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LOD技術の概要とLinkData.orgを用いたLOD公開
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LOD技術の概要と LinkData.orgを用いたLOD公開

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日本図書館研究会「情報組織化研究グループ」で行われたLOD勉強会の資料です. …

日本図書館研究会「情報組織化研究グループ」で行われたLOD勉強会の資料です.
LODの概要に加え,LinkData.orgを用いてLOD公開を,よりLODとして適切な形で行うための工夫を交え,解説しています.

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  • 1. LOD技術の概要と LinkData.orgを用いたLOD公開 大阪大学産業科学研究所 古崎晃司 2014年8月23日(土) 於:大阪大学中之島センター 2014/8/23 1
  • 2. 自己紹介  古崎 晃司(こざき こうじ)  所属:大阪大学産業科学研究所 知識システム研究分野 准教授  専門分野 オントロジー工学  LODとのつながり  LODチャレンジ2011から実行委員として参加  実行委員参加のモチベーション  オントロジーはLODで用いる「語彙」の意味を定義する技術として“も” 用いられる  LODをさらに高度化する技術としてオントロジー工学を活用したい  実施中のLOD関連プロジェクト  オントロジー構築環境「法造」のLOD対応  臨床医学オントロジーのLOD化  バイオミメティクデータベースの開発にLOD技術を利用 2014/8/23 2
  • 3. 講演概要  ねらい  データをLODとして公開する方法を学ぶ  使用するツールは,LinkData.org  講演概要  LOD技術の概要  LinkData.orgを利用したLOD公開方法の チュートリアル+ハンズオン 2014/8/23 3
  • 4. LOD技術の概要  LODの技術的背景  従来のWebから Linked Dataへの流れ  LODの基本的技術  RDF(Resource Description Framework)  SPARQL 2014/8/23 4 参考文献: 『Linked Data-Webをグローバルなデータ空間にする仕組み (Tom Heath, Christian Bizer(武田英明監訳),丸善,2013)』
  • 5. Linked Open Data(LOD)  Linked Data:Web上のデータを,つなぐ(linkする)ことで,新しい価値 を生み出そうとする取り組み.Webの創始者Tim Berners-Lee氏が提唱 ※ Linked Open Data(LOD):オープンな形で公開されたLinked Data 2014/8/23 http://linkeddata.org/ • 誰もが同じ方法で,「データをつなぐことができる仕組み」を提供している. • 技術的には, -データ公開の共通フォーマット(URIによる名前付け,RDFによるグラフ表現 -コンピュータが,データにアクセスする共通の仕組み が提供されている. →Web上に公開された膨大なデータを統合した1つのデータベースとして利用できる. 5
  • 6. Linked Dataの技術的背景 ~Semantic Webの概要~  Semantic Webとは  従来の「人が読む(理解する)ためのWeb」から, 「コンピュータが理解(意味処理)可能なWeb」へ  技術的には,  Web上のドキュメントにコンピュータによる意味処理に用いる「メタデー タ」を付与する(タグを付ける)」  その際に用いるフォーマットが「RDF」  メタデータに用いる語彙を定義するのが「オントロジー」(RDFSやOWLで 書かれる)  RDFで書かれたメタデータを検索するためのクエリー言語が 「SPARQL」  ...  Semantic Webの学術的流れ  The Semantic Web:Tim Berners-Lee, James Hendler and Ora Lassila,Scientific American, May 17, 2001.  Semantic Web Conference  Semantic Web分野のトップカンファレンス 2002~ 毎年開催 2014/8/23 6
  • 7. Layer Cake  Semantic Webに必要な要素技術を階層状に表したもの 2014/8/23 http://www.w3.org/2001/09/06-ecdl/slide17-0.html http://www.dajobe.org/talks/200905-redland/ 7
  • 8. Semantic Webの研究動向の変遷  研究動向(流行トピック)の変遷  語彙(オントロジー)に基づいたメタデータによる意味処理の実現  誰がメタデータを?→Web2.0的共同構築  データ(インスタンス)のLinkの重視:Linked Data 2014/8/23 リ ッ チ な 意 味 記 述 スケーラビリティ(大量データ) Semantic Web (の理想) すぐに使えるタグを(RSS,FOAF) SNS利用・Web2.0 DBPedia × Linked Data 2004-2006 2007 2008- 8
