特開 2024-93565 生成方法、探索方法、および生成装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024093565

(43)【公開日】2024-07-09

(54)【発明の名称】生成方法、探索方法、および生成装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/13 20190101AFI20240702BHJP

【ＦＩ】

G06F16/13

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022210037

(22)【出願日】2022-12-27

(71)【出願人】

【識別番号】318010018

【氏名又は名称】キオクシア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】立野 賢登

(57)【要約】

【課題】高速な探索動作を可能にすること。
【解決手段】生成方法は、複数の第１ノードのうちの１つを第２ノードとして設定することと、有向グラフに基づき１以上の第３ノードのうちから（Ｍ－１）個（ただしＭは２以上の整数）の第４ノードを選択することと、第１記憶領域に前記第２ノードおよび前記（Ｍ－１）個の第４ノードのそれぞれにかかる情報片をライトすることと、を含む。複数の第１ノードは有向グラフに含まれ、探索範囲である複数のベクトルに対応する。１以上の第３ノードのそれぞれは複数の第１ノードのうちの第２ノードの出隣接ノードである。情報片は有向グラフに対応したインデックス情報のうちの１つの第１ノードにかかる要素であって１つの第１ノードのベクトル値および１つの第１ノードの全ての出隣接ノードのＩＤを含む。
【選択図】図７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

有向グラフに含まれる複数の第１ノードであって探索範囲に含まれる複数のベクトルに対応した複数の第１ノードのうちの１つを第２ノードとして設定することと、
前記有向グラフに基づき、それぞれは前記複数の第１ノードのうちの前記第２ノードの出隣接ノードである１以上の第３ノードのうちから（Ｍ－１）個（ただしＭは２以上の整数）の第４ノードを選択することと、
第１記憶領域に前記第２ノードおよび前記（Ｍ－１）個の第４ノードのそれぞれにかかる情報片をライトすることと、前記情報片は前記有向グラフに対応したインデックス情報のうちの１つの第１ノードにかかる要素であって前記１つの第１ノードのベクトル値および前記１つの第１ノードの全ての出隣接ノードのＩＤを含み、前記第１記憶領域はそれぞれがストレージデバイスへのアクセスの単位である複数の第２記憶領域のうちの１つである、
を含む生成方法。

【請求項2】

複数回の第１動作を実行することをさらに含み、前記複数回の第１動作のそれぞれは、前記設定すること、前記選択すること、および前記ライトすることを含み、
前記複数回の第１動作のうちの２回目以降に実行される第１動作である第２動作における前記設定することは、
前記第２動作よりも前に実行された何れかの第１動作における前記選択することにおいて前記１以上の第３ノードのうちの前記（Ｍ－１）個の第４ノードが選択された後の残りの１以上の第１ノードである１以上の第５ノードと、前記複数の第１ノードのうちの前記（Ｍ－１）個の第４ノードの１以上の出隣接ノードと、のうちから前記第２ノードを設定する、
ことである、
請求項１に記載の生成方法。

【請求項3】

前記複数回の第１動作のそれぞれにおいて、前記複数の第２記憶領域のうちのそれぞれ異なる第２記憶領域に前記第２ノードおよび前記（Ｍ－１）個の第４ノードのそれぞれにかかる前記情報片をライトすること、
をさらに含む請求項２に記載の生成方法。

【請求項4】

前記第３ノードの数は２以上であり、
前記Ｍは３以上であり、
前記選択することは、複数の差分ベクトルのうちの２つが成す角度に基づいて前記（Ｍ－１）個の第４ノードを選択することであり、
前記複数の差分ベクトルのそれぞれは、前記第２ノードと２以上の第３ノードのうちのひとつとの差分ベクトルである、
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の生成方法。

【請求項5】

複数のサンプルクエリを生成することと、
前記有向グラフに基づき前記複数のサンプルクエリのそれぞれに最も近い第１ノードの探索を行うことと、
前記探索において通過した合計回数を前記１以上の第３ノードのそれぞれについて取得することと、
前記１以上の第３ノードのうちの前記合計回数が多い上位の（Ｍ－１）個の第３ノードを前記（Ｍ－１）個の第４ノードとして選択することと、
を含む、
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の生成方法。

【請求項6】

前記有向グラフに基づき前記１以上の第３ノードのそれぞれについて入次数を特定することと、
前記１以上の第３ノードのうちの前記入次数が多い上位の（Ｍ－１）個の第３ノードを前記（Ｍ－１）個の第４ノードとして選択することと、
を含む、
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の生成方法。

【請求項7】

クエリを受け付けることと、
前記受け付けたクエリに最も近い第１ノードの候補を有向グラフに沿って設定することと、前記有向グラフは探索範囲である複数のベクトルに対応した複数の第１ノードを含み、前記有向グラフにかかるインデックス情報が第１メモリに格納され、前記インデックス情報は複数の第１情報片を含み、前記複数の第１情報片のそれぞれは１つの第１ノードのベクトル値および前記１つの第１ノードの全ての出隣接ノードのＩＤを含み、複数の第１記憶領域のうちの１以上の第２記憶領域のそれぞれに前記複数の第１ノードのうちの何れか１つである第２ノードにかかる第１情報片と前記第２ノードの出隣接ノードにかかる第１情報片とが格納されるように前記インデックス情報が構成され、前記複数の第１記憶領域のそれぞれは前記第１メモリに対するアクセスの単位であり、
前記候補を前記有向グラフに沿って設定する毎に、
前記候補の第１ノードである第３ノードにかかる第１情報片である第２情報片が前記第１メモリよりも動作が高速な第２メモリに設けられたキャッシュ領域に格納されている場合には前記第２情報片を前記キャッシュ領域から取得することと、
前記第２情報片が前記キャッシュ領域に格納されていない場合には前記複数の第１記憶領域のうちの前記第２情報片が格納された第３記憶領域から前記第２情報片を含む複数の第３情報片を取得し、取得した前記複数の第３情報片を前記キャッシュ領域に格納することと、
前記第２情報片に基づいて新たな候補の第１ノードを設定することと、
を含む探索方法。

【請求項8】

有向グラフを受信するインタフェースと、
前記有向グラフに含まれる複数の第１ノードであって探索範囲に含まれる複数のベクトルに対応した複数の第１ノードのうちの１つを第２ノードとして設定することと、
前記有向グラフに基づき、それぞれは前記複数の第１ノードのうちの前記第２ノードの出隣接ノードである１以上の第３ノードのうちから（Ｍ－１）個（ただしＭは２以上の整数）の第４ノードを選択することと、
第１記憶領域に前記第２ノードおよび前記（Ｍ－１）個の第４ノードのそれぞれにかかる情報片をライトすることと、前記情報片は前記有向グラフに対応したインデックス情報のうちの１つの第１ノードにかかる要素であって前記１つの第１ノードのベクトル値および前記１つの第１ノードの全ての出隣接ノードのＩＤを含み、前記第１記憶領域はそれぞれがストレージデバイスへのアクセスの単位である複数の第２記憶領域のうちの１つである、
を実行するように構成されたプロセッサと、
を備える生成装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本実施形態は、生成方法、探索方法、および生成装置に関する。

【背景技術】

【0002】

グラフベースの近似最近傍探索アルゴリズムの一つとして、ＤｉｓｋＡＮＮ（Disk-based Approximate Nearest Neighbor search）というアルゴリズムが知られている。ＤｉｓｋＡＮＮによれば、探索の範囲である多次元ベクトル群のうちのそれぞれの多次元ベクトルをノードと見なして有向グラフが作成され、この有向グラフの構造に基づいて生成されたインデックス情報がストレージデバイスに格納される。そして、ストレージデバイス内の当該インデックス情報に基づき、有向グラフに沿った探索動作が行われる。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【非特許文献1】Suhas Jayaram Subramanya, Devvrit, Rohan Kadekodi, Ravishankar Krishaswamy, and Harsha Vardhan Simhadri, “DiskANN: Fast Accurate Billion-point Nearest Neighbor Search on a Single Node”, [online], November 2019, NeurIPS, [retrieved on 2022-12-11], retrieved from the Internet: <URL: https://suhasjs.github.io/files/diskann_neurips19.pdf>

