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Linked Open Data(LOD)を使うと“うれしい”3つの理由

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2017年12月19日(火)
オープンデータの形式は”CSV”の先にどこに向かうのか
の講演資料

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Linked Open Data(LOD)を使うと“うれしい”3つの理由

  1. 1. Linked Open Data(LOD)を 使うと“うれしい”3つの理由 大阪大学産業科学研究所/ LODチャレンジ実行委員会 古崎 晃司 kozaki@ei.sanken.osaka-u.ac.jp オープンデータの形式は ”CSV”の先にどこに向かうのか 2017年12月19日(火) 2017/12/19 1
  2. 2. 自己紹介  コミュニティ活動 研究成果として 公開中のソフト  古崎(こざき)晃司 @koujikozaki  本職: 大阪大学・准教授  専門: オントロジー工学(情報科学・人工知能) =“かしこい”コンピュータ(ソフトウェア)を作る →学問にとどまらず, 世の中で使われる技術を作りたい 22017/12/19 2011より 毎年開催している コンテスト 関西を中心とした LODの普及活動 大阪をITの力でよくしよう と活動している団体です。 http://code4.osaka/about/
  3. 3. Code For OSAKA: フェリーハッカソン 2017/12/19 3
  4. 4. 発表のねらい  LOD(Linked Open Data)を使うと 何が“うれしい”のか? について, を技術的な観点から話してみる 2017/12/19 4
  5. 5. 2017/12/19 5 LODの技術的な本質は “データ間のリンク(つながり)” データが“つながる” データを“つなげる” ときに,新たな価値が生まれる!
  6. 6. データを簡単に“つなげる” 6 Webで標準化された技術を用いることで,データの 取得・統合が簡単に行える • URIを指定し,JSON/Turtleなど,好きな形式で データを取得 • SPARQLクエリを利用して,必要なデータだけを取得 2017/12/19 LODを使うと“うれしい”理由①
  7. 7. Linked Open Data (LOD) -Webの仕組みを用いた オープンデータの公開- =Linked Data + Open Data(オープンデータ) =Linked Dataとして公開されたOpen Data ※Linked Data: Webの仕組みを用いて相互に“リンクされた”データ 72017/12/19
  8. 8. Webの仕組み  URLを指定することで,Webページにアクセス  例)http://spaceappschallenge.space/ 「NASA Space Apps Challenge OSAKA」のページ  URLは,世界中“すべて”のWebページの場所(ID) を一意に特定できる仕組み  ハイパーリンクにより,Webページを“つなげる”  リンク先のURLを指定することで,好きなWebページ と自由に“リンク”できる  リンクを辿って,様々な情報にたどり着ける  リンクを解析による様々なビジネス  例)Googleなどの検索エンジン 82017/12/19
  9. 9. Webの仕組み→Linked Data  URLを指定することで,Webページにアクセス  例)http://spaceappschallenge.space/ 「NASA Space Apps Challenge OSAKA」のページ  URLは,世界中“すべて”のWebページの場所(ID) を一意に特定できる仕組み  ハイパーリンクにより,Webページを“つなげる”  リンク先のURLを指定することで,好きなWebページ と自由に“リンク”できる  リンクを辿って,様々な情報にたどり着ける  リンクを解析による様々なビジネス  例)Googleなどの検索エンジン 92017/12/19 データ データ Linked Data Webと同じ仕組みでデータを“公開”し, 相互に“つなぐ”(リンクする) IRI データ(モノ・コト) データ(モノ・コト)
  10. 10. Linked Data (RDF)の例 大阪府 大阪市 都道府県 223㎢ 2,687,287人 面積 人口 吹田市 豊中市 … バラ科 市の木 隣接自治体 隣接自治体 … http://ja.dbpedia.org/resource/大阪市 というIRIから得られる情報 サクラ 科 Cherry blossom英名 リソース: URIで表される モノ・コト プロパティ: リソース間の関 係を表す リテラル :文字列 主語 述語 目的語 トリプル ※RDF(Linked Dataのデータ モデル)は,「トリプルの組み 合わせ」で表される (DBpedia Japaneseより) 目的語が他のリソースのとき,トリプル を辿って更なる情報が得られる 2017/12/19 10
  11. 11. Linked Data (RDF)の例 http://ja.dbpe dia.org/resour ce/大阪府 http://ja.dbpe dia.org/resour ce/大阪市 http://ja.dbpedia.org/resource/都道府県 223㎢ 2,687,287人 http://ja.dbpedia.org/resource/面積 http://ja.dbpedia.org/resource/人口 http://ja.dbpe dia.org/resour ce/吹田市 http://ja.dbpe dia.org/resour ce/豊中市 … http://ja.dbpe dia.org/resour ce/バラ科 http://ja.dbpedia.org/resource/市の木 http://ja.dbpedia.org/resource/隣接自治体 http://ja.dbpedia.org/resource/隣接自治体 … http://ja.dbpedia.org/resource/大阪市 というURIから得られる情報 http://ja.dbpe dia.org/resour ce/サクラ http://ja.dbpedia.org/resource/科 Cherry blossomhttp://ja.dbpedia.org/resource/英名 (DBpedia Japaneseより) ※実際のリソースとプロパティは,すべてURIで表される. 2017/12/19 11
  12. 12. 公開済みのLODを使うと, 色んなデータが“すぐ使える” 122017/12/19 LODを使うと“うれしい”理由②