  • 9. TED Talk by Tim Berrners Lee (1) 2009/2 ~Raw Data Now!~ 2014/8/23 http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web.html データを抱え込むのでは無く, 誰もが使えるように(オープンに) することを呼びかける =Raw Data Now! (生データをすぐに!) 9
  • 10. TED Talk by Tim Berrners Lee (1) 2010/2 ~LODの活用事例~ 2014/8/23 http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_the_year_open_data_went_worldwide.html オープンデータの活用事例を紹介 ・白人/黒人の住む家と水道管の整備状況 の相関を見える化→裁判で勝利へ ・Where does my money go? (税金はどこへ行った?) (英国) http://wheredoesmymoneygo.org/ (横浜市) http://spending.jp/ 10
  • 11. Linked Dataが目指すこと  WWW(World Wide Web)  文書を公開し,相互に接続(ハイパーリンクでつなぐ)ための 革命的な仕組みを提供したことで,今日のWebの発展につ ながった.  Linked Data  データを共有(公開)し,相互につなぐ仕組みを提供する.  Linked Dataの原理  データの構造化  構造化されたデータはより洗練された処理を可能にする  分散したデータをつなぐハイパーリンク  文書単位では無く,データ単位のリンクを可能にする.  データの島々から一つのグローバルデータ空間へ  分散されたデータ群を1つのグローバルなデータ空間へ統合する 参考:『Linked Data-Webをグローバルなデータ空間に する仕組み(Tom Heath, Christian Bizer(武田英明監訳), 丸善,2013)』 1章.はじめに 2014/8/23 11
  • 12. 既に公開・リンクされているLOD ~LODクラウド~ 2014/8/23 2007/5/1 2007/10/8 2008/9/182009/7/14 2010/9/22 http://lod-cloud.net/ 2011/9/19時点 1つの丸が個別に公開 されたDBを表す. 参考:「Linked Data-Webをグ ローバルなデータ空間にする仕 組み」 3章.データのWeb マスメディア 地理情報 図書館・教育 ユーザ作成 データ 政府情報 クロス・ドメイン ライフサイエンス DBPedia open.gov open.gov.uk 12
  • 13. DBPedia 2014/8/23 Wikipediaの各記事のインフォボックスの 情報を抽出して自動生成されるLOD 様々なデータをつなぐLODのハブ的な存在 となっている. http://dbpedia.org/ 日本語版のDBPediaは http://jp.dbpedia.org/ インフォボックスの例 13
  • 14. LOD技術の概要  RDF(Resource Description Framework)  データの記述に用いるモデル  RDFのデータモデル  RDFの表現形式(シリアル化形式)  SPARQL  RDFへのクエリ(検索)言語 2014/8/23 14
  • 15. RDF(Resource Description Framework)  Web上の情報(リソースと呼ぶ)を記述するための統一的枠組み  RDFのデータモデル  主語(subject),述語(predicate),目的語(object)の3つ組み(トリプル)の組み 合わせで,リソースに関する情報を表現する.  計算機表現上はXML形式をはじめ,いくつかの表現が用意されている.  リソースはURI(Uniform Resource Identifier:Web上の情報資源(リソース)の場 所を示すための記述方式.URLはURIの一種)を用いて表される. →最近は,IRI(Internationalized Resource Identifier):国際化リソース識別子へ. 2014/8/23 15 知識工 学論 古崎 担当教員 主語 述語 目的語 所属 知識システム 研究分野 述語 目的語主語 來村 担当教員 所属授業コード 280598