【非特許文献2】Shengwen Liang, Ying Wang, Youyou Lu, Zhe Yang, Huawei Li, and Xiaowei Li, “Cognitive SSD: A Deep Learning Engine for In-Storage Data Retrieval”, [online], 2019, USENIX Annual Technical Conference, [retrieved on 2022-12-11], retrieved from the Internet: <URL: https://www.usenix.org/system/files/atc19-liang.pdf>

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

一つの実施形態は、高速な探索動作を可能にするインデックス情報の生成方法、当該インデックス情報を用いた探索方法、および生成装置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】

【0005】

一つの実施形態によれば、有向グラフに含まれる複数の第１ノードであって探索範囲に含まれる複数のベクトルに対応した複数の第１ノードのうちの１つを第２ノードとして設定することと、有向グラフに基づき１以上の第３ノードのうちから（Ｍ－１）個（ただしＭは２以上の整数）の第４ノードを選択することと、第１記憶領域に前記第２ノードおよび前記（Ｍ－１）個の第４ノードのそれぞれにかかる情報片をライトすることと、を含む。前記複数の第１ノードは前記有向グラフに含まれ、探索範囲である複数のベクトルに対応する。前記１以上の第３ノードのそれぞれは前記複数の第１ノードのうちの前記第２ノードの出隣接ノードである。前記情報片は前記有向グラフに対応したインデックス情報のうちの１つの第１ノードにかかる要素であって前記１つの第１ノードのベクトル値および前記１つの第１ノードの全ての出隣接ノードのＩＤを含む。前記第１記憶領域はそれぞれがストレージデバイスへのアクセスの単位である複数の第２記憶領域のうちの１つである。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】実施形態の探索装置の構成の一例を示す模式的な図。

【図2】実施形態の探索装置が探索を実行する際にＳＳＤおよびＤＲＡＭに格納されている情報の一例を説明するための模式的な図。

【図3】実施形態のデータセットから生成された有向グラフの一例を説明するための図。

【図4】実施形態の生成装置の構成の一例を示す模式的な図。

【図5】実施形態の生成装置のＤＲＡＭに格納されている情報の一例を説明するための模式的な図。

【図6】実施形態の生成装置が備えるプロセッサが実現する機能の一例を示す模式的な図。

【図7】実施形態の生成装置の動作の一例を示すフローチャート。

【図8】有向グラフＧＦから実施形態の生成装置によってインデックス情報が生成される過程の具体例を説明するための模式的な図。

【図9】有向グラフＧＦから実施形態の生成装置によってインデックス情報が生成される過程の具体例を説明するための模式的な図。

【図10】実施形態の第１動作が複数回繰り返されることで生成されたインデックス情報の一例を示す図。

【図11】実施形態の探索装置による探索動作の一例を示すフローチャート。

【図12】変形例１の上位隣接ノード選択部の機能の詳細の一例を示す模式的な図。

【図13】変形例１のコサイン類似度計算部による選択方法の一例を説明するための模式的な図。

【図14】変形例１の上位隣接ノード選択部の動作の一例を示すフローチャート。

【図15】変形例２の上位隣接ノード選択部の機能の詳細の一例を示す模式的な図。

【図16】変形例２の上位隣接ノード選択部の動作の一例を示すフローチャート。

【図17】変形例３の上位隣接ノード選択部の機能の詳細の一例を示す模式的な図。

【図18】変形例３の上位隣接ノード選択部の動作の一例を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる生成方法、探索方法、および生成方法を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。

【0008】

（実施形態）
まず、実施形態の探索方法が実行される装置（探索装置と表記する）の例を説明する。図１は、実施形態の探索装置の構成の一例を示す模式的な図である。

【0009】

図１に示す例では、探索装置２は、プロセッサ２１、インタフェース２２、ＳＳＤ（Solid State Drive）２３、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）２４、およびバス２５を備える。プロセッサ２１、インタフェース２２、ＳＳＤ２３、およびＤＲＡＭ２４は、バス２５に電気的に接続される。

【0010】

インタフェース２２は、探索装置２に対して情報を入出力するための装置である。インタフェース２２は、ネットワークを介した通信のためのインタフェース、記憶装置が接続され得るインタフェース、キーボードなどの入力装置が接続され得るインタフェース、などを含む。探索装置２は、インタフェースを介してクエリの入力を受け付けることができる。

【0011】

ＳＳＤ２３は、探索装置２におけるストレージデバイスとして機能する相対的に大容量の不揮発性メモリである。なお、探索装置２に適用可能なストレージデバイスはＳＳＤに限定されない。探索装置２は、ストレージデバイスとして、磁気ディスク装置を備えてもよい。

【0012】

ＤＲＡＭ２４は、ストレージデバイスよりもアクセス動作が高速なメモリである。ＤＲＡＭ２４は、キャッシュ領域、バッファ領域、またはワーク領域、などとして機能する。なお、探索装置２に適用可能なストレージデバイスよりもアクセス動作が高速なメモリはＤＲＡＭに限定されない。

【0013】

プロセッサ２１は、コンピュータプログラムを実行することができる演算装置であり、コンピュータプログラムによって規定された機能を実現する。プロセッサ２１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。探索装置２においては、プロセッサ２１は、探索プログラム（後述する探索プログラムＳＰＧ）に基づき、ＤｉｓｋＡＮＮに従った探索動作を実行する。探索プログラムＳＰＧは、例えば、ＳＳＤ２３または探索装置２の外部の装置に格納されている。プロセッサ２１は、オペレーティングシステムが提供する環境下で、ＳＳＤ２３または探索装置２の外部の装置からＤＲＡＭ２４に探索プログラムＳＰＧをロードする。そして、プロセッサ２１は、ＤＲＡＭ２４にロードされた探索プログラムＳＰＧを実行する。

【0014】

なお、プロセッサ２１はＣＰＵでなくてもよい。ＤｉｓｋＡＮＮに従った探索動作（例えば後述の図１１に示す動作）のうちの一部または全部は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェア回路によって実現されてもよい。

【0015】

図２は、実施形態の探索装置２が探索を実行する際にＳＳＤ２３およびＤＲＡＭ２４に格納されている情報の一例を説明するための模式的な図である。

【0016】

ＳＳＤ２３には、探索範囲とされるデータセットＤＳであるデータＤの群が格納される。各データＤは、Ｎ（ただしＮは１以上の整数）個の要素を有する。換言すると、各データＤは、Ｎ次元のベクトルである。各データＤは、画像、文書、またはこれら以外の任意の種類のデータ、またはこれらのデータから生成されたデータである。一例では、各データＤは、画像から抽出されたＮ個の特徴量である。全データＤおよび後述されるクエリで要素数Ｎは共通である。

【0017】

探索動作の前には、データセットＤＳのうちの各データＤをノードと見なした有向グラフが生成され、有向グラフに対応したインデックス情報ＩＤＸが生成される。そして、インデックス情報ＩＤＸはストレージデバイス（図２に示される例ではＳＳＤ２３）に格納される。

【0018】

ＤＲＡＭ２４には、データセットＤＳのうちの各データＤが圧縮されて生成された圧縮データＤｃの群が格納される。圧縮データＤｃの群を、圧縮データセットＤＳｃと表記する。

【0019】

ＤＲＡＭ２４にはインデックス情報ＩＤＸの少なくとも一部がキャッシュデータとして格納され得るキャッシュ領域２４１がアロケートされている。

【0020】

また、ＤＲＡＭ２４には探索プログラムＳＰＧがロードされる。プロセッサ２１は、ＤＲＡＭ２４にロードされた探索プログラムＳＰＧに従って探索動作を実行する。

【0021】

探索動作では、プロセッサ２１は、データセットＤＳのうちの外部から入力されたクエリまでの距離が最も近いデータＤ（換言するとノード）の探索を行う。

【0022】

本明細書において距離は、データ間の類似度を表す尺度である。距離は、数学的には、例えばユークリッド距離である。なお、距離の数学的な定義はユークリッド距離に限定されない。また、距離の評価に使用される指標は、ユークリッド距離などに限らず、距離に対応する限り任意の指標が使用され得る。

