電気学会第55回情報システム研究会にて。

1. Linked
Open
Data(LOD)による
データ連携アプリケーション構築の課題と
クエリー生成言語の試作
v1.1
2013-­‐06-­‐22
◎山口琢、大場みち子、高橋修
公立はこだて未来大学
1
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室

2. アジェンダ
• Pinpoint
Reminderの概要
• 背景
• 目的
• アプローチ
• 結果
• 考察
• 今後
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
2

3. 2012年(昨年)7月のIS研究会@函館
• 新規観光客を獲得する推薦システムを提案
• エンドユーザーが，
– 情報Aを，直接は探していない
– 情報AとWebページB，それぞれの関連情報に興味アリ
• WebページBを参照しているときに，
• 情報Aを推薦する．
– 関連情報をたどることで，情報AとWebページBは関係づ
けられる
→
地域情報システムにおける
LODによる住民参加型データ構築手法の提案
h'p://www.slideshare.net/yamahige/lod-­‐13699592
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
3

4. 例
新規観光客を獲得する推薦システムを提案
• エンドユーザーが，
– 函館の「香雪園」を探してるわけではないが…
– 「函館」に観光に行く予定で，かつ「名勝」好き
• 東京の「六義園」に関するWebページを参照
しているときに，
• 函館の「香雪園」を推薦する。
– 「六義園」は，「名勝」つながりで，函館の「香雪
園」と関係がある
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
4

5. Pinpoint
Reminder
昨年の提案システムのプロトタイプ
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
5

6. 「函館」に観光に行く予定で，かつ「名勝」好き
オプションで指定
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
6
名勝に興味アリ
函館旅行を予定

7. 2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
7
六義園
東京の「六義園」に関するWebページを
参照しているときに
Google
Chrome:
Webブラウザー

8. 問合せ中…
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
8
六義園

9. …函館の「香雪園」を推薦する。
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
9
六義園

10. 香雪園を紹介するページ
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
10
香雪園

11. Pinpoint
Reminder
データの流れ
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
11
Pinpoint
Reminder
プラグイン
ハブ
香雪園
六義園
問合せ(SPARQL)
Webページ
(六義園)
日本国指定名勝
「函館の観光地」
問合せ(SPARQL)
結果
結果
六義園
神威岬
後楽園
思い出し対象
立待岬
香雪園
x
x
x
x
x
香雪園
神威岬
後楽園
香雪園
Webページ
(香雪園)
Webブラウザー
Pinpoint
Reminder
サーバー
外部のデータ(サーバー)
x
元町配水池
香雪園

12. Pinpoint
Reminder
LODによるリンクアプリケーション構築基盤
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
12
Pinpoint
Reminder
プラグイン
ハブ
香雪園
六義園
問合せ(SPARQL)
Webページ
(六義園)
日本国指定名勝
「函館の観光地」
問合せ(SPARQL)
結果
結果
六義園
神威岬
後楽園
思い出し対象
立待岬
香雪園
x
x
x
x
x
香雪園
神威岬
後楽園
香雪園
Webページ
(香雪園)
Webブラウザー
Pinpoint
Reminder
サーバー
外部のデータ(サーバー)
x
元町配水池
香雪園

13. Pinpoint
Reminderによる○○アプリ
とは…
• ハブ
+
推薦対象
→
アプリ
– 組み合わせ方によって，様々な推薦アプリ
– Pinpoint
Reminder上に構築可能
• 観光案内
– 「名勝」+「観光地」
– 「大河ドラマ」+「史跡」
– 「朝ドラ」+「ロケ地」
• 読書案内
• システム開発
– 「依存関係」+「ドキュメント，コード，…」
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
13

14. 「函館」に観光に行く予定で，かつ「名勝」好き
→
使用する外部データの選択
– ハブ
– 思い出し対象
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
14
Pinpoint
Reminder
プラグイン
ハブ
香雪園
六義園
問合せ(SPARQL)
Webページ
(六義園)
日本国指定名勝
「函館の観光地」
問合せ(SPARQL)
結果
結果
六義園
神威岬
後楽園
思い出し対象
立待岬
香雪園
x
x
x
x
x
香雪園
神威岬
後楽園
香雪園
Webページ
(香雪園)
Webブラウザー
Pinpoint
Reminder
サーバー
外部のデータ(サーバー)
x
元町配水池
香雪園
名勝に興味アリ
函館旅行を予定

