、第１基底、第２基底及び第３基底は、コマースの分野のさらに細分化された構成要素であってもよい。

〔４．情報処理装置の構成〕
以下、上記した生成処理および提供処理を実現する情報処理装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。

通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、入出力装置１００や利用者の端末装置（図示せず）等との間で情報の送受信を行う。

記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０は、グラフデータベース３１を記憶する。なお、記憶部３０は、グラフデータベース３１に限らず、種々の情報を記憶してもよい。例えば、記憶部３０は、グラフデータベース３１中のノードと技術文献等の要素との対応付けを示す情報を記憶する。記憶部３０は、各ノードのベクトルデータを記憶する。

グラフデータベース３１には、基グラフに関する各種情報が登録されている。例えば、図３は、実施形態に係るグラフデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示す例では、グラフデータベース３１には、「リンクＩＤ（Identifier）」、「ノードＩＤ」等といった項目を有する情報が登録される。

ここで、「リンクＩＤ」とは、グラフに含まれるリンクを識別するための情報である。また、「ノードＩＤ」とは、対応付けられた「リンクＩＤ」が示すリンクによって接続されたノード、すなわち、関連性を有する２つの技術文献等の要素を示すノードを識別する情報である。

例えば、図３に示す例では、リンクＩＤ「リンク＃１」には、ノードＩＤ「ノード＃１」、およびノードＩＤ「ノード＃２」が対応付けて登録されている。このような情報は、リンクＩＤ「リンク＃１」が示すリンクにより、ノードＩＤ「ノード＃１」が示すノードと、ノードＩＤ「ノード＃２」が示すノードとが接続されていることを示す。

なお、図３に示す例では、「リンク＃１」、「ノード＃１」等といった概念的な値について記載したが、実際には、リンクやノードを示す文字列や数値等が登録されることとなる。また、図３に示す情報は、あくまで一例であり、グラフデータベース３１には、グラフ構造を有するデータであれば、任意の形式のデータが登録されていてよい。

また、グラフデータベース３１には、技術分野（カテゴリ）ごとの基グラフが登録されてもよい。例えば、グラフデータベース３１には、各技術分野（カテゴリ）に属する論文をノードとし、その引用関係をリンクとした、技術分野ごとの基グラフが登録されてもよい。なお、リンクは、参照元と参照先との関係を示すリンク、すなわち向きが有るリンクであってもよい。この場合、基グラフは有向グラフであってもよい。

図２に戻り、説明を続ける。制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

図２に示すように、制御部４０は、取得部４１、生成部４２、決定部４３、および提供部４４を有し、上述した生成処理および提供処理を実行する。例えば、生成部４２は、上述した生成処理を実行し、提供部４４は、上述した提供処理を実行する。

取得部４１は、各種情報を取得する。取得部４１は、生成処理や提供処理を実行するために必要な各種の情報を取得する。例えば、取得部４１は、記憶部３０から各種情報を取得する。例えば、取得部４１は、グラフデータベース３１等から各種情報を取得する。また、取得部４１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得する。取得部４１は、入出力装置１００等の外部装置から各種情報を取得する。

取得部４１は、基グラフを取得する。取得部４１は、基グラフを外部装置やグラフデータベース３１等から取得する。取得部４１は、技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を取得する。例えば、取得部４１は、医療、物理学、料理等、様々なカテゴリに関連する技術文献をノードとする基グラフを取得する。取得部４１は、医療、物理学、料理等、様々なカテゴリに関連する論文をノードとする基グラフを取得する。取得部４１は、技術文献をノードとし、各技術文献間の引用関係をリンクとする基グラフを取得する。

取得部４１は、基グラフＧＲ１を取得する。取得部４１は、グラフデータベース３１から基グラフＧＲ１を取得する。取得部４１は、所定の時点において、話題になっている論文群がグラフ構造化された基グラフＧＲ１を取得する。

生成部４２は、各種情報を生成する。生成部４２は、取得部４１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。例えば、生成部４２は、記憶部３０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。例えば、生成部４２は、グラフデータベース３１等に記憶された情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部４２は、決定部４３により決定された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。