【0023】

また、探索動作では、プロセッサ２１は、データセットＤＳから生成された有向グラフによって規定された経路に沿って探索を行う。

【0024】

図３は、実施形態のデータセットＤＳから生成された有向グラフＧＦの一例を説明するための図である。

【0025】

データセットＤＳに含まれる各データＤにはノードＩＤが割り当てられている（assigned）。ノードＩＤは、ノードを特定可能な識別情報の一例である。各データＤにノードＩＤを割り当てる方法は特定の方法に限定されない。以降、Ｘ（ただしＸは数値情報）というノードＩＤが与割り当てられたデータＤを、ノードＮＤＸ、と表記することがある。また、データＤをノードと表記することがある。

【0026】

図３の中段には、データセットＤＳから生成された有向グラフＧＦが描画されている。この例では、ノードＮＤ１には、ノードＮＤ２０をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ７をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ１３をヘッドとするエッジ、およびノードＮＤ１２をヘッドとするエッジが接続される。ノードＮＤ２０には、ノードＮＤ３をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ６をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ１５をヘッドとするエッジ、およびノードＮＤ１１をヘッドとするエッジが接続される。ノードＮＤ７には、ノードＮＤ１０をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ１９をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ１６をヘッドとするエッジ、およびノードＮＤ５をヘッドとするエッジが接続される。ノードＮＤ１３には、ノードＮＤ８をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ２１をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ４をヘッドとするエッジ、およびノードＮＤ２をヘッドとするエッジが接続される。ノードＮＤ１２には、ノードＮＤ１４をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ１７をヘッドとするエッジ、ノードＮＤ９をヘッドとするエッジ、およびノードＮＤ１８をヘッドとするエッジが接続される。

【0027】

本明細書では、ノードＮＤＡとノードＮＤＢとがノードＮＤＢをヘッドとするエッジで接続されている場合、ノードＮＤＡをノードＮＤＢの入隣接ノード（in-neighbor）と表記する。ノードＮＤＢをノードＮＤＡの出隣接ノード（out-neighbor）、または隣接ノードＮＢＲと表記する。ノードＮＤＢの入隣接ノードの数を入次数（in-degree）と表記する。ノードＮＤＡの出隣接ノードの数を出次数（out-degree）と表記する。

【0028】

なお、図３に示す例では有向グラフＧＦは樹状形状を有する。有向グラフＧＦの形状は樹状に限定されない。複数のノードで入次数または出次数が共通していなくてもよい。複数のノードが円形に接続されていてもよい。

【0029】

探索動作においては、プロセッサ２１は、有向グラフＧＦに従って、任意の探索アルゴリズムに基づいてクエリに最も近いノードを探索する演算を行う。探索のための演算アルゴリズムとしては、Ｇｒｅｅｄｙ ｓｅａｒｃｈやＢｅａｍ ｓｅａｒｃｈなどを含む任意のアルゴリズムが採用され得る。一例を簡単に説明すると、プロセッサ２１は、複数のノードの間で探索対象ノードをグラフＧＦに沿って順次、切り替える。探索対象ノードを切り替える毎に、プロセッサ２１は、探索対象ノードの各隣接ノードＮＢＲとクエリとの距離を算出する。そして、プロセッサ２１は、現時点でクエリに近い１つまたは複数の探索対象ノードの１以上の隣接ノードＮＢＲのうちのクエリに最も近いノードを次の新たな探索対象ノードとして設定する。プロセッサ２１は、クエリに最も近いと推測されるデータＤに到達するまで、順次、有向グラフＧＦに沿った探索対象ノードの切り替えを行う。このグラフＧＦに沿って探索対象ノードを切り替える処理を、「ホップ動作」と表記することがある。

【0030】

プロセッサ２１は、探索対象ノードの各隣接ノードＮＢＲを特定するために、有向グラフＧＦに対応したインデックス情報ＩＤＸを参照する。つまり、インデックス情報ＩＤＸは、有向グラフＧＦの構造を導き出すことが可能なデータ構造を有する。

【0031】

プロセッサ２１は、探索プログラムＳＰＧに従った制御下でインデックス情報ＩＤＸを参照する際には、オペレーティングシステムに対し、ＳＳＤ２３からのリードのためのＩＯ要求を発行する。具体的には、探索プログラムＳＰＧに従った制御下のプロセッサ２１から見たＳＳＤ２３の記憶領域は、共通のサイズを有する複数の単位記憶領域に細分化されている。ＩＯ要求は、複数の単位記憶領域のうちの所望の１つに対するアクセス（リードまたはライト）を行う要求である。つまり、単位記憶領域は、ＳＳＤ２３へのアクセスの単位と考えることができる。単位記憶領域は、ページ、クラスタ、またはセクタなどであってもよいし、これらの何れとも異なっていてもよい。プロセッサ２１は、１つのＩＯ要求によって、インデックス情報ＩＤＸのうちの目的の単位記憶領域に格納された情報を取得することができる。

【0032】

以降では、説明を簡単にするために、探索プログラムＳＰＧに従った制御下における動作の主体としてのプロセッサ２１を、探索プログラムＳＰＧ、と表記する。

【0033】

図３には、インデックス情報ＩＤＸの一例として、インデックス情報ＩＤＸ＿ｏｒｇが描画されている。インデックス情報ＩＤＸ＿ｏｒｇは、複数のインデックス要素がノードＩＤの順に配列されたデータ構造を有する。各インデックス要素は、１つのノードのベクトル値と、当該１つのノードの全ての隣接ノードＮＢＲのノードＩＤと、を含む情報である。各インデックス要素は、インデックス情報ＩＤＸ＿ｏｒｇの情報片である。

【0034】

さらに、この例においては、インデックス要素のサイズが単位記憶領域のサイズの１／３であることとしている。よって、１回のＩＯ要求によって、ＳＳＤ２３から、同一の単位記憶領域に格納された３個のインデックス要素が一括にリードされる。

【0035】

探索プログラムＳＰＧは、ＩＯ要求によって、或る探索対象ノードのインデックス要素が格納された単位記憶領域から探索対象ノードのインデックス要素を含む複数（図３の例では３個）のインデックス要素を一括に取得する。この場合、探索プログラムＳＰＧは、一括に取得した複数のインデックス要素の全てのインデックス要素をキャッシュ領域２４１に格納する。そして、探索プログラムＳＰＧは、ホップ動作によって探索対象ノードが切り替わった際に、キャッシュ領域２４１に切り替え後の探索対象ノードのインデックス要素が存在する場合には、ＳＳＤ２３からではなくキャッシュ領域２４１からそのインデックス要素を取得する。

【0036】

しかしながら、図３に示したインデックス情報ＩＤＸ＿ｏｒｇによれば、複数のインデックス要素がノードＩＤの順に配列されており、この複数のインデックス要素の配列の順は、有向グラフＧＦにおけるノード間の接続とはほとんど関連性がない。換言すると、ＩＯ要求によってＳＳＤ２３から複数のインデックス要素が取得された場合、その複数のインデックス要素の間には有向グラフＧＦにおけるノード間の接続とはほとんど関連性がない。つまり、たとえ或る探索対象ノードのインデックス要素以外のインデックス要素をキャッシュ領域２４１に格納したとしても、探索対象ノードの切り替え後に切り替え後の探索対象ノードのインデックス要素がキャッシュヒットする可能性が著しく低い。キャッシュヒットの可能性が著しく低いため、キャッシュ領域２４１（即ちＤＲＡＭ２４）よりも動作の速度が遅いＳＳＤ２３に対するリードがホップ動作毎に発生し、クエリの入力から探索動作の完了までに多くの時間を要する。