15. Pinpoint
Reminderによる
「日本の名勝案内」アプリ
• 外部のデータ(LOD)を利用
– ハブ:
DBpedia
Japanese
←
固定
– 思い出し対象:
FUNTourismInforma]on，などなどの登録されたデータ
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
15
Pinpoint
Reminder
プラグイン
ハブ
香雪園
六義園
問合せ
(SPARQL)
Webページ
(六義園)
日本国指定名勝
「函館の観光地」
問合せ
結果
結果
六義園
神威岬
後楽園
思い出し対象
立待岬
香雪園
x
x
x
x
x
香雪園
神威岬
後楽園
香雪園
Webページ
(香雪園)
Webブラウザー
Pinpoint
Reminder
サーバー
FUNTourismInforma]on
x
元町配水池
香雪園
DBpedia
Japanese

16. Pinpoint
Reminderによる
「日本の名勝案内」アプリ
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
16
Pinpoint
Reminder
プラグイン
ハブ
香雪園
六義園
問合せ
(SPARQL)
Webページ
(六義園)
日本国指定名勝
「函館の観光地」
問合せ
結果
結果
六義園
神威岬
後楽園
思い出し対象
立待岬
香雪園
x
x
x
x
x
香雪園
神威岬
後楽園
香雪園
Webページ
(香雪園)
Webブラウザー
Pinpoint
Reminder
サーバー
FUNTourismInforma]on
x
元町配水池
香雪園
DBpedia
Japanese
詳しく！

17. Pinpoint
Reminderによる
「日本の名勝案内」アプリ
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
17
ハブ
六義園
神威岬
後楽園
香雪園
Pinpoint
Reminder
サーバー
DBpedia
Japanese
問合せ
(SPARQL)
日本国指定名勝
結果
x
x
x
x
x

18. 2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
18
ハブ
六義園
襟裳岬
後楽園
香雪園
Pinpoint
Reminder
サーバー
DBpedia
Japanese
h^p://ja.dbpedia.org/sparql
select
dis]nct
?o
where
{
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/六義園>
?p
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧>.
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧>
?q
?o
.
}
問合せ
(SPARQL)
日本国指定名勝の一覧
結果(?o)
x
x
x
x
x
{
"o":
"h^p://ja.dbpedia.org/resource/香雪園"
},
{
"o":
"h^p://ja.dbpedia.org/resource/後楽園"
},
{
"o":
"h^p://ja.dbpedia.org/resource/襟裳岬"
},
…
SPARQL

19. 背景
• ビッグデータ
• オープンデータ
– 従うべき条件が，最大でも，作者のクレジットを表
記する，あるいは条件を継承するという程度であ
るようなデータ
h^p://opendefini]on.org/
• 政府レベルのオープンデータへの取り組み
– 電子行政オープンデータ戦略
– 産官学が共同で取り組むコンソーシアム
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
19

20. Linked
Open
Data(LOD)
• オープンデータを活用する方法として注目
• 「文書のWeb」でのリンクの意義
– 人:
Webサイトや国や言語を越えて，大量の文書
(HTML文書)これらにたどり着く
– 検索エンジン:
リンクをたどって文書を収集，イン
デックスを作成
• 「データのWeb」
– オープンデータの間にリンク
– データセットの垣根を越えて情報を活用
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
20

21. クエリーから見るLOD
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
21
select
dis]nct
?o
where
{
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/六義園>
?p
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧>.
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧>
?q
?o
.
}
SPARQL
主語
述語:
?p，?q
目的語:
?o
h^p://ja.dbpedia.org/resource/六義園
h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧
h^p://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
六義園
日本国指定名勝の一覧
Wikipediaのページでリンクがはってある…

