Linked Dataの基本原則-LODを公開するときに知っておきたい基本技術-

Linked Dataの基本原則
-LODを公開するときに知っておきたい基本技術-
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
kozaki@ei.sanken.osaka-u.ac.jp
LOD Challenge Day KOBE
2015/09/12

自己紹介
 コミュニティ活動
 LODチャレンジ実行委員会（2011～）関西支部長
→LOD（Linked Open Data）を技術普及させたい
「LODチャレンジ」（コンテスト）への応募作品を増やしたい
 特に，地元「大阪（関西）」でのコミュニティを大きくしたい
2015/9/13 2
研究成果として
公開中のソフト
LOD Challenge Day KOBE 2015
 古崎（こざき）晃司
@koujikozaki
 本職：大阪大学の研究者
 専門：情報科学（オントロジー工学）
＝“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

LODチャレンジ2015
応募締切：2016年1月中旬頃
http://lod.sfc.keio.ac.jp/
http://lodc.jp/（新サイト）
※自由課題型
アーバンデータチャレンジ2015
エントリー締切：2015年12月末頃？
作品提出締切：2016年1月末頃？
http://aigid.jp/?page_id=1175
※課題解決型
重複応募可能
2015/9/13 LOD Challenge Day KOBE 2015 3

はじめに，質問
 「LOD（Linked Open Data）」と
いう言葉を聞いたことがある方？
 LODの公開（RDFデータの公開）
をしたことがある方？
 SPARQLを書いたことがある方？
 LODを使ったアプリを作ったこと
がある方？

大阪イノベーションハブ（OIH）
大阪イノベーションハブ（OIH）
大阪市のグローバルイノベーション
支援拠点
The Open Data Institute (ODI)
オープンデータを推進する国際機関
（本部はイギリス）
http://www.innovation-osaka.jp/ja/ http://theodi.org/
ODIのCity Node
（各地での推進拠点）へ

2014年度にOIHで開催された
オープンデータ関連イベント
Mozilla x HTML5 x LOD Webイノベーションハッカソン
第1回：6月28日, 29日第2回：7月19日第3回：9月14日、15日
Civic Hack Osakaハッカソン：8月24日、31日
第1回自治体オープンデータ推進協議会：11月25日、31日
（一般社団法人オープンコーポレイツジャパン主催）
第4回 Linked Open Data ハッカソン関西 with LODC2014×UDC2014 ：12月7日
インターナショナルオープンデータディプレプレイベント：12月21日
関西オープンデータEXPO’15
-インターナショナルオープンデータディプレイベント- ：2月11日
関西23団体以上が集結！
第5回LODハッカソン関西inインターナショナルオープンデータディ大阪：2月21日
オープンデータ×ゲームハッカソン：2015年2月22日, 28日、3月1日
2015/9/13 6
計10回，１６日間のオープンデータ関連イベントを開催！
うち，LODを冠するイベント5回（7日間）
台風で
延期
台風で
延期
台風で延期
2回！

関西オープンデータEXPO’15
2015/9/13 7
関西23団体
以上が集結！
（約130人）
http://expo15.theodi.jp/

LODハッカソン関西
• 過去，6回開催
• LODの技術資料の公開にも注力
http://wp.lodosaka.jp

関西オープンデータディ
～検索したおしたんディ～
• 開催日：2015/11/23（月・祝）
• 会場：大阪イノベーションハブ
• テーマ：データを検索したおす！

人工知能 Vol.30 No.5( 2015年9月)
 特集：「Linked Data とセマンティック技術」
 特集「Linked Data とセマンティック技術」にあたって
長野伸一・古崎晃司
 Linked Data とWeb アーキテクチャ-DBpedia Japanese を例に-
加藤文彦
 Linked Data 活用を促進するプラットフォーム
岡嶋成司・山根昇平・粂照宣
 ストリーム推論市瀬龍太郎
 Linked Data とセマンティック技術の海外動向
川村隆浩・森田武史・福田直樹
 オープンデータ普及促進に向けた国内行政機関の取組み
浅野優
 オープンデータの普及促進を加速させるコンテストの開催
-LOD チャレンジJapan の取組み- 乙守信行・中辻真・萩野達也
※Amazonでも購入可能・Kindle版も有り

講演の概要
 本講演のメイントピック
 オープンデータをLOD （Linked Open Data）
として公開する際に，知っておきたい
Linked Dataの基本技術
 Linked Data の４原則
 覚えていただきたいキーワード
 IRI（URI）
 参照解決

オープンデータとは？
2015/9/13 12LOD Challenge Day KOBE 2015

オープンデータとは
 オープンデータとは
 誰でも自由に使える形で公開されているデータ
 オープンデータの定義（Open Definition）
 “Open data and content can be freely used, modified,
and shared by anyone for any purpose”
（http://opendefinition.org/）
 オープンデータでない例
 改変や再配布が禁止されている
 利用者を限定例）学術機関のみ，個人利用不可
 利用目的を限定例）商用利用不可，コンテスト応募目的のみ

