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Linked Open Data (LOD)の基礎講座
 

Linked Open Data (LOD)の基礎講座

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LODチャレンジ実行委員会 関西支部長 古崎晃司 ...

LODチャレンジ実行委員会 関西支部長 古崎晃司
LODチャレンジ実行委員会/Linked Open Data Initiative理事 松村冬子

Linked Open Dataの基本的な技術の解説,利用事例の紹介に加え,簡単なサンプルプログラムの紹介など,ハッカソンに活用できるLOD技術や情報ソースについて解説します. 

第3回Linked Open Dataハッカソン関西(1日目)アイデアソン
開催日:2014年2月11日(火)

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  • よくまとまった資料ですね。素晴らしい。パッケージ化できると日本各地で同様の勉強会を開催できますね。
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    Linked Open Data (LOD)の基礎講座 Linked Open Data (LOD)の基礎講座 Presentation Transcript

    • 第3回Linked Open Dataハッカソン関西 2014年2月11日(火)@大阪イノベーションハブ LODチャレンジ実行委員会 関西支部長/大阪大学 古崎晃司 LODチャレンジ実行委員会/Linked Open Data Initiative 松村冬子 ATR Creative 上田洋 2014/2/11 1 第3回LODハッカソン関西
    • LOD基礎講座の趣旨・概要 • 講演のねらい アイデアソン・ハッカソンを行うに辺り, 1) どんなデータが利用できるか? 2) 地域のオープンデータやLODを使うことでどんなことが できるか? を知って頂く • 講演の概要 LODを用いたアプリ開発に必要な基礎知識を解説 ※詳細な技術情報については,関連資料,サンプ ルコードなどを参照 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 2
    • 講演内容 LOD/RDF入門 • LOD/RDFの基本(古崎) • LODを“つかう”~活用事例の紹介~(松村) • LODを“さがす”~SPARQLの基本~(古崎) • LODを“つくる”~RDFデータの作成~(松村) LOD/RDFを用いたアプリ開発 • JavaScriptを用いたLODアプリの開発例(古崎) • TimeMapper2RDFとSPARQL Timelinerで簡単アプ リ作成(上田) 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 3
    • 2013年10月19日(土) 於:大阪イノベーションハブ Linked Open Data(LOD) 技術の概要 第3回Linked Open Dataハッカソン関西 LODチャレンジ実行委員会 関西支部長 /大阪大学産業科学研究所 古崎晃司 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 4
    • LOD/RDFの 基本
    • 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  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(RDF) -コンピュータが,データにアクセスする共通の仕組み (SPARQL) 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. 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 6
    • Linked Dataが目指すこと  WWW(World Wide Web)   Linked Data   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. 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 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   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  2014/2/11 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 第3回LODハッカソン関西 7
    • 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. 目的語 主語 主語 述語 知識工 学論 担当教員 授業コード 担当教員 述語 所属 古崎 來村 目的語 知識システム 研究分野 所属 280598 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 8