【0037】

実施形態によれば、キャッシュヒット率が向上するように、有向グラフＧＦにおける接続関係の点で関連性の高い複数のインデックス要素が同じ単位記憶領域にライトされるように、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄが生成される。そして、探索装置２のＳＳＤ２３には、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄが格納され、探索プログラムＳＰＧは、ＳＳＤ２３内のインデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄに基づいて探索動作を実行する。

【0038】

次に、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄの生成方法を実現する装置（生成装置１と表記する）について説明する。

【0039】

図４は、実施形態の生成装置１の構成の一例を示す模式的な図である。

【0040】

生成装置１は、プロセッサ１１、第１インタフェース１２、第２インタフェース１３、ＤＲＡＭ１４、およびバス１５を備える。第１インタフェース１２、プロセッサ１１、ＤＲＡＭ１４、および第２インタフェース１３はバス１５に電気的に接続される。

【0041】

第１インタフェース１２は、生成装置１の外部の装置からデータを受け付ける回路である。この例では、第１インタフェース１２は、外部の装置とネットワーク３を介した通信を行うための装置であり、例えば、第１インタフェース１２は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ^ＴＭ
のアダプタ、またはＷｉ－Ｆｉ^ＴＭのアダプタ、などである。

【0042】

第２インタフェース１３は、外部の装置にデータを出力する回路である。この例では、第２インタフェース１３は、記憶装置４に接続するためのアダプタである。記憶装置４の種類は特定の種類に限定されない。記憶装置４は、例えば、ＳＳＤ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、またはＵＦＳ（Universal Flash Storage）などであってもよい。

【0043】

プロセッサ１１は、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄを生成する機能を有する演算装置である。プロセッサ１１は、例えばＣＰＵであってもよい。プロセッサ１１がＣＰＵである場合、プロセッサ１１は、所定のプログラムを実行することによって、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄを生成する機能を実現する。具体的には、プロセッサ１１は、所定の位置から生成プログラムＧＰＧを取得して、取得した生成プログラムＧＰＧをＤＲＡＭ１４にロードする（図５参照）。そして、プロセッサ１１は、ＤＲＡＭ１４にロードされた探索プログラムＳＰＧを実行する。プロセッサ１１は、探索プログラムＳＰＧに従った制御下で、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄを生成する。

【0044】

なお、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄを生成するプロセッサ１１の機能の一部または全部は、ＦＰＧＡまたはＡＳＩＣなどのハードウェア回路によって実現されてもよい。

【0045】

なお、図４に示す例では、生成装置１は、外部の装置からネットワーク３および第１インタフェース１２を介してデータを受け付けて、外部の装置（ここでは記憶装置４）に第２インタフェース１３を介してデータを出力する。データの受け付けおよびデータの出力は、同一のインタフェースを介して実行されてもよい。また、生成装置１は、記憶装置を備え、その記憶装置からデータを取得したり、またはその記憶装置にデータを出力したりしてもよい。

【0046】

また、図４に示す例では、生成装置１は探索装置２と異なる装置であることとしている。探索装置２において生成プログラムＧＰＧが実行されることで、探索装置２が生成装置１として機能してもよい。

【0047】

図６は、実施形態の生成装置１が備えるプロセッサ１１が実現する機能の一例を示す模式的な図である。

【0048】

プロセッサ１１は、プライマリノード設定部１０１、隣接ノード抽出部１０２、上位（high-order）隣接ノード選択部１０３、ストレージライト部１０４、およびノードＩＤ再割当部１０５として機能する。

【0049】

プライマリノード設定部１０１は、グラフＧＦおよび開始点（entry point）を受け付ける。図４に示した構成例に従えば、プライマリノード設定部１０１には、ネットワーク３および第１インタフェース１２を介してグラフＧＦおよび開始点が入力される。

【0050】

なお、プライマリノード設定部１０１は、グラフＧＦの構造を示す情報であれば、任意の情報をグラフＧＦとして受け付け得る。例えば、グラフＧＦとしてインデックス情報ＩＤＸ＿ｏｒｇがプライマリノード設定部１０１に入力されてもよい。

【0051】

開始点は、グラフＧＦによって定義された複数のノードのうちの任意の方法で選択されたノードである。開始点のノードにかかるインデックス要素は、後段の処理によって、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄの先頭に配置される。探索動作の際には、開始点が最初の探索対象ノードとして用いられる。

【0052】

プライマリノード設定部１０１は、開始点および後段の処理によって自身に入力される１以上の上位隣接ノードＮＢＲｈの隣接ノードＮＢＲ、および非選択隣接ノードＮＢＲのそれぞれをプライマリノードＮＤｐとして設定する。プライマリノードＮＤｐは、そのインデックス要素が１つの単位記憶領域の先頭にライトされるノードである。プライマリノード設定部１０１によって設定されたプライマリノードＮＤｐは、隣接ノード抽出部１０２、上位隣接ノード選択部１０３、およびストレージライト部１０４に入力される。

【0053】

隣接ノード抽出部１０２は、グラフＧＦから、プライマリノードＮＤｐの全ての隣接ノードＮＢＲを抽出する。隣接ノード抽出部１０２によって抽出された全ての隣接ノードＮＢＲは上位隣接ノード選択部１０３に入力される。

【0054】

上位隣接ノード選択部１０３は、入力されたプライマリノードＮＤｐおよび隣接ノードＮＢＲに基づき、隣接ノードＮＢＲのうちから上位隣接ノードＮＢＲｈを選択する。上位隣接ノードＮＢＲｈは、そのインデックス要素がプライマリノードＮＤｐのインデックス要素と同じ単位記憶領域にライトされるノードである。例えば、単位記憶領域はＭ個（ただしＭは２以上の整数）のインデックス要素の格納が可能なサイズを有する場合には、上位隣接ノード選択部１０３は、１つのプライマリノードＮＤｐに対し、（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈを選択する。そして、後段のストレージライト部１０４によって、当該１つのプライマリノードＮＤｐのインデックス要素と、（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈのそれぞれのインデックス要素と、を含む合計でＭ個のインデックス要素が、１つの単位記憶領域にライトされる。

【0055】

上位隣接ノード選択部１０３によって選択された上位隣接ノードＮＢＲｈはストレージライト部１０４に入力される。上位隣接ノード選択部１０３によって選択された上位隣接ノードＮＢＲｈの隣接ノードＮＢＲ、およびプライマリノードＮＤｐの隣接ノードＮＢＲのうちの、上位隣接ノード選択部１０３によって選択されなかった残りの隣接ノードＮＢＲはプライマリノード設定部１０１に入力される。

【0056】

ストレージライト部１０４は、プライマリノードＮＤｐのインデックス要素を、上位隣接ノードＮＢＲｈのインデックス要素とともに１つの単位記憶領域にライトする。このライトの処理によって、プライマリノードＮＤｐにかかるインデックス要素および上位隣接ノードＮＢＲｈにかかるインデックス要素は、記憶装置４のうちの格納先の単位記憶領域に対応したエリアにライトされる。ストレージライト部１０４が、各単位記憶領域に対応したエリアへのライトを繰り返すことで、記憶装置４にインデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄ’が完成する。

【0057】

インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄ’は、これまでの処理によってノードＩＤの順と異なる順で配列された状態となっている。ノードＩＤ再割当部１０５は、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄ’におけるインデックス要素の並び順に対応するように、データセットＤＳのうちの各データＤに対し、ノードＩＤを再割り当て（reassign）する。これによって、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄの生成が終了する。

【0058】

なお、プライマリノード設定部１０１、隣接ノード抽出部１０２、上位隣接ノード選択部１０３、ストレージライト部１０４、およびノードＩＤ再割当部１０５のうちの一部または全部は、ハードウェア回路によって実現されてもよい。