  13. 13. LODの世界的なひろがり 2017/12/19 13 Linking Open Data cloud diagram,http://lod-cloud.net/ 2007/5 12データセット 2014/8 2009/7 2017/2 1,139データセット LODの公開は, この10年で 急速に広まっている
  14. 14. 日本語で使えるLODの例 法人インフォ(経済産業省) eStat 統計LOD(総務省) 国立国会図書館LOD 大阪市オープンデータポータル DBpedia(WikipediaのLOD) Wikidata 2017/12/19 14 行政 (中央省庁) 行政 (自治体) 学術情報 ユーザ編集型 コンテンツ
  15. 15. 2017/12/19 15 まず使ってみるとき, いちばんの“おすすめ”は, DBpedia と Wikidata
  16. 16. DBPedia 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/ 2017/12/19 16 インフォボックスの例
  17. 17. DBpediaのデータ例(大阪市) 2017/12/19 17 すべてのWikipediaの記事が http://ja.dbpedia.org/resource/大阪市 のようなURL(IRI)でデータ化されている 生データの取得 検索API プログラムからの データ取得も可能
  18. 18. Wikidata(http://wikidata.org/) • ウィキメディア財団が運営する Wikipediaの「データ版」 • Wikipediaと同じようにデータを コミュニティで編集,公開できる • Wikipediaの「多言語リソース」 の相互リンクのために整備 • SPARQLエンドポイントや各種検 索ツールなども提供 2017/12/19 18
  19. 19. DBpedia/Wikidataで出来ること: 例①:汎用の知識源として利用 2017/12/19 19  百科事典的な“知識”を提示 するための情報源として利用  多言語にも対応可能! 医療分野での利用例 http://lodc.med-ontology.jp/ 生物分野での利用例 http://biomimetics.hozo.jp/ 多言語対応も可能!
  20. 20. DBpediaを利用したアプリ例 2017/12/19 20 DBpediaの情報の“つながり” を辿ることで, バーチャルな宇宙旅行を! ※「第7回LODハッカソン関西 in IODD大阪(1日イベント)」の成果 http://museums-info.net/spacemachine/navi/
  21. 21. DBpedia/Wikidataで出来ること: 例②:解析用の基礎データを取得 2017/12/19 21  簡単なランキングデータの取得  例)都道府県毎の「〇〇」の数  政治家(出生地)...1位は東京  「??」 ...1位は大阪  簡単な場所情報の取得  位置情報データの一覧  例:大阪市内の位置情報 http://lodosaka.jp/tool/wikidataMap/ (解説)Qiita:DBpediaを使った都道府県別ランキング http://qiita.com/koujikozaki/items/439fa7ce3e28b738fe10
  22. 22. DBpedia Japaneseの検索例  「各都道府県で生まれた政治家の数」を調べる PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> PREFIX dbpedia-owl: <http://dbpedia.org/ontology/> PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX dbpedia-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/> PREFIX category-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/Category:> select distinct ?pref (count(?s) AS ?c) where { ?pref rdf:type dbpedia-owl:Place. ?pref dbpedia-owl:wikiPageWikiLink category-ja:日本の都道府県. ?s rdf:type dbpedia-owl:Politician; dbpedia-owl:birthPlace ?pref. }GROUP BY ?pref ORDER BY ?c 22 (解説)Qiita:DBpediaを使った都道府県別ランキング http://qiita.com/koujikozaki/items/439fa7ce3e28b738fe10 2017/12/19
  23. 23. DBpedia Japaneseの検索例  「各都道府県で生まれた芸人の数」を調べる PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> PREFIX dbpedia-owl: <http://dbpedia.org/ontology/> PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX dbpedia-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/> PREFIX category-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/Category:> select distinct ?pref (count(?s) AS ?c) where { ?pref rdf:type dbpedia-owl:Place. ?pref dbpedia-owl:wikiPageWikiLink category-ja:日本の都道府県. ?s rdf:type dbpedia-owl:Comedian; dbpedia-owl:birthPlace ?pref. }GROUP BY ?pref ORDER BY ?c ここを, Politician→Comedian に変えるだけ! 232017/12/19
  24. 24. 柔軟なスキーマで, “いろんな知識”を表せる 242017/12/19 LODを使うと“うれしい”理由③
  25. 25. 2017/12/19 25
  26. 26. 2017/12/19 26 現代の生活を可能にするために必要な全てのデータ構 造やアルゴリズムの中でも、グラフは日々世界を変えて います。ビジネスからは、複雑な関係性を持つリッチな データが生まれ続け、また取り込まれ続けています。 しかし開発者は未だにトラディショナルなデータベースの 中でグラフのような複雑な関係性を扱うことを強要されて います。
  27. 27. 皆さんも“LOD” を使ってみましょう! 272017/12/19

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