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