【0059】

続いて、実施形態の生成装置１の動作を説明する。

【0060】

図７は、実施形態の生成装置１の動作の一例を示すフローチャートである。

【0061】

プライマリノード設定部１０１は、有向グラフＧＦと開始点とを受け付けると（Ｓ１０１）、開始点をプライマリノードＮＤｐとして設定する（Ｓ１０２）。隣接ノード抽出部１０２は、プライマリノードＮＤｐに接続された全ての隣接ノードＮＢＲを有向グラフＧＦから抽出する（Ｓ１０３）。

【0062】

上位隣接ノード選択部１０３は、プライマリノードＮＤｐの全ての隣接ノードＮＢＲのうちの（Ｍ－１）個の隣接ノードＮＢＲを上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択する（Ｓ１０４）。Ｓ１０４において、Ｍは、単位記憶領域あたりにライト可能なインデックス要素の数である。なお、（Ｍ－１）個の隣接ノードＮＢＲの選択方法は特定の方法に限定されない。また、隣接ノードＮＢＲの数が（Ｍ－１）個に満たない場合の選択方法は特定の方法に限定されない。

【0063】

ストレージライト部１０４は、プライマリノードＮＤｐのインデックス要素と、Ｓ１０４の処理によって選択された（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈのインデックス要素と、を１つの単位記憶領域にライトする（Ｓ１０５）。ストレージライト部１０４は、プライマリノードＮＤｐにかかるインデックス要素を当該１つの単位記憶領域の先頭にライトし、当該１つの単位記憶領域のうちの残った領域に（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈのインデックス要素をライトする。

【0064】

Ｓ１０５において、ストレージライト部１０４が複数の単位記憶領域のうちのまだライトが行われていない単位記憶領域を選択する限り、ライト先の単位記憶領域の選択方法は特定の方法に限定されない。

【0065】

プライマリノード設定部１０１は、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されなかった隣接ノードＮＢＲおよび上位隣接ノードＮＢＲｈの隣接ノードＮＢＲを次のプライマリノードＮＤｐとして設定する。その前に、プライマリノード設定部１０１は、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されなかった隣接ノードＮＢＲまたは上位隣接ノードＮＢＲｈの隣接ノードＮＢＲがプライマリノードＮＤｐとして設定されずに残っているか否かを判定する（Ｓ１０６）。

【0066】

上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されなかった隣接ノードＮＢＲまたは上位隣接ノードＮＢＲｈの隣接ノードＮＢＲが残っている場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、プライマリノード設定部１０１は、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されなかった隣接ノードＮＢＲまたは上位隣接ノードＮＢＲｈの隣接ノードＮＢＲの全てを新たなプライマリノードＮＤｐとして設定する（Ｓ１０７）。なお、残っている隣接ノードＮＢＲのうちから新たなプライマリノードＮＤｐとして設定されるノードを選択する方法は特定の方法に限定されない。

【0067】

Ｓ１０７の処理の後、Ｓ１０３の処理が再び実行される。つまり、Ｓ１０７からＳ１０３に戻ってＳ１０６に至るまでの一連の処理はループ処理を構成する。このループ処理を、第１動作と表記する。Ｓ１０７の処理において複数のノードがプライマリノードＮＤｐとして設定された場合、複数のプライマリノードＮＤｐのそれぞれに対して第１動作が実行される。

【0068】

複数回繰り返される第１動作のうちの或る第１動作におけるＳ１０４の処理において、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択可能な隣接ノードＮＢＲの数が不足した場合、上位隣接ノード選択部１０３は、便宜的に、残っている非選択隣接ノードＮＢＲのうちから上位隣接ノードＮＢＲｈを選択してもよい。または、Ｓ１０４の処理において、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択可能な隣接ノードＮＢＲの数が不足した場合、上位隣接ノード選択部１０３は、（Ｍ－１）個に満たない数のノードを上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択してもよい。

【0069】

こうして、１回の第１動作によって、プライマリノードＮＤｐを含む複数のノードのインデックス要素がいずれかの単位記憶領域にライトされ、次の第１動作においては、まだインデックス要素のライトが成されていないノードのうちから複数のノードのインデックス要素が別の単位記憶領域にライトされる。全てのノードにかかるインデックス要素がライト済みとなり、これによってＳ１０６の判定処理においてＮｏと判定されるまで、第１動作が繰り返される。

【0070】

Ｓ１０６の判定処理においてＮｏと判定された場合、記憶装置４内にインデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄ’が完成する。ノードＩＤ再割当部１０５は、データセットＤＳを構成する各データＤに対してノードＩＤを再割り当てして（Ｓ１０８）、実施形態の生成装置１の動作が完了する。

【0071】

図８、図９、および図１０は、有向グラフＧＦから実施形態の生成装置１によってインデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄが生成される過程の具体例を説明するための模式的な図である。ここでは一例として、ノードＮＤ１が開始点として設定されていることとする。また、単位記憶領域には３個のインデックス要素が格納されることとする。つまりＭは３である。ここでは、図７のフローチャートにおける各処理と対応付けて説明する。

【0072】

図８に示すように、生成装置１は、まず、Ｓ１０２の処理によって、ノードＮＤ１をプライマリノードＮＤｐとして設定する。そして、生成装置１は、Ｓ１０３およびＳ１０４の処理によって、プライマリノードＮＤｐとして設定されたノードＮＤ１の隣接ノードＮＢＲであるノードＮＤ２０、ノードＮＤ７、ノードＮＤ１３、およびノードＮＤ１２のうちから、２個の上位隣接ノードＮＢＲｈとして、ノードＮＤ７およびノードＮＤ１２を選択する。なお、ここでは単位記憶領域あたりに３個のインデックス要素のライトが可能としている（つまりＭは３）。よって、或る単位記憶領域に対し、先頭にプライマリノードＮＤｐであるノードＮＤ１のインデックス要素がライトされ、その単位記憶領域内のノードＮＤ１のインデックス要素がライトされた領域に後続する領域に、ノードＮＤ７のインデックス要素とノードＮＤ１２のインデックス要素とがライトされる。

【0073】

続いて、生成装置１は、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されなかったノードＮＤ２０およびノードＮＤ１３と、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されたノードＮＤ７およびノードＮＤ１２のいずれかの隣接ノードであるノードＮＤ１０、ノードＮＤ１９、ノードＮＤ１６、ノードＮＤ５、ノードＮＤ１４、ノードＮＤ１７、ノードＮＤ９、およびノードＮＤ１８、のうちから１つのノードを順にプライマリノードＮＤｐとして設定して（Ｓ１０７）、第１動作を繰り返す。つまり、図９に示すように、ノードＮＤ２０、ノードＮＤ１３、ノードＮＤ１０、ノードＮＤ１９、ノードＮＤ１６、ノードＮＤ５、ノードＮＤ１４、ノードＮＤ１７、ノードＮＤ９、およびノードＮＤ１８は、プライマリノードＮＤｐとされる。

【0074】

図９に示す例では、複数回実行される第１動作のうちのノードＮＤ２０がプライマリノードＮＤｐとして設定された第１動作においては、生成装置１は、Ｓ１０３およびＳ１０４の処理によって、ノードＮＤ２０の隣接ノードＮＢＲであるノードＮＤ３、ノードＮＤ６、ノードＮＤ１５、およびノードＮＤ１１のうちから、２個の上位隣接ノードＮＢＲｈとして、ノードＮＤ３およびノードＮＤ１５を選択する。上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されなかったノードＮＤ６およびノードＮＤ１１のそれぞれは、以降の第１動作においてプライマリノードＮＤｐとして設定される。

【0075】

また、図９に示す例では、複数回実行される第１動作のうちのノードＮＤ１３がプライマリノードＮＤｐとして設定された第１動作においては、生成装置１は、Ｓ１０３およびＳ１０４の処理によって、ノードＮＤ１３の隣接ノードＮＢＲであるノードＮＤ８、ノードＮＤ２１、ノードＮＤ４、およびノードＮＤ２のうちから、２個の上位隣接ノードＮＢＲｈとして、ノードＮＤ２１およびノードＮＤ２を選択する。上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されなかったノードＮＤ８およびノードＮＤ２のそれぞれは、以降の第１動作においてプライマリノードＮＤｐとして設定される。