  • 16. RDF(Resource Description Framework)  Web上の情報(リソースと呼ぶ)を記述するための統一的枠組み  RDFのデータモデル  主語(subject),述語(predicate),目的語(object)の3つ組み(トリプル)の組み 合わせで,リソースに関する情報を表現する.  計算機表現上はXML形式をはじめ,いくつかの表現が用意されている.  リソースはURI(Uniform Resource Identifier:Web上の情報資源(リソース)の場 所を示すための記述方式.URLはURIの一種)を用いて表される. →最近は,IRI(Internationalized Resource Identifier):国際化リソース識別子へ.  目的語には「リテラル」(文字列)を用いることができる. 2014/8/23 16 https://koan.osaka-u.ac.jp/ koan/lecture#280598 http://www.ei.sanken. osaka-u.ac.jp/~kozaki/ 担当教員 主語 述語 目的語 所属 http://www.ei.sanken. osaka-u.ac.jp/main 述語 目的語主語 http://www.ei.sanken. osaka-u.ac.jp/~kita/ 担当教員 所属授業コード 280598 リソース リテラル プロパティ :リソース間の関係
  • 17. RDF(Resource Description Framework) 2014/8/23 17 koan:lecture#280598 ei:kozaki/ 担当教員 主語 述語 目的語 所属 ei:main 述語 目的語主語 ei:kita/ 担当教員 所属授業コード 280598 ネームスペース(namespace)を用いると… koan:=https://koan.osaka-u.ac.jp/koan/ ei:=http://www.ei.sanken.osaka-u.ac.jp/  Web上の情報(リソースと呼ぶ)を記述するための統一的枠組み  RDFのデータモデル  主語(subject),述語(predicate),目的語(object)の3つ組み(トリプル)の組み 合わせで,リソースに関する情報を表現する.  計算機表現上はXML形式をはじめ,いくつかの表現が用意されている.  リソースはURI(Uniform Resource Identifier:Web上の情報資源(リソース)の場 所を示すための記述方式.URLはURIの一種)を用いて表される. →最近は,IRI(Internationalized Resource Identifier):国際化リソース識別子へ.  目的語には「リテラル」(文字列)を用いることができる.
  • 18. RDFのシリアル化形式  RDFのシリアル化(serialize)  RDFは,リソースを主語,目的語,述語の形式で記述 するデータモデルであって,データ形式ではない.  RDFの形式に沿ってトリプルを特定の文法に従って ファイルに書き出す(シリアル化する)必要がある.  代表的なシリアル化形式  RDF/XML:計算機向け  RDFa:HTMLにRDFを埋め込む  Turtle:プレーンテキストで人間向けに読みやすい  N-Triples:1行単位で処理できるので処理しやすい  RDF/JSON:Web開発向け 参考:『Linked Data』 2.4.2 RDFのシリアル化形式 2014/8/23 18
  • 19. Turtle・N-Triplesの表現例  Turtle @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> @prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> <http://www.ei.sanken.osaka-u.ac.jp/~kozaki/> rdf:type foaf:Person ; foaf:name “Kouji Kozaki” .  N-Triples <http://www.ei.sanken.osaka-u.ac.jp/~kozaki/> <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://xmlns.com/foaf/0.1/Person>. <http://www.ei.sanken.osaka-u.ac.jp/~kozaki/> <http://xmlns.com/foaf/0.1/name> “Kouji Kozaki”. 2014/8/23 19 http://www.ei.sanken. osaka-u.ac.jp/~kozaki/ foaf:Person rdf:type foaf:name Kouji Kozaki 1行 1行 ヘッダ
  • 20. SPARQL  SPARQL  RDFデータに対するクエリ言語  「指定したグラフ構造」に一致するトリプルを検索する  例  select distinct * where { ?s ?p ?o . } LIMIT 100  select distinct * where { <http://ja.dbpedia.org/resource/東京都> ?p ?o . } LIMIT 100  select distinct ?s where { ?s <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> ?o FILTER(regex(str(?o), "大阪")) . } LIMIT 100 2014/8/23 20 日本語DBPediaでのクエリ検索例 http://ja.dbpedia.org/ で指定したパターンに一致するトリプルを検索する. ←取得する数 ↑同じパターンは除外する ↓返す要素(*は全て) 全トリプルの組み合わせ 東京都を主語(Subject)に含むトリプル ラベルに“大阪”を含むトリプル
