Web上で公開されるRDFデータは増加し続けており，RDFグラフに対するデータマイニングや機械学習の適用が重要となっている．一方でRDFグラフは非常に巨大であることからデータの効率的な蓄積と検索が重要であり，多くのRDFストアは高速な検索のためにRDFグラフを蓄積するインデックス構造を構築する．しかし，任意のトリプルパターンに対応するために多重にインデックスを必要とすることや，データマイニングや機械学習などの特徴量抽出で使われる，特定ノードから近傍ノードを辿るノード検索において重複する結果を返すことから効率が悪い． 本研究ではRDFグラフに対するノード検索の高速化だけだなくインデックス構造を効率化したPリンクインデックスを提案する．RDFグラフ構造でノードとなりうるトリプルの主語と目的語に特化してインデックスを構築することで効率的なノード検索を可能にしながら，述語情報をリンクさせることで任意のトリプルパターンにも対応できる．比較実験により，他の手法と比べて提案手法が１つのみのインデックス構造をもつことから空間効率がよく，特定の検索処理，特にノード検索について高速なことを示す．