22. Linked
Open
Data
(LOD)
• 主語-­‐述語-­‐目的語というトリプルの集まり
• 目的語をリンク(URI，IRI)としましょう
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
22
主語
述語:
?p，?q
目的語:
?o
h^p://ja.dbpedia.org/resource/六義園
h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧
h^p://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
日本国指定名勝の一覧
六義園
Wikipediaのページでリンクがはってある…

23. Linked
Open
Data
(LOD)
• 目的語をリンク(URI，IRI)としましょう
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
23
主語
述語:
?p，?q
目的語:
?o
h^p://ja.dbpedia.org/resource/六義園
h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧
h^p://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
日本国指定名勝の一覧
六義園
Wikipediaのページでリンクがはってある…
六義園
○
リテラル
◎
リンク

24. 「同じ」
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
24
h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧
六義園
日本国指定名勝の一覧
DBpedia
Japanese
LODデータセット
A
LODデータセット B
h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧
おきにいり
日本国指定名勝の一覧
h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧
日本国指定名勝の一覧
香雪園

25. 目的
• 普及のための課題を前倒しにして抽出
• 対策を考案
↓
• LODアプリケーションの増加に寄与
↑
• 文書のWebの発展
– 様々な欠陥を指摘されながらも
– 面白かった，役にたった
• スコープ外:
規格やデータセットの点検・提案
– データセット作成ガイドライン，など
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
25

26. 関連技術
従来のLODアプリケーション構築支援
• クエリー記述支援
– SQLに似たSPARQLによるクエリー
• どのようなクエリーを記述すれば所望のデータが得ら
れるのか？
– データ抽出の集合演算をビジュアルに確認，など
• データセットのディレクトリー
• データセットのキャッシュ
↓
他にあるのではないか？
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
26

27. アプローチ
SPARQLでクエリー
+α
を書くだけで，新たなハブ
や思いだし対象を，Pinpoint
Reminderに追加で
きるように…しようと試みる，という実験
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
27

28. アプローチ
• SPARQLでクエリー
+
α
だけで
– このαがどの程度のものか？
• 新たなハブや思いだし対象を
– LODチャレンジJapan
2012への応募作品
– 自分も参加する
• Pinpoint
Reminderに追加できるように…しようと試みる
– そうできるようにPinpoint
Reminderを開発しようと試みる
• 結果の評価基準
– α
=
0
→
課題を見つけられなかった
– αが適度
→
課題を抽出できた
– αが大きすぎ，不定
or
などなど
→
課題が大きすぎて捉えきれなかった
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
28

29. 結果
• 課題が2種類あることが分かった。
#1:
リテラル値の目的語をリンクとして扱いたい
#2:
リンクのIRI値のブレ
• SPARQLでクエリー +
α
=
クエリー生成言語
• LODチャレンジ
Japan
2012
– 他の応募作品を利用することができた
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
29

30. #1
リテラルだけどリンクとして…
• 目的語の値がリテラルだけど…
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
30
主語
述語:
?p，?q
目的語:
?o
h^p://ja.dbpedia.org/resource/六義園
h^p://ja.dbpedia.org/resource/日本国指定名勝の一覧
h^p://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
日本国指定名勝の一覧
六義園
Wikipediaのページでリンクがはってある…
六義園
○
リテラル
◎
リンク

31. #1
リテラル as
リンク
この場合でも，
アプリ設計者の判断で，
そのデータセットについては「同じ」と判定したい
…場合がある．
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
31

32. 「ハブ」から取り出した結果
函館市
↓
「思い出し対象」への問合せ
h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
32

33. 「ハブ」から取り出した結果
h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市
↓
「思い出し対象」への問合せ
函館市
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
33

34. #2
リンクのIRI値のブレ
• IRI:
URLを拡張して国際化した表記法
– Interna]onalized
Resource
Iden]fier
• URL
– ×
h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市
– ○
h^p://ja.dbpedia.org/resource/%e5%87%bd%e9%a4%a8%e5%b8%82
• IRI
– ○
h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市
– ○
h^p://ja.dbpedia.org/resource/%e5%87%bd%e9%a4%a8%e5%b8%82
• SPARQLではIRIを用いるが…
– 「函館市」を「%e5%87%bd%e9%a4%a8%e5%b8%82」と記述するデータセットが
ある
– SPARQL処理系は，かならずしも
「h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市
と
h^p://ja.dbpedia.org/resource/%e5%87%bd%e9%a4%a8%e5%b8%82
を同一視しない
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
34