  • 21. LOD技術に関する参考資料  Semantic WebからLinked Dataへの変遷  Linked Open Dataで広がるデータ統合  萩野 達也,トーゴーの日シンポジウム2011,2011/10/5  http://events.biosciencedbc.jp/sympo/togo2011/program/2  Semantic Web Conferenceに見るLinked Open Dataの国際 動向  古崎晃司,第1回LODチャレンジデーin大阪,2011/12/3  http://www.slideshare.net/KoujiKozaki/semantic-web- conferencelinked-open-data  LODに関する入門資料  Linked Open Data Initiative(LODI)によるLOD連続 講座のスライド  http://linkedopendata.jp/?cat=17 2014/8/23 21
  • 22. 講演概要  ねらい  データをLODとして公開する方法を学ぶ  使用するツールは,LinkData.org  講演概要  LOD技術の概要  LinkData.orgを利用したLOD公開方法の チュートリアル+ハンズオン 2014/8/23 22
  • 23. LODの構築から公開まで  データの準備  元となるデータを準備する  CSVやエクセルなど,機械処理しやすい形がよい  RDF化に利用するURIの準備  自分が管理できるURIを用意することが望ましい  データのLOD化(RDF化)  用意したデータをRDF形式に変換する  変換方法  変換ツールの利用:LinkData.org,GoogleRefine,etc.  RDFエディタ(オントロジーエディタ)の利用:Protégé,法造,etc.  RDFデータをDBに登録して公開 2014/8/23 23
  • 24. 既存データをRDF化する方法  RDFデータを作成するツールを使用  Open Refine(http://openrefine.org/)+ RDF Refine(http://refine.deri.ie/)  データを整備・公開するための多様な機能をサポート  Linked Data(http://linkdata.org/)  テーブルデータをRDFに変換して公開することができるサイト  SparqlEPCU(http://lodcu.cs.chubu.ac.jp/SparqlEPCU/)  LODの作成・活用のための支援サイト  CSVファイルをRDFとしての公開する機能もあり  StatLD(http://satolab.tiu.ac.jp/statld/)  統計Linked Dataの活用を中心としたツールを公開  一般のLinked Dataの作成にも使用可能  独自のプログラム用でRDFデータを作成 2014/8/23 24 LODチャレンジ2011 アプリケーション部門最優秀賞 LODチャレンジ2012 アプリケーション部門最優秀賞
  • 25. LinkData.orgの特徴  できること  表形式のデータをRDFに変換し,サイト上で公開  変換にはエクセル形式の「ひな型ファイル」を利用  公開したデータを用いたアプリケーションをサイト上で開発す る機能(LinkData.app)を提供  できないこと  複雑なRDFモデルをつくるのが難しい  RDFのスキーマ(RDFS,OWL)の定義が行えない  SPARQLエンドポイントは未提供  注意点  LinkDataでのデータ公開=(完全な)LODの公開 ではない.  より良い形のRDFに変換する為の“コツ”がある 2014/8/23 25
  • 26. 2014/8/23 26 LinkData.orgを用いた LOD作成・公開の流れ テーブルデータ 作成 RDF形式へ 変換 テーブルデータの ひな形ファイルを作成 ひな形ファイルに データを⼊⼒ ステップ1で作成した テーブルデータの ファイルをアップロード &RDF形式への変換 RDFファイルが公開 されダウンロード 可能に ステップ ステップ ステップ 3ステップでRDFを公開できる RDFファイルを ダウンロードして, トリプルストア (RDF‐DB)に登録 →SPARQLでの 検索が可能に ※LinkDataでは 未サポート で,アプリケーションを 作成・公開可能 http://linkdata.org の内容を元に記載 SPARQLを利用した アプリケーションの 開発・公開 作業① 作業② 作業③ 作業④
  • 27. 使用するサンプルデータ  大阪市が公開しているオープンデータ 「施設情報ポイントデータ(官公庁)」  http://www.city.osaka.lg.jp/toshikeikaku/page/0000250227.html より入手可能  データの内容  「緯度・経度」を含む「施設情報(名称,住所,TEL,カテゴリ...など) 2014/8/23 27