【0076】

図１０は、実施形態の第１動作が複数回繰り返されることで生成されたインデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄ’の一例を示す図である。本図には、比較のために、インデックス情報ＩＤＸ＿ｏｒｇが描画されている。

【0077】

インデックス情報ＩＤＸ＿ｏｒｇによれば、各ノードのインデックス要素がノードＩＤの順に配列されている。これに対し、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄ’によれば、或るノードのインデックス要素と、当該ノードの隣接ノードＮＢＲのインデックス要素と、が同じ単位記憶領域にライトされるよう、各インデックス要素が配列されている。

【0078】

例えば図１０に示す例では、ノードＮＤ１のインデックス要素と、ノードＮＤ１の隣接ノードＮＢＲであるノードＮＤ７およびノードＮＤ１２のそれぞれのインデックス要素と、が同じ単位記憶領域にライトされる。よって、例えば、探索プログラムＳＰＧが、ノードＮＤ１が探索対象ノードであるときにノードＮＤ１のインデックス要素をＳＳＤ２３から取得するためのＩＯ要求を発行すると、ノードＮＤ１のインデックス要素に加えて、ノードＮＤ１の隣接ノードであるノードＮＤ７およびノードＮＤ１２のそれぞれのインデックス要素を一括に取得することができる。そして、探索プログラムＳＰＧは、ノードＮＤ１、ノードＮＤ７およびノードＮＤ１２のそれぞれのインデックス要素をキャッシュ領域２４１に格納する。探索プログラムＳＰＧは、ノードＮＤ２０、ノードＮＤ７、ノードＮＤ１３、およびノードＮＤ１２のうちの１つを、ノードＮＤ１の次の探索対象ノードとして設定する。仮に探索プログラムＳＰＧがノードＮＤ７またはノードＮＤ１２を探索対象ノードとして設定した場合、探索プログラムＳＰＧは、キャッシュ領域２４１から探索対象ノードのインデックス要素を取得することができる。

【0079】

このように、実施形態の生成装置１は、或るノードのインデックス要素と、当該ノードの隣接ノードＮＢＲのインデックス要素と、を同じ単位記憶領域にライトする。よって、探索装置２が生成装置１によって生成されたインデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄを用いて探索動作を行った場合、ホップ動作毎に、次の探索対象ノードとなり得るノードのインデックス要素をキャッシュ領域２４１に格納することができる。これによって、インデックス情報ＩＤＸ＿ｏｒｇが使用された場合に比べてキャッシュヒット率を高くすることができる。

【0080】

探索装置２のＳＳＤ２３には、生成装置１によって生成されたインデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄが格納される。そして、探索装置２は、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄに基づき、探索動作を実行する。

【0081】

図１１は、実施形態の探索装置２による探索動作の一例を示すフローチャートである。

【0082】

探索プログラムＳＰＧは、クエリを受け付けると（Ｓ２０１）、開始点を探索対象ノードとして設定する（Ｓ２０２）。そして、探索プログラムＳＰＧは、探索対象ノードのインデックス要素がキャッシュ領域２４１に格納されているか否かを判定する（Ｓ２０３）。

【0083】

探索対象ノードのインデックス要素がキャッシュ領域２４１に格納されていない場合（Ｓ２０３：Ｎｏ）、探索プログラムＳＰＧは、オペレーティングシステムにＩＯ要求を発行することによって、探索対象ノードのインデックス要素が格納された単位記憶領域から当該単位記憶領域に格納されている全てのインデックス要素のセットを取得する（Ｓ２０４）。そして、探索プログラムＳＰＧは、インデックス要素のセットの全てのインデックス要素をキャッシュ領域２４１に格納する（Ｓ２０５）。

【0084】

探索対象ノードのインデックス要素がキャッシュ領域２４１に格納されている場合（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）、探索プログラムＳＰＧは、探索対象ノードのインデックス要素をキャッシュ領域２４１から取得する（Ｓ２０６）。

【0085】

Ｓ２０５の処理またはＳ２０６の処理の後、探索プログラムＳＰＧは、探索対象ノードのインデックス要素から探索対象ノードの全ての隣接ノードＮＢＲを抽出する（Ｓ２０７）。

【0086】

探索プログラムＳＰＧは、取得した探索対象ノードおよび各隣接ノードＮＢＲの情報などを使用して、近似最近傍探索の演算を行う（Ｓ２０８）。近似最近傍探索の演算としては、例えばＧｒｅｅｄｙ ｓｅａｒｃｈやＢｅａｍ ｓｅａｒｃｈなどの次回の探索対象ノードの決定手法および、この演算に必要となる圧縮データＤｃを使用したクエリとの距離計算などを含む既存の任意の演算方法が採用され得る。

【0087】

近似最近傍探索の演算の結果、クエリの最近傍点候補となるノードが決定せず、探索対象ノードが新たに発生した場合（Ｓ２０９：Ｎｏ）、探索プログラムＳＰＧは、隣接ノードＮＢＲのうちのクエリに最も近い隣接ノードＮＢＲを新たな探索対象ノードとして設定する（Ｓ２１０）。つまり、探索プログラムＳＰＧは、探索対象ノードの切り替えを実行する。Ｓ２１０の後、探索プログラムＳＰＧは、Ｓ２０３からの一連の処理を再び実行する。

【0088】

近似最近傍探索の演算の結果、クエリの最近傍点候補となるノードが決定した場合（Ｓ２０９：Ｙｅｓ）、探索プログラムＳＰＧは、クエリの最近傍点候補として決定したノードを探索動作の結果として出力する（Ｓ２１１）。そして、探索動作が終了する。

【0089】

以上述べたように、実施形態によれば、生成装置１は、データセットＤＳを構成する複数のデータＤに対応する有向グラフＧＦに含まれるノードのうちの１つをプライマリノードＮＤｐとして設定する（例えば図７のＳ１０２またはＳ１０７参照）。そして、生成装置１は、有向グラフＧＦに基づき、プライマリノードＮＤｐとして設定されたノードの１以上の隣接ノードＮＢＲのうちから（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈを選択する（例えば図７のＳ１０３およびＳ１０４参照）。そして、生成装置１は、プライマリノードＮＤｐとして設定されたノードのインデックス情報および上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択された（Ｍ－１）個のノードのそれぞれのインデックス情報を１つの単位記憶領域にライトする（例えば図７のＳ１０５参照）。単位記憶領域は、ストレージデバイス（例えばＳＳＤ２３）へのアクセスの単位である。

【0090】

よって、生成装置１によって生成されたインデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄを用いた探索動作においてインデックス要素の取得の際のキャッシュヒット率を向上させることができる。その結果、探索動作に要する時間が短縮される。つまり、実施形態によれば、高速な探索動作を可能にするインデックス情報ＩＤＸを得ることが可能である。

【0091】

なお、実施形態によれば、生成装置１は、複数回の第１動作を実行する（例えば図７のＳ１０７からＳ１０３に戻ってＳ１０６に至るまでの一連の処理参照）。各第１動作は、プライマリノードＮＤｐの設定の処理と、（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈの選択の処理と、プライマリノードＮＤｐとして設定されたノードのインデックス情報および上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択された（Ｍ－１）個のノードのそれぞれのインデックス情報の１つの単位記憶領域へのライトの処理と、を含む。生成装置１は、複数回の第１動作のうちの２回目以降に実行される第１動作においては、以前の何れかの第１動作において上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されなかった隣接ノードＮＢＲと、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択された隣接ノードＮＢＲの隣接ノードＮＢＲとの全てをプライマリノードＮＤｐとして設定し、それぞれのプライマリノードＮＤｐに対して第１動作を順次行う（例えば図７のＳ１０７参照）。

【0092】

また、実施形態によれば、生成装置１は、複数回の第１動作のそれぞれにおいてそれぞれ異なる単位記憶領域に、プライマリノードＮＤｐとして設定されたノードのインデックス情報および上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択された（Ｍ－１）個のノードのそれぞれのインデックス情報をライトする。