    • 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. 目的語には「リテラル」(文字列)を用いることができる. 目的語 目的語 主語 述語 主語 述語 リソース https://koan.osaka-u.ac.jp/ koan/lecture#280598 授業コード リテラル 担当教員 担当教員 http://www.ei.sanken. osaka-u.ac.jp/~kozaki/ 所属 http://www.ei.sanken. osaka-u.ac.jp/~kita/ 所属 プロパティ :リソース間の関係 280598 2014/2/11 http://www.ei.sanken. osaka-u.ac.jp/main 第3回LODハッカソン関西 9
    • 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. 主語 koan:lecture#280598 授業コード 280598 2014/2/11 目的語 主語 述語 担当教員 担当教員 ei:kozaki/ 述語 所属 目的語 ei:main 所属 ei:kita/ 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/ 第3回LODハッカソン関西 10
    • データを「つなげる」仕組み  「3つ組(トリプル)」により様々な構造のデータの “つながりを柔軟に表現”できる   Webサイトのリンクを辿るのと同様に,プロパティ(リンク) を辿ることで関連するデータの情報を辿ることが出来る. RDFのプロパティは,“関係の意味”を定義できる.   cf. Webのハイパーリンクは単に“つながり”を表すのみ データ(リソース)をURIで表すことで,“外部のデー タとつなげる”ことができる.  URIは,グローバルに一意のIDを表す.   2014/2/11 WebサイトのURLと同じ仕組み. cf.単なる数字をIDとすると,異なるDBが同じIDを使っている可能 性がある 第3回LODハッカソン関西 11
    • RDFの表現形式  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      2014/2/11 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 第3回LODハッカソン関西 12
    • Turtle・N-Triplesの表現例 http://www.ei.sanken. osaka-u.ac.jp/~kozaki/  Turtle rdf:type foaf:name foaf:Person Kouji Kozaki @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> @prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> ヘッダ <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”. 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 1行 1行 13
    • つかう
    • LODによるアプリケーション開発  RDFストア:RDFを格納するデータベース  SPARQL:RDFの中を検索するための言語  SPARQLエンドポイント:RDFストアの入出力インタフェース ワンソース・マルチユース:1つのデータを多くの人に使ってもらう
    • LODのデータ利用の特徴 文書によるデータ公開  機械的処理は難しい  可読性は高い APIによるデータ公開  機械的処理は易しい  仕様がアプリケーション ごとに異なる/変化する LODによるデータ公開  機械的処理は易しい  仕様が標準化されている • 必要なデータだけを 機械処理で抽出可能 • 公開されていて 誰でも自由に使える • 仕様が分かりやすく 変更が少ない方がよい
    • 事例1)育なび.net  横浜市金沢区の職員さんが企画  様々な部署の持つ情報をLODとして統合してオープンデータ化 (全39データセット)  市区が保有する育児情報を提供(スマホで利用可能)  イベント検索  保育園・幼稚園検索  医療機関検索  予防接種スケジューラ  防災・減災情報 http://kirakana.city.yokohama.lg.jp/
    • 事例1)育なび.net  データモデル 広域避難場所データ 広域避難所の のデータには 緯度・経度なし 公園の情報から 緯度・経度を 取得可能 駐車場データ 広域避難所 同じ 公園 緯度 経度 健康遊具データ 公園データ  このデータで問い合わせできるSPARQLクエリ例  1歳児と3歳児に空きがる保育園の情報を自宅から近い順に取得  ぶら下がり健康遊具があり、駐車場もある近くの公園の情報を取得  子どもが通っている保育園の近くの皮膚科の情報を取得
    • 事例2)Yokohama Art Spot  横浜アート情報 x 博物館情報 x スポットまとめ情報 Yokohama Art Spot マップ画面 Yokohama Art Spot 施設画面 LODAC Museum 作品画面 http://lod.ac/apps/yas
    • 事例2)Yokohama Art Spot  施設情報を中心としたデータのつながり  一種類のデータだけでは不可能な情報提示が可能 ・異なるLODのデータ同士をつなぐ ・緯度,経度の範囲 情報の取得 & 提示