  • 28. 表形式からRDF形式への 変換イメージ 2014/8/23 28 各行(レコード)のID →主語(Subject)となるRDFリ ソースのURI(IRI)に 各列の項目名(ヘッダ行) →RDFリソースに結びつくプロパティに ID_4965 官公庁/市の機関 住之江区役所 住之江区御崎3-1-.. http://www.city.osaka.lg.jp/suminoe/ 34.60965 135.4827 カテゴリ 施設名 住所 HPのURL 緯度 経度 主語 (Subject) 述語(Property) 目的語(Object) ※目的語になるデータには,「URIで表されるリソース」と「文字列で表されるリテラル」がある. →目的語を他のリソースとすることで,複雑なグラフも表現可能(単純な表形式では難しい) 各セルの値 →トリプルの目的語に
  • 29. 作業①:ひな型ファイルの作成 「ひな型ファイル作成」画面へ 2014/8/23 29 「テーブルデータの作成」 →「ひな型ファイルを作成」
  • 30. 作業①:ひな型ファイルの作成 「全他の設定」を入力 2014/8/23 30
  • 31. 作業①:ひな型ファイルの作成 「各列の設定」を入力 2014/8/23 31 入力した列数に応じて 「列の設定」欄が表示される 未登録の「ネームスペース」を 追加したいとき使用 列ごとに対応するプロパティの 設定を入力する
  • 32. 作業①:ひな型ファイルの作成 「各列の設定」を入力 2014/8/23 32 プロパティに関するキーワードや, プロパティのURIの一部などを入力す ると候補が表示されるので選択する 候補が見つからないときは, 自分で入力する(※詳細次項)
  • 33. 作業①:ひな型ファイルの作成 プロパティ入力時の注意 2014/8/23 33  プロパティを「名前(文字列)」で入力すると,RDF変換時に, <http://linkdata.org/property/rdf1s1782i#%E6%96%BD%E8%A8%AD%E5%90%8D> rdf:type rdf:Property ; rdfs:label “施設名”@ja . のように,linkdata.orgのURIを用いたプロパティとなる.  語彙をコントロールするために,URIで入力することを推奨.  ただし,その場合は,プロパティ名が設定できない.  日本語で入力されると,%エンコーディングされます.  プロパティ定義でrdfs:labelが付与されますし, DBへの登録・検索など に問題はありませんが,生成されるRDFファイルを直接見るときなどには, 半角英語で入力した方が可読性が高くなります. 候補が見つからないときは, 自分で入力する 1.既存のLODで使われて いるプロパティを探して入力 (推奨) 2.独自のプロパティを定義
  • 34. 作業②:ひな型ファイルへのデータ入力 ひな型ファイルのダウンロード 2014/8/23 34
  • 35. 作業②:ひな型ファイルへのデータ入力 ひな型ファイルへのデータ入力 2014/8/23 35  1)ひな形ファイルを開く  左端の列がID,それ以降が設定したプロパティとなっています.  2)元データのファイルを開く  3)元データの列を,1)のひな形ファイルに項目に合わせて並 べ替える  4)3)で並び替えたデータをコピーして,ひな形ファイルの該当 箇所にペーストする.  5)ひな形ファイルを保存 RDFリソースのURIとな る各行(レコード)のID
  • 36. 作業②:ひな型ファイルへのデータ入力 データ入力時の注意点  URIとなる行の入力を「(URIでない)文字列」とすると, <http://linkdata.org/resource/rdf1s1782i#111> <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> “111”@ja ; <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> “東住吉区役所”@ja ; のように,  リソースのURIがlinkdata.org...となり,rdfs:labelが付与されます. →URIで入力することを推奨します.  リソースのURIをコントロールするため  rdfs:labelが(不用意に)複数付与されることを避けるため 2014/8/23 36 RDFリソースのURIとな る各行(レコード)のID
  • 37. 作業③:データのアップロード(RDF変換) アップロードするファイルの選択 2014/8/23 37 アップロードするファイルを 「選択」 or「ドラック&ドロップ」する Webサイトで公開しているデータを URLで指定することも可 (→定期的に自動で更新・RDF変換される?)
  • 38. 作業③:データのアップロード(RDF変換) アップロード先を選択 2014/8/23 38
  • 39. V 2014/8/23 39 データ名を入力 必要であれば共同編集者を選択 作品情報の入力 公開範囲を選択 市町村の オープンデータを公開 する時は入力 →CityData.jpに反映 される
  • 40. 作業③:データのアップロード(RDF変換) 公開時のライセンス等を指定 2014/8/23 40 (備考:同じ作品に,同じファイル名をアップ ロードしようとすると,失敗することがある?)