【0093】

また、実施形態によれば、探索装置２のＳＳＤ２３には、有向グラフＧＦに対応したインデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄが格納される。インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄは、ＳＳＤ２３の複数の単位記憶領域のうちの少なくとも１つの単位記憶領域に、或るノードのインデックス要素と、当該ノードの隣接ノードＮＢＲのインデックス要素と、が格納されるように構成されている。探索装置２において、探索対象ノードを有向グラフＧＦに沿って設定する際に、探索対象ノードのインデックス要素がキャッシュ領域２４１に格納されている場合には、探索プログラムＳＰＧは、探索対象ノードのインデックス要素をキャッシュ領域２４１から取得する（例えば図１１のＳ２０６参照）。探索対象ノードのインデックス要素がキャッシュ領域２４１に格納されていない場合には、探索プログラムＳＰＧは、複数の単位記憶領域のうちの探索対象ノードのインデックス要素が格納されている単位記憶領域から探索対象ノードのインデックス要素を含むインデックス要素のセットを取得し（例えば図１１のＳ２０４参照）、取得したインデックス要素のセットをキャッシュ領域２４１に格納する（例えば図１１のＳ２０５参照）。そして、探索プログラムＳＰＧは、探索対象ノードのインデックス要素に基づいて新たな探索対象ノードを設定する（例えば図１１のＳ２１０参照）。

【0094】

よって、探索プログラムＳＰＧは、ホップ動作毎に、次に探索対象ノードとして選択され得るノードのインデックス要素を予めキャッシュ領域２４１に格納でき、これによってキャッシュヒット率が向上する。よって、探索動作に要する時間が短縮される。

【0095】

以下に、実施形態に適用され得るいくつかの変形例を説明する。以下では、上記の実施形態と同じ事項については簡略的に説明するか、または説明を省略する。

【0096】

（変形例１）
変形例１によれば、生成装置１が備えるプロセッサ１１は、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄを生成する機能のうち、上位隣接ノード選択部１０３に替えて、上位隣接ノード選択部１０３ａを備える。

【0097】

図１２は、変形例１の上位隣接ノード選択部１０３ａの機能の詳細の一例を示す模式的な図である。

【0098】

上位隣接ノード選択部１０３ａは、コサイン類似度計算部１１１を備える。コサイン類似度計算部１１１は、プライマリノードＮＤｐと複数の隣接ノードＮＢＲとに基づき、隣接ノードＮＢＲ毎に差分ベクトルを計算する。そして、コサイン類似度計算部１１１は、差分ベクトル間で成す角度に基づいて（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈを選択する。

【0099】

なお、コサイン類似度計算部１１１は、Ｍが３以上であるときに、換言すると、２個以上の上位隣接ノードＮＢＲｈを選択するときに、差分ベクトル間で成す角度に基づく上位隣接ノードＮＢＲｈの選択を行う。コサイン類似度計算部１１１は、角度の指標の一例として、コサイン類似度を使用する。なお、上位隣接ノードＮＢＲｈの選択に使用される角度の指標はコサイン類似度に限定されない。

【0100】

図１３は、変形例１のコサイン類似度計算部１１１による選択方法の一例を説明するための模式的な図である。本図に示す例では、ノードＮＤ３０がプライマリノードＮＤｐとして設定されており、ノードＮＤ３１～ＮＤ３８の合計８個のノードがノードＮＤ３０の隣接ノードＮＢＲとして定義されている。

【0101】

コサイン類似度計算部１１１は、ノードＮＤ３１とノードＮＤ３０との差分ベクトル、ノードＮＤ３２とノードＮＤ３０との差分ベクトル、ノードＮＤ３３とノードＮＤ３０との差分ベクトル、ノードＮＤ３４とノードＮＤ３０との差分ベクトル、ノードＮＤ３５とノードＮＤ３０との差分ベクトル、ノードＮＤ３６とノードＮＤ３０との差分ベクトル、ノードＮＤ３７とノードＮＤ３０との差分ベクトル、およびノードＮＤ３８とノードＮＤ３０との差分ベクトルを計算する。

【0102】

各差分ベクトルは、ノードＮＤ３０からひとつの隣接ノードＮＢＲに向かうエッジを表す。コサイン類似度計算部１１１は、差分ベクトル間のコサイン類似度に基づき、ノードＮＤ３０から（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈへの（Ｍ－１）個のエッジの向きができるだけ偏らないように、（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈを選択する。

【0103】

図１３に示す例では、Ｍは５であることとしている。そして、ノードＮＤ３１、ノードＮＤ３３、ノードＮＤ３５、およびノードＮＤ３７が、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択されている。本図からは、ノードＮＤ３０からノードＮＤ３１へのエッジ、ノードＮＤ３０からノードＮＤ３３へのエッジ、ノードＮＤ３０からノードＮＤ３５へのエッジ、およびノードＮＤ３０からノードＮＤ３７へのエッジの向きが分散していることが読み取れる。

【0104】

図１４は、変形例１の上位隣接ノード選択部１０３ａの動作の一例を示すフローチャートである。本図に示す一連の動作は、例えば図７のＳ１０４の処理において実行される。

【0105】

まず、コサイン類似度計算部１１１は、入力された隣接ノードＮＢＲ毎に隣接ノードＮＢＲとプライマリノードＮＤｐとの差分ベクトルを計算する（Ｓ３０１）。そして、コサイン類似度計算部１１１は、プライマリノードＮＤｐに最も近い隣接ノードＮＢＲを、上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択する（Ｓ３０２）。

【0106】

続いて、コサイン類似度計算部１１１は、入力された隣接ノードＮＢＲのうちのプライマリノードＮＤｐとして設定されておらず上位隣接ノードＮＢＲｈとしても選択されていない１つの隣接ノードＮＢＲを対象ノードとして設定する（Ｓ３０３）。コサイン類似度計算部１１１は、選択済みの全ての上位隣接ノードＮＢＲｈについて、設定した対象ノードにかかる差分ベクトルの上位隣接ノードＮＢＲｈにかかる差分ベクトルに対するコサイン類似度の平均値を算出する（Ｓ３０４）。

【0107】

コサイン類似度計算部１１１は、入力された隣接ノードＮＢＲのうちのプライマリノードＮＤｐおよび上位隣接ノードＮＢＲｈとして設定されていない隣接ノードＮＢＲのうちに、まだ対象ノードとして設定されたことがない隣接ノードＮＢＲがあるか否かを判定する（Ｓ３０５）。まだ対象ノードとして設定されたことがない隣接ノードＮＢＲがある場合（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）、コサイン類似度計算部１１１は、まだ対象ノードとして設定されたことがない隣接ノードＮＢＲのうちの１つの隣接ノードＮＢＲを新たな対象ノードとして設定する（Ｓ３０６）。そして、コサイン類似度計算部１１１は、Ｓ３０４からの一連の処理を再び実行する。

【0108】

まだ対象ノードとして設定されたことがない隣接ノードＮＢＲがない場合（Ｓ３０５：Ｎｏ）、コサイン類似度計算部１１１は、コサイン類似度の平均値が最小値をとる隣接ノードＮＢＲを上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択する（Ｓ３０７）。

【0109】

コサイン類似度計算部１１１は、選択済みの上位隣接ノードＮＢＲｈの数が（Ｍ－１）個に達したか否かを判定する（Ｓ３０８）。選択済みの上位隣接ノードＮＢＲｈの数が（Ｍ－１）個に達していなければ（Ｓ３０８：Ｎｏ）、コサイン類似度計算部１１１は、対象ノードの選択履歴をリセットし（Ｓ３０９）、Ｓ３０３からの一連の処理を再び実行する。

【0110】

選択済みの上位隣接ノードＮＢＲｈの数が（Ｍ－１）個に達した場合（Ｓ３０８：Ｙｅｓ）、上位隣接ノード選択部１０３ａは、上位隣接ノードＮＢＲｈの選択の動作を終了する。