    • 事例3)もっと残念な日本地図β  いわゆる「聖地」マップ  自治体の持っている施設や名所に関するデータと マッシュアップ → 観光情報として利用 作品 舞台 自治体 緯度 経度 位置 http://cheese-factory.info/lsj/index.html
    • 事例4)トイレ危険地帯  何の地図? トイレがない場所の地図 http://y4ashida.github.io/toilet/  モノがある場所だけでなく、ない場所を可視化  次はどこに作るべきか考える材料に! もっと活用事例を見たい方は… LODチャレンジ2011・2012・2013 アプリケーション部門応募作品をごらんください
    • さがす
    • SPARQLによるRDFの検索  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 最も基本的な検索 このパターンを変 ←返す要素(*は全て) えることで,欲しい データを取得する select * where { ?s ?p ?o . ←検索するグラフのパターン この例では「任意のトリプルの組み合わせ」 } LIMIT 100 ←取得する数の制限 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 24
    • SPARQLの検索例  「東京都を主語(Subject)に含む」トリプルの述語(?p) と目的語(?o)を取得する select distinct * where { ↑同じパターンは除外する <http://ja.dbpedia.org/resource/東京都> ?p ?o . } 「東京都」を表すURI LIMIT 100 DBpedia Japanese http://ja.dbpedia.org/sparql での検索結果 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 25
    • SPARQLの検索例  「ラベルに“大阪”を含む」トリプルの主語(?s) select distinct ?s where { ?s <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> ?o FILTER(regex(str(?o), "大阪")) . }LIMIT 100 「文字列が含む」データでの絞り込み DBpedia Japanese http://ja.dbpedia.org/sparql での検索結果 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 26
    • SPARQLの検索例  「ラベルが“大阪”と一致する」トリプルの主語(?s) select distinct ?s where { ?s <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> "大阪"@ja . }LIMIT 100 リテラルの指定 (※データの言語指定も含 めて一致が判定される) DBpedia Japanese http://ja.dbpedia.org/sparql での検索結果 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 27
    • SPARQLの検索例  「ラベルが“大阪”と一致する」トリプルの主語(?s) につながっている述語(?p)と目的語(?o) select distinct ?p ?o where { ?s <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> "大阪"@ja . ?s ?p ?o. パターンを続けて書くと「AND条件」になる }LIMIT 100 ※この例では,?p ?oを限定していないが… DBpedia Japanese http://ja.dbpedia.org/sparql での検索結果 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 28
    • 大阪市の施設情報の RDFデータの構造 公園・スポーツ 大分類 大阪城公園 施設名(ラベル) 中央区大阪城・大手前4丁目 住所 ID 主語 (Subject) HPのURL 緯度 経度 述語 (Property) 2014/2/11 http://www.ocsga.or.jp/osaka park/hfm_park/02osakajo/os akajo_02.html **.*** ***.*** 目的語 (Object) RDFデータ =「主語-述語-目的語」 の組み合わせで表される グラフ構造のデータ 29
    • 大阪市の施設情報のRDFサンプル <http://linkdata.org/resource/rdf1s933i#158> <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> "158"@ja, "軽自動車検査協会大阪主管事務所"@ja ; <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat> "34.6164938333333"^^xsd:float ; <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#long> "135.438210722222"^^xsd:float ; <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://lodosaka.hozo.jp/class/施設情報> ; <http://lodosaka.hozo.jp/category_1> "官公庁"@ja ; <http://lodosaka.hozo.jp/category_2> "国の機関"@ja ; <http://lodosaka.hozo.jp/ku> "住之江区"@ja ; <http://schema.org/name> "軽自動車検査協会大阪主管事務所"@ja ; <http://schema.org/address> "住之江区南港東3-4-62"@ja . 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 30