生成部４２は、グラフフーリエ変換に基づいてグラフ情報を分解することにより、グラフ情報の分解状態を示す情報である分解情報を生成する。生成部４２は、グラフ情報から生成されるグラフラプラシアンに基づいて、分解情報を生成する。生成部４２は、グラフ情報が分解された分解グラフ情報を分解情報として生成する。生成部４２は、技術要素の一例として、単語あるいは単語群を用いて、分解情報の中の特徴語をカテゴリ名として生成する。生成部４２は、単語あるいは単語群を技術要素として、分解情報の中の特徴語をカテゴリ名として生成する。生成部４２は、グラフ情報の緩急に応じた成分へ分解することにより、分解グラフ情報を生成する。生成部４２は、グラフ情報の基底として、分解グラフ情報を生成する。

生成部４２は、図１の（Ａ）に示すように、基グラフＧＲ１からグラフラプラシアンＬを生成する。生成部４２は、グラフフーリエ変換に基づいてグラフ情報を分解することにより、分解グラフを生成する。生成部４２は、非特許文献１に開示されるようなグラフフーリエ変換の技術を用いて、基グラフＧＲ１を分解することにより、基グラフＧＲ１の分解状態を示す分解情報ＤＮＦを生成する。生成部４２は、非特許文献１に開示されるようなグラフフーリエ変換の技術を用いて、基グラフＧＲ１を分解し、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を含む分解情報ＤＮＦを生成する。生成部４２は、グラフラプラシアンＬ等の情報やグラフフーリエ変換の技術を用いて、基グラフＧＲ１を分解し、分解グラフＧＲ１－１～ＧＲ１－３を生成する。例えば、生成部４２は、基底ＥＬＸに対応する分解グラフＧＲ１－１、基底ＥＬＹに対応する分解グラフＧＲ１－２、基底ＥＬＺに対応する分解グラフＧＲ１－３に、基グラフＧＲ１を分解する。

決定部４３は、各種情報を決定する。決定部４３は、取得部４１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。例えば、決定部４３は、記憶部３０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。例えば、決定部４３は、グラフデータベース３１等に記憶された情報に基づいて、各種情報を決定する。決定部４３は、生成部４２により生成された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。

図１に示す例では、決定部４３は、分解情報ＤＮＦを提供すると決定する。決定部４３は、基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺの各々に対応する構成要素を決定してもよい。例えば、情報処理装置１０は、グラフ解析に関する種々の従来技術を適宜用いて、基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺの各々に対応する構成要素を決定（判定）してもよい。例えば、決定部４３は、グラフ解析技術により、基底ＥＬＸはコマースに対応し、基底ＥＬＹは広告に対応し、基底ＥＬＺはメディアに対応していると決定する。

提供部４４は、各種情報を提供する。提供部４４は、提供処理を行う。提供部４４は、各種情報を外部の情報処理装置に提供する。提供部４４は、入出力装置１００等の外部装置に各種情報を提供する。提供部４４は、外部装置に各種情報を送信する。提供部４４は、外部装置に各種情報を配信する。提供部４４は、取得部４１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部４４は、生成部４２により生成された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部４４は、決定部４３により決定された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。

提供部４４は、分解グラフに基づく情報提供を行う。図１に示す例では、分解情報ＤＮＦを提供する。情報処理装置１０は、基グラフＧＲ１が、基底ＥＬＸに対応する分解グラフＧＲ１－１、基底ＥＬＹに対応する分解グラフＧＲ１－２、基底ＥＬＺに対応する分解グラフＧＲ１－３に分解されたことを示す情報を提供する。提供部４４は、基グラフＧＲ１には、基底ＥＬＸ、ＥＬＹ、ＥＬＺに対応する構成要素（成分）が含まれていることを示す情報を提供する。

〔５．情報処理装置が実行する処理の流れの一例〕
次に、図４を用いて、情報処理装置１０が実行する生成処理および提供処理の流れの一例について説明する。図４は、実施形態に係る生成処理および提供処理の流れの一例を説明するフローチャートである。

まず、情報処理装置１０は、技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を取得する（ステップＳ１０１）。情報処理装置１０は、ダグラフフーリエ変換に基づいてグラフ情報を分解することにより、グラフ情報の分解状態を示す分解情報を生成する（ステップＳ１０２）。情報処理装置１０は、分解情報に基づく情報を提供する（ステップＳ１０３）。

〔６．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文章中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上記してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔７．プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図５は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部４０の機能を実現する。