【0111】

なお、図１４は、上位隣接ノードＮＢＲｈにかかる差分ベクトルの向きができるだけ偏らないように（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈを選択する方法の一例である。コサイン類似度計算部１１１による差分ベクトル間の角度に基づく（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈの選択方法はこれに限定されない。

【0112】

このように、変形例１によれば、生成装置１は、それぞれは隣接ノードＮＢＲのうちの１つとプライマリノードＮＤｐとの差分ベクトルである複数の差分ベクトルのうちの２つが成す角度に基づいて（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈを選択する。

【0113】

上位隣接ノードＮＢＲｈにかかる差分ベクトルの向きができるだけ偏らないように（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈが選択されれば、各ホップ動作において、探索対象ノードから見たクエリがどの方位にあっても、できるだけクエリにより近づくようにホップ動作の経路を選択することが可能となる。

【0114】

（変形例２）
変形例２によれば、生成装置１が備えるプロセッサ１１は、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄを生成する機能のうち、上位隣接ノード選択部１０３に替えて、上位隣接ノード選択部１０３ｂを備える。

【0115】

図１５は、変形例２の上位隣接ノード選択部１０３ｂの機能の詳細の一例を示す模式的な図である。

【0116】

上位隣接ノード選択部１０３ｂは、サンプルクエリ生成部１２１、探索・カウント部１２２、および通過ノード比較部１２３を備える。

【0117】

サンプルクエリ生成部１２１は、探索動作の試行のためのクエリ（サンプルクエリと表記する）を複数、生成する。複数のサンプルクエリの生成方法は特定の方法に限定されない。複数のサンプルクエリは、データセットＤＳが存在する空間全体に一定の距離を置いて分散するように生成することが望ましい。この結果、複数のサンプルクエリそれぞれの距離は遠くなる。

【0118】

探索・カウント部１２２は、有向グラフＧＦと開始点とを用いて、サンプルクエリ生成部１２１が生成した複数のサンプルクエリのそれぞれについて、探索動作を実行する。探索・カウント部１２２は、有向グラフＧＦを表す情報として、インデックス情報ＩＤＸ＿ｏｒｇを使用してもよい。探索・カウント部１２２は、複数のサンプルクエリのそれぞれについての探索動作によって有向グラフＧＦに従って探索対象ノードが通過した経路に基づき、各ノードの通過回数をカウントする。各ノードの通過回数のカウント値は通過ノード比較部１２３に入力される。

【0119】

通過ノード比較部１２３は、プライマリノードＮＤｐの１以上の隣接ノードＮＢＲのうちの通過回数が多い上位の（Ｍ－１）個の隣接ノードＮＢＲを（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択する。

【0120】

図１６は、変形例２の上位隣接ノード選択部１０３ｂの動作の一例を示すフローチャートである。本図に示す一連の動作は、例えば図７のＳ１０４の処理において実行される。

【0121】

まず、サンプルクエリ生成部１２１は、複数のサンプルクエリを生成する（Ｓ４０１）。探索・カウント部１２２は、サンプルクエリ毎に探索動作を実行し、隣接ノードＮＢＲ毎に通過回数をカウントする（Ｓ４０２）。通過ノード比較部１２３は、プライマリノードＮＤｐの１以上の隣接ノードＮＢＲのうちの通過回数が多い上位の（Ｍ－１）個の隣接ノードＮＢＲを（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択する（Ｓ４０３）。そして、上位隣接ノード選択部１０３ｂは、上位隣接ノードＮＢＲｈの選択の動作を終了する。

【0122】

なお、本図に示す一連の動作のうち、Ｓ４０２、Ｓ４０３の処理は必ずしもプライマリノードＮＤｐ毎に実行されなくてもよい。例えば、探索・カウント部１２２は、複数のサンプルクエリのそれぞれについて探索動作を実行し、有向グラフＧＦに含まれる全ノードのそれぞれについて通過回数をカウントする。そして、複数のサンプルクエリの全てについて探索動作と通過回数のカウントとが完了すると、探索・カウント部１２２は、ノード毎のカウント値を記憶しておく。そして、図７のＳ１０４の処理においては、探索・カウント部１２２は探索動作を実行することなく、既に記憶したノード毎のカウント値のうちの隣接ノードのカウント値を通過ノード比較部１２３に入力してもよい。

【0123】

このように、変形例２によれば、生成装置１は、複数のサンプルクエリを生成し、複数のサンプルクエリのそれぞれに最も近いノードを探索する探索動作を行う。そして、生成装置１は、複数のサンプルクエリにかかる探索動作によって通過した合計回数が最も多い（Ｍ－１）個の隣接ノードＮＢＲを（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択する。

【0124】

上記の構成により、探索対象ノードとして設定される可能性が高い隣接ノードＮＢＲのインデックス要素が優先的にプライマリノードＮＤｐのインデックス要素と同じ単位記憶領域にライトされる。よって、キャッシュヒット率がさらに向上し、探索動作に要する時間がさらに短縮される。

【0125】

（変形例３）
変形例３によれば、生成装置１が備えるプロセッサ１１は、インデックス情報ＩＤＸ＿ａｒｇｄを生成する機能のうち、上位隣接ノード選択部１０３に替えて、上位隣接ノード選択部１０３ｃを備える。

【0126】

図１７は、変形例３の上位隣接ノード選択部１０３ｃの機能の詳細の一例を示す模式的な図である。

【0127】

上位隣接ノード選択部１０３ｃは、入次数比較部１３１を備える。

【0128】

入次数比較部１３１は、有向グラフＧＦと開始点とを用いて、各隣接ノードＮＢＲの入次数の比較に基づき、（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈを選択する。

【0129】

図１８は、変形例３の上位隣接ノード選択部１０３ｃの動作の一例を示すフローチャートである。本図に示す一連の動作は、例えば図７のＳ１０４の処理において実行される。

【0130】

まず、入次数比較部１３１は、有向グラフＧＦに基づき、隣接ノードＮＢＲ毎に入次数を特定する（Ｓ５０１）。そして、入次数比較部１３１は、入次数が多い上位の（Ｍ－１）個の隣接ノードＮＢＲを（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択する（Ｓ５０２）。そして、上位隣接ノード選択部１０３ｃは、上位隣接ノードＮＢＲｈの選択の動作を終了する。

【0131】

このように、変形例３によれば、生成装置１は、有向グラフＧＦに基づき、隣接ノードＮＢＲのそれぞれについて入次数を特定する。そして、生成装置１は、入次数が多い上位の（Ｍ－１）個の隣接ノードＮＢＲを、（Ｍ－１）個の上位隣接ノードＮＢＲｈとして選択する。

【0132】

入次数が多いノードほど探索動作において探索対象ノードとして設定される可能性が高いと考えられる。変形例３によれば、入次数が多い隣接ノードＮＢＲのインデックス要素が優先的にプライマリノードＮＤｐのインデックス要素と同じ単位記憶領域にライトされる。よって、キャッシュヒット率がさらに向上し、探索動作に要する時間がさらに短縮される。

【0133】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0134】

１ 生成装置、２ 探索装置、３ ネットワーク、４ 記憶装置、１１ プロセッサ、１２ 第１インタフェース、１３ 第２インタフェース、１４ ＤＲＡＭ、１５ バス、２１ プロセッサ、２２ インタフェース、２３ ＳＳＤ、２４ ＤＲＡＭ、２５ バス、１０１ プライマリノード設定部、１０２ 隣接ノード抽出部、１０３，１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃ 上位隣接ノード選択部、１０４ ストレージライト部、１０５ ノードＩＤ再割当部、１１１ コサイン類似度計算部、１２１ サンプルクエリ生成部、１２２ 探索・カウント部、１２３ 通過ノード比較部、１３１ 入次数比較部、２４１ キャッシュ領域、ＧＰＧ 生成プログラム、ＳＰＧ 探索プログラム、ＧＦ 有向グラフ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】