    • 検索例  「住吉区の施設」の「施設名(?name)と住所(?address)」を取得 select ?s ?name ?address where{ ?s <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://lodosaka.hozo.jp/class/施設情報>. ?s <http://lodosaka.hozo.jp/ku> "住之江区"@ja. OPTIONAL{ ?s <http://schema.org/name> ?name. ?s <http://schema.org/address> ?address. } } ↑補足条件=whereでトリプルの一致が評価された後に、 補足的に取得される ≠検索条件 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 31
    • 検索結果例 http://lod.hozo.jp/repositories/OsakaCityMap での検索結果 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 32
    • LOD(RDF)検索の補助ツール  簡易SPAQRL検索ツール   簡易LOD検索サイト作成ツール  2014/2/11 LODをキーワード検索するための,クライアン トソフトウェア(Javaで開発) 任意のSPAQRLエンドポイントに対して, 「キーワード検索用サイト」を開発できる JavaScriptライブラリ(サーバサイドにサーブ レットを利用) 第3回LODハッカソン関西 33
    • 簡易SPARQL検索ツール 任意のSPARQLクエリ 検索への切り替え SPARQLエンドポイ ントの選択・追加 検索キーワードの入力 検索実行 検索キーワードに一致 したリソース一覧 検索オプション 選択したリーソースを 主語とするトリプル一覧 SPARQLを使わずに 「キーワード」でLOD の検索ができるツール 検索に用いたSPARQL クエリ 2013/8/5 第2回LODとオントロジー勉強会 ※注意 DBPedia(英語版)に対して 「部分一致検索」を行うと 結果が帰ってくるまで数分 かかるので注意. 34
    • 簡易SPARQL検索ツール の使い方 SPARQLエンドポイントのアドレス を入力(貼付)てNEWボタンを押す と検索対象を追加できる SPARQLエンドポイ ントの選択・追加 検索実行 検索キーワードに一致 したリソース一覧 2013/8/5 検索オプション ※大きなLODの部分一致検索には時間 がかかる場合もありますので注意 第2回LODとオントロジー勉強会 35
    • 簡易LOD検索サイト作成ツール  任意のLOD(SPARQLエンドポイント)を対象とした検索サイトを 「プログラム無し」 で簡単に作れるツール Dbpediaでの利用例 2014/2/11 36
    • 大阪市が公開している統計情報 のカタログサイトの作成例 検索結果の表示内容 もカスタマイズ可能 任意の検索条件を 「メニュー化」可能 2014/2/11 複合条件(AND/OR) の検索も可能 37
    • 主な日本語LODの簡易検索 国内の主要な日本語LODの 検索が可能 →任意のSPAQRLエンドポイント に拡張可能 http://lodosaka.hozo.jp/EasyLOD/ 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 38
    • つくる つなげる
    • データソンに向けてーLODの作り方  表データをどうやってLOD or RDFにするのか?  LinkData http://linkdata.org/   他のデータを流用して発展させたデータを作ることも可能   国内の表 → RDF 変換ツール AppLinkDataにてLinkDataで公開されたデータを 利用したJavaScriptアプリケーションの開発が可能 OpenRefine http://openrefine.org/ + RDFRefine http://refine.deri.ie/  表データの整形やクリーニングを行うOpenRefineと その拡張機能であるRDFRefineを組み合わせて使用  表の各列とメタデータの語彙をマッピングしてRDFに変換  DBpediaなどに含まれる同一のリソースを探してつなぐことが可能
    • OpenRefine + RDFRefine  OpenRefineからのインストール   解凍して適当な場所に配置し、その中の実行ファイルを起動   以下からダウンロード(Windows/Mac/Linux) http://openrefine.org/download.html 自動的にブラウザでOpenRefineが起動 RDFRefineのインストール  OpenRefineの拡張機能  以下からダウンロードして解凍 http://refine.deri.ie/  解凍した中にあるrdf-extentionフォルダを OpenRefineのインストールフォルダの中のwebappの中にコピーし OpenRefineを再起動