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１０は、取得部４１と、生成部４２とを有する。取得部４１は、技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を取得する。生成部４２は、グラフフーリエ変換に基づいてグラフ情報を分解することにより、グラフ情報の分解状態を示す情報である分解情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、グラフフーリエ変換に基づいてグラフ情報を分解することにより、グラフ情報の分解状態を示す情報である分解情報を生成することにより、グラフ情報の適切な分析を可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、生成部４２は、グラフ情報から生成されるグラフラプラシアンに基づいて、分解情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、グラフ情報から生成されるグラフラプラシアンに基づいて、分解情報を生成することにより、グラフ情報の適切な分析を可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、生成部４２は、グラフ情報が分解された分解グラフ情報を分解情報として生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、グラフ情報が分解された分解グラフ情報を分解情報として生成することにより、グラフ情報の適切な分析を可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、技術要素は、単語あるいは単語群であり、生成部４２は、分解情報の中の特徴語をカテゴリ名として生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、単語あるいは単語群を技術要素として、分解情報の中の特徴語をカテゴリ名として生成することにより、グラフ情報の適切な分析を可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、生成部４２は、グラフ情報の緩急に応じた成分へ分解することにより、分解グラフ情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、グラフ情報の緩急に応じた成分へ分解することにより、分解グラフ情報を生成することにより、グラフ情報の適切な分析を可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、生成部４２は、グラフ情報の基底として、分解グラフ情報を生成する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、グラフ情報の基底として、分解グラフ情報を生成することにより、グラフ情報の適切な分析を可能にすることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０は、提供部４４を有する。提供部４４は、分解情報に基づく情報提供を行う。

このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、分解情報に基づく情報提供を行うことにより、情報の提供を受けた利用者にグラフ情報の適切な分析を可能にすることができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１０ 情報処理装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ グラフデータベース
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 生成部
４３ 決定部
４４ 提供部
１００ 入出力装置

Claims (7)

1. 所定の技術分野に属する単語あるいは単語群である技術要素であって、第２技術要素と第３技術要素との組合せであるか、または第２技術要素と第３技術要素とから発展した技術要素である第１技術要素を含む技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を取得する取得部と、
   前記グラフ情報の基底として、グラフフーリエ変換に基づいて前記グラフ情報を分解することにより、前記グラフ情報の分解状態を示す情報である分解情報を生成する生成部と、
   前記生成部により生成された分解情報が示す前記グラフ情報の前記基底に基づいて、前記グラフ情報には前記基底に対応する構成要素が含まれていることを示す情報を提供する提供部と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記生成部は、
   前記グラフ情報から生成されるグラフラプラシアンに基づいて、前記分解情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成部は、
   前記グラフ情報が分解された分解グラフ情報を前記分解情報として生成する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記生成部は、
   前記分解情報の中の特徴語をカテゴリ名として生成する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記生成部は、
   前記グラフ情報の緩急に応じた成分へ分解することにより、前記分解グラフ情報を生成する
   ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の情報処理装置。
6. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   所定の技術分野に属する単語あるいは単語群である技術要素であって、第２技術要素と第３技術要素との組合せであるか、または第２技術要素と第３技術要素とから発展した技術要素である第１技術要素を含む技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を取得する取得工程と、
   前記グラフ情報の基底として、グラフフーリエ変換に基づいて前記グラフ情報を分解することにより、前記グラフ情報の分解状態を示す情報である分解情報を生成する生成工程と、
   前記生成工程により生成された分解情報が示す前記グラフ情報の前記基底に基づいて、前記グラフ情報には前記基底に対応する構成要素が含まれていることを示す情報を提供する提供工程と、
   を含んだことを特徴とする情報処理方法。
7. 所定の技術分野に属する単語あるいは単語群である技術要素であって、第２技術要素と第３技術要素との組合せであるか、または第２技術要素と第３技術要素とから発展した技術要素である第１技術要素を含む技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を取得する取得手順と、
   前記グラフ情報の基底として、グラフフーリエ変換に基づいて前記グラフ情報を分解することにより、前記グラフ情報の分解状態を示す情報である分解情報を生成する生成手順と、
   前記生成手順により生成された分解情報が示す前記グラフ情報の前記基底に基づいて、前記グラフ情報には前記基底に対応する構成要素が含まれていることを示す情報を提供する提供手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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