オープンデータの２つの観点
 ライセンス（cf．クリエイティブコモンズ）
 使用目的を限定せず（例：商用も可），再配布，改変も可
 「作成者のクレジットの表示」の義務付け程度の制限はOK
→“まじめな人”（※）が，安心して使える
＝より多くの人の利用が見込まれる
（※悪いことをする人は，ライセンスを気にせず勝手に使う）
 機械可読な形式
 プログラムで処理しやすいフォーマットが望まれる
→“使いたい人”が，簡単に使える
＝低コストで多くのアプリ（活用事例）が作れる
 LOD(Linked Open Data)は，「オープンデータの５つの段階」
で「５つ星」と言われている公開方法

Linked Open Data (LOD)

Linked Data
 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
http://linkeddata.org/
162015/9/13 LOD Challenge Day KOBE 2015

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．

既に公開・リンクされているLOD
～LODクラウド～
2007/5/1
2007/10/82008/9/182009/7/14
2010/9/222011/9/19時点
182015/9/13
Linking Open Data cloud diagram 2014, by Max Schmachtenberg, Christian Bizer, Anja Jentzsch
and Richard Cyganiak. http://lod-cloud.net/
１つの丸が個別に公開
されたDBを表す．
2014/08/30時点
公開したオープンデータが
他のオープンデータと「つながる」ことで「新たな価値」が生まれる
DBpedia

Linking Open Data cloud diagram 2014, by Max Schmachtenberg, Christian Bizer, Anja Jentzsch
and Richard Cyganiak. http://lod-cloud.net/
2014/08/30

2015/9/13 20
Domains # of dataset %
Government 183 18.05
Publications 96 9.47
Life sciences 83 8.19
User-generated content 48 4.73
Cross-domain 41 4.04
Media 22 2.17
Geographic 21 2.07
Social web 520 51.28
Total 1014

5 ★ オープンデータ
★ (どんな形式でも良いので) あなたのデータをオープンライセンスでWeb上に公
開しましょう
★★ データを構造化データとして公開しましょう
★★★ 非独占の形式を使いましょう
★★★★ 物事を示すのにURIを使いましょう，そうすることで他の人々があなたのデータ
にリンクすることができます
★★★★★ あなたのデータのコンテキストを提供するために他のデータへリンクしましょう
http://5stardata.info/ja/
より引用
ライセンスについて
フォーマットについて
Webの発明者でありLinked Dataの創始者でもあ
るティム・バーナーズ＝リーがオープンデータのた
めに提案したスキーム
※注：図中のPDF，エクセル，CSVのアイコンは，
あくまでも例示であって，そのフォーマットを推奨
している訳ではない．
212015/9/13
LOD

1. Use URIs as names for things
全てのモノやコトにURIをつけましょう
2. Use HTTP URIs so that people can look
up those names.
それらのURIをhttp（Webブラウザと同じ方法）
で参照（アクセス）できるようにしましょう
3. When someone looks up a URI, provide useful
information, using the standards (RDF, SPARQL)
そのURIを参照したら，標準の技術（RDFやSPARQL）を使用し
て，役に立つ情報を提供するように
4. Include links to other URIs. so that they can discover
more things.
多くのモノ・コトを発見できるように，外部へのリンクを含めよう．
原文引用元 http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
日本語訳参考 http://www.slideshare.net/takeda/lod-5163454
5★オープンデータ
で言及
5★オープンデータ
で言及

Linked Dataの背景となる
Webアーキテクチャ
 Http IRI（URI）による情報リソースの識別
 （IRIはURIの国際化版．以後，この発表ではURIとIRIが同
じものとして聞いて下さい．）
 Web上のすべての情報リソース（ＨＴＭＬ文書，画像ファイル，
…など）を，IRIによりグローバルに識別する．
 Http IRIでサーバにアクセスすると，HTML文書や画像ファ
イルが返ってくる＜参照解決＞
 同じIRIに対し複数の表現（PNGファイルとGIFファイルなど）
がある場合，Content Negotiation（内容折衝）という仕組み
で，必要なファイルを返す
 例）日本語環境からアクセスされたときは，日本語ページを返す
 HTMLファイル内のハイパーリンク
 他のIRIを指定することでリンク可能に！

IRIによる識別・Http IRIの利
用
 原則１：IRIによる識別
 情報リソース以外のすべての事物（モノやコト）にも
IRIを与える
 例）http://ja.dbpedia.org/resource/大阪市
→大阪市という事物自身を指している
 原則２： Http IRIの利用
 ISBNのURNなど他のIRIを使わない
 Web標準技術であるHttp IRIを使う