    • プロジェクト作成&表データ読込  例)大阪市・施設情報ポイントデータ(名所・旧跡)  Web上で公開されている表データを直接利用することも可能 (②でWeb Addressesを選択し、データのURLを入力) PCに保存されている 表データの ファイルを選択 ① ② ③ ④ プロジェクト名を設定 データが正常に 読み込まれたか確認 (文字化けしていたら CharacterEncodingで設定) ⑤ ⑥
    • プロジェクト作成完了  プロジェクトを開いた画面 表の各列の操作ボタン (列の追加・削除, 列名の変更などが可能) RDF Refineのメニューボタン (なければRDF Refineの インストールが失敗) DBpedia Japanese上にある 同じ名所・史跡のデータと つないでみるには・・・ Reconciliation (リコンシリエーション)
    • ③ Reconciliation: 外部データとつなぐ  例)DBpedia Japaneseに含まれる同じ名所のデータをつなぐ  今回はSPARQLエンドポイントを利用 → まず設定 ① ② SPARQLエンドポイントURL http://ja.dbpedia.org/sparql ④ (プロジェクト内でのエンドポイントの名前) DBpediaの場合は Virtuosoを選択 ウィンドウ下部の OKをクリック ⑤ ⑥
    • 項目が一致するデータを探す ① ② 例)施設名がrdfs:labelに含まれるDBpedia Japaneseのデータ ③ ④ 同じデータを検索開始 検索状況が画面上部に表示される DBpedia Japaneseをクリック (右側画面が表示されるまで 少し時間がかかります) ⑤
    • Reconciliation完了  例)施設名がrdfs:labelに含まれるDBpedia Japaneseのデータ 全データ中マッチしたデータの割合 青字:マッチしたデータ 黒字:マッチしなかったデータ
    • 複数の候補にマッチした場合 ① ② 住吉区の生根神社なので こちらをクリック
    • DBpediaのURLを格納する列を作成 ③ ① ② 新しい列名 ④ マッチしたデータのURIを代入(GREL) 新しい列への 代入結果 ⑤
    • 表データをRDF(LOD)に変換  RDF Skelton:各列とプロパティのマッピング  登録済みPrefix:rdfs, foaf, xsd, owl, rdf(その他も登録可能)  プロパティの選択が最も困難 → 最初は類似の他のデータセットを真似る 変換したRDFの ベースURI 変換後のデータの URIに使う値の設定 列「DBpedia Japanese」に マッピングするプロパティ (同じデータを指すowl:sameAs) 登録済みPrefixの プロパティは サジェスト
    • RDF変換結果(RDF/XML)
    • RDF変換結果(Turtle)
    • アプリケーション をつくる
    • アプリ開発の概要  基本的な仕組み   SPAQRLクエリー(文字列)をエンドポイントに 渡す 結果を受け取る  XML/JSON/CSVなど指定可能 受け取った結果を処理する ※簡単なSPARQLクエリが書けると,後は,通常 のWebシステム開発のノウハウが使える  →JavaScriptだけで,開発可能なライブラリも提供します. (SPARQLクエリを渡すとJSONで返す) 2014/2/11 第3回LODハッカソン関西 53
    • ~「地域愛」と「オープンデータ」を 活用した地域活性化~ アプリの構築例 - http://mij.hozo.jp/udtc2013.html - メイド・イン「地元」 「ソウルフード」を選んで「地元率」を調 べるWebサービスです. 選んだ料理の「材料」と「産地」のデータ から,その料理に占める各食材の産地 毎の比率(=地元率)を表示します. 「地元率」の計算 「地元」(都道府県)と「ソウルフード」 を選択して,ボタンを押すと,「地元 率」を計算し,結果を表示します. 選択した料理の「地元率」と合わせて, • 「元としたデータの詳細(材料の地元率)」 • その地域(「地元」)で「地元率が高い料理 のランキング」 • 「地元率」を高めるための参考情報 が提示されます.
    • LOD/RDFに関する技術的情報  人工知能学会Webサイト 私のブックマーク http://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol28-no5/  人工知能学会 第5回AIツール入門講座 資料 http://fumi.me/aitool_5/  LOD技術解説(LODチャレンジ2012サイト内)   Linked Dataでつながるデータ(東京地方でのLinked Data勉強会の資料あり)   http://lod.sfc.keio.ac.jp/challenge2012/slideresources2.html http://linkeddata.jp/ 近代科学社 「Linked Data: Webをグローバルなデータ空間にする仕組み」 著:Tom Heath, Christian Bizer 訳:武田 英明,大向 一輝,加藤 文彦,嘉村 哲郎,亀田 尭宙, 小出 誠二,深見 嘉明,松村 冬子,南 佳孝 価格:3,360円 購入はこちらからどうぞ