  • 41. 作業③:データのアップロード(RDF変換) アップロードしたデータの登録 2014/8/23 41
  • 42. 作業④:RDFデータのダウンロード・公開 RDFデータのダウンロード 2014/8/23 42 アップロード・RDF変換が完了するとデータが LinkData.org上で公開される 公開したデータは,形式を選択してダ ウンロードできる →RDF-DB登録用には「RDF(Turtle)」 形式でダウンロードする
  • 43. 作業④:RDFデータのダウンロード・公開 データの公開ページ 2014/8/23 43 公開したデータの ダウンロード ページ上でデータ (表形式)の内容確認
  • 44. 作業④:RDFデータのダウンロード・公開 DBへのRDFデータの登録 2014/8/23 45
  • 45. 作業④:RDFデータのダウンロード・公開 DBへ登録したRDFデータの確認 2014/8/23 46 DBに登録した データの確認
  • 46. その他の工夫① 同じプロパティが複数の場合  1つのRDFリソースが「同じプロパティを複数」持つとき  テーブルデータの「同じURI」の行を複数追加し, プロパティの値が異なるセルにのみデータを入力する. 2014/8/23 47 ID_1 著者1 著者2 タイトル1 author author タイトル 同じURI 同じProperty が複数 値が変わらないときは 2つめ以降を空欄に
  • 47. その他の工夫①-2(別方法) 同じプロパティが複数の場合 2014/8/23 48 同じPropertyが複数列繰り返し定義する  1つのRDFリソースが「同じプロパティを複数」持つとき  同じプロパティを持つ「最大数」が分かっているときは,同じプ ロパティが入る列を繰り返し定義し,データを入力することも可.  空欄のセルが残ってもOK.
  • 48. その他の工夫② 複雑なグラフの扱い  RDFリソースのObject(目的語)が更にトリプルを持つ (構造を持つ)とき  「(ひな型,および)テーブルデータ」を複数に分けて表現する  その際,Object(目的語)がURIとなるように注意 2014/8/23 49 ID_1 著者_ID1 山田太郎 タイトル1 author 名前 タイトル ①書誌情報用 テーブルデータ で表現 ②著者(人名)用の テーブルデータで表現 やまだたろうふりがな ①のObjectと②のURI が一致するようにする
  • 49. その他の工夫③ 外部のLODとのリンク  LODを有用なものとするためには,既に公開さ れている他のLODと「リンクする」が重要  LinkData.orgでは,テーブルデータにおいて,プロパ ティのObjectとして,外部のLODのURIを入力するこ とでリンク可能  リンク先を見つけるためには,公開されている SPARQLエンドポイントを利用することも可能  簡易SPARQLツール http://sourceforge.jp/projects/easylod/ では,文字列一致でのリンク先一括取得の機能を提供 2014/8/23 50
  • 50. その他の工夫④ スキーマの定義  LinkData.orgでは,「スキーマ(や語彙)」の定義が行えない  「各リソースのクラス」や「プロパティの定義」を行いたい場合は,多のツー ルで記述する. (スキーマ定義用のテーブルデータを用意することも可能だが…)  主なスキーマ定義  簡単なスキーマ(RDFS)であれば,RDF(Turtle)で直接記述しても良い  各RDFリソースには,rdf:typeでクラスを指定  プロパティ定義では,rdfs:domain(定義域), rdfs:range(値域)の定義 2014/8/23 51 プロパティ定義の例 <http://example.org/property/author> rdf:type rdf:Property ; rdfs:domain ex:Document; rdfs:range ex:Person. リソースのクラス指定の例 <http://example.org/data/001> rdf:type ex:Person ; rdfs:label “山田太郎”@ja. クラス定義の例 <http://example.org/class/Person> rdf:type rdfs:Class .
  • 51. まとめ  LinkData.orgを使ったLOD公開  比較的簡単な形式のデータのRDF変換に有用  より良い形式のRDFにするための注意点(コツ)  IDは,単なる文字列ではなく「URI」とする.  プロパティ定義は,名前(文字列)だけでなくURIを用いる.  コントロール可能なURIとするために,自分で管理可能なURI を用いる  リソース http://myweb.com/data/*** http://myweb.com/resource/*** など  プロパティ http://myweb.com/propery/***  クラス http://myweb.com/class/***  より良いLODとするために  サイト上だけではなく,RDF-DBなどでの公開を考える  外部データと「リンクする」ことを考える  可能であれば,スキーマ定義も行う 2014/8/23 52