IRIによる識別・外部へのリン
ク
 原則３：IRIの参照解決
 例：DBpedia Japaneseにおける大阪市
 事物（非情報リソース）
http://ja.dbpedia.org/resource/大阪市
 HTML表現（情報リソース）
http://ja.dbpedia.org/page/大阪市
 Turtle表現（情報リソース）
http://ja.dbpedia.org/data/大阪市.ttl
 RDF/XML表現（情報リソース）
http://ja.dbpedia.org/data/大阪市.rdf
 原則４：外部へのリンク
 外部のIRIとリンクすることで，Webページのように
データが「つながる」．

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URI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
※実際のリソースとプロパティは，すべてURIで表される．

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．

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．
 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
 Linked Data = 外部のデータとつながったデータ
≠ RDFフォーマットのデータ

1. Use URIs as names for things
全てのモノやコトにURIをつけましょう
2. Use HTTP URIs so that people can look
up those names.
それらのURIをhttp（Webブラウザと同じ方法）
で参照（アクセス）できるようにしましょう
3. When someone looks up a URI, provide useful
information, using the standards (RDF, SPARQL)
そのURIを参照したら，標準の技術（RDFやSPARQL）を使用し
て，役に立つ情報を提供するように
4. Include links to other URIs. so that they can discover
more things.
多くのモノ・コトを発見できるように，外部へのリンクを含めよう．
原文引用元 http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
日本語訳参考 http://www.slideshare.net/takeda/lod-5163454

LODの公開方法
 参照解決可能なhttp URIsを用いた公開（原則２，３）
 URIでデータにアクセスが可能
 通常のWebページと同様に，データのURIを用いて「つながり」を辿る
ことが出来る＝システムによる処理（リンク解析等）が可能
 コンテントネゴシエーションに対応している場合，
 Webブラウザからのアクセス→HTMLファイルを返す
 Linked Dataブラウザからのアクセス→RDFを返す
 .html，.rdf，.ttlなど拡張子に合わせた形式のファイルを返す
などの要求に応じたデータ形式で返す
→Linked Dataブラウザなど汎用のアプリの開発が可能に！
 その他のLOD公開方法
 RDFファイルのダンプ（全データ）をダウンロードできるところに置く
 SPARQLエンドポイント（LODを検索可能なAPI）を公開する
→これだけではLinked Dataの基本原則を満たしていない！

参照解決可能なLODの例
 日本語LODの例
 DBpedia Japanese http://ja.dbpedia.org/
 日本語Wikipediaオントロジー
http://www.wikipediaontology.org/
 Web NDL Authorities
http://id.ndl.go.jp/auth/ndla/
 ねじLOD http://monodzukurilod.org/neji/
 Linked Dataブラウザ
 Quick and Dirty RDF browser
※日本語IRIは文字化けする
http://graphite.ecs.soton.ac.uk/browser/
 (Yet Another) Linked Data Browser
http://www.kanzaki.com/works/2014/pub/ld-browser

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/ インフォボックスの例

データの例（大阪府）
すべてのWikipediaの記事が
http://ja.dbpedia.org/resource/大阪府
のようなURIでデータ化されている

DBpedia Japanese
http://jp.dbpedia.org/
SPARQL Endpoint
※ここから，検索可能

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
select ?s ?p ?o
where {
?s ?p ?o .
}
LIMIT 100 ←取得する数の制限
←検索するグラフのパターン
←返す要素
（*は全て）
この例では「任意のトリプルの組み合わせ」
このパターンを変
えることで，欲しい
データを取得する

SPARQL Endpointの例
サンプルクエリ集
https://t.co/6eQIPel5Vh
http://ja.dbpedia.org/sparql
ここに，クエリを入れる
※プログラムからのクエリ
＋結果取得も可能

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 dcterms: <http://purl.org/dc/terms/>
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 dcterms:subject 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

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 dcterms: <http://purl.org/dc/terms/>
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 dcterms:subject 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！

SPARQL検索が可能な日本語
LOD
2015/9/13 39
http://wp.lodosaka.jp/tool/searchdata/
LODハッカソン関西のWebサイトで
（関西で開催しているLODのイベント）
• SPARQL検索が可能な日本語LOD
• SPARQLの使い方の解説
を掲載していますので，詳しく知りたい方
はこちらをご覧下さい．
その他にも，
• LODの作成・公開の方法
• LODの活用事例
などの情報も掲載しています．

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
 JSON-LD：Linked Data用のJSON（Web開発向け）

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.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type>
<http://xmlns.com/foaf/0.1/Person>.
<http://xmlns.com/foaf/0.1/name> “Kouji Kozaki”.
http://www.ei.sanken.
osaka-u.ac.jp/~kozaki/ foaf:Person
rdf:type
foaf:name
Kouji Kozaki
1行
1行
ヘッダ

まとめ:Linked Dataの基本原則
• Linked Dataは，Web上で公開された
オープンデータを「つなぐ」仕組みです．
・http IRIによる識別 / 参照解決
・外部データとのリンク
• いろんなデータをつなぐことで，
「おもろい」組み合わせが見つかるかも！？
• オープンデータをLinked Open Data(LOD)として公
開するための方法は，午後のハンズオンで．

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