35. 「ハブ」から取り出した結果
h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市
↓
「思い出し対象」への問合せ
h^p://ja.dbpedia.org/resource/%e5%87%bd
%e9%a4%a8%e5%b8%82
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
35

36. 「ハブ」から取り出した結果
h^p://ja.dbpedia.org/resource/%e5%87%bd
%e9%a4%a8%e5%b8%82
↓
「思い出し対象」への問合せ
h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
36

37. クエリー生成言語
• 書式文字列の要領でクエリーを生成する仕
組み
– データセットの仕様に応じて，書式文字列を使い
分けて，適切なSPARQLクエリーを生成させる
– クエリー結果から，所望の値を取り出す
• 前記2つの課題をクリア
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
37

38. • 名前空間:
h^p://ja.dbpedia.org/resource/
• 変数term
=
"六義園"
• 3つの書式文字列がクエリーで利用できる
– %(term)s
//
六義園
– %(term_q)s
//
h^p://ja.dbpedia.org/resource/六義園
– %(term_q_enc)s
//
h^p://ja.dbpedia.org/resource/%E5%85%AD%E7%BE
%A9%E5%9C%92
• クエリー…のもと
– select
dis]nct
?o
where
{
<%(term_q)s>
?p
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/新選組!>
.
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/新選組!>
?q
?o
.
}
• クエリー
– select
dis]nct
?o
where
{
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/六義園>
?p
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/新選組!>
.
<h^p://ja.dbpedia.org/resource/新選組!>
?q
?o
.
}
• 「出力の加工」オプション
✓
?o
から名前空間を取り除く
✓
?o
はパーセントエンコードされている
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
38

39. 考察
本研究会のテーマに即して…
(電気学会第55回情報システム研究会)
• テーマ「知的情報システム」
• セッションテーマ「学習支援」
– ハンズオンゼミ:
手を動かす体験型ゼミ
– 相互運用型ハッカソン
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
39

40. 研究会テーマ「知的情報システム」
• データのWebを知識として利用するシステム
– 複数の知識を使う「知的情報システム」
– ボトムアップに立ち上がる在野の知識
• リンクする知識
– 2つの知識で使われている2つの事柄を，「同じ」と言
える仕組み
– 「同じ」が，複数の知識を利用する手がかりになる
• 構築支援
– 「同じ」ものを指していると，設計者が「見なせる」
– 「見なせる」ことによって，利用できる知識が増える
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
40

41. セッションテーマ「学習支援」
1/2
ハンズオンゼミ
• リンク
– リンクの応用は，まだイメージしづらいようだ
– v.s.
オープンデータ，ビッグデータ
• 比較的イメージしやすい:
串刺し検索、分析
• ハンズオン
– 体験するための実験台
→
Pinpoint
Reminder
– 大学でハンズオン実施中
• 情報のモデリング学習
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
41

42. セッションテーマ「学習支援2」
2/2
相互運用型ハッカソン
相互運用型ハッカソン
参加者のデータを、相互に利用
して競う
理解が，より深まる
ex.
LODチャレンジジャパン
v.s.
スター型ハッカソン
与えられたデータを、参加者が利用
して競う
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
42
課題
データ
#1
課題
データ
#2
参加者
#2
参加者
#4
参加者
#1
参加者
#3
参加者
#2
参加者
#4
参加者
#1
参加者
#3
参加者
#1
データ
参加者
#4
データ
データ参加
アプリ参加
アプリ参加

43. 今後
• 今回，構築を試みたアプリケーションは観光
案内や読書案内など，比較的，時間に余裕
のあるアプリケーションであった
• 今後は，違うタイプのアプリケーションを検討
したい
– 防災など
– 時間的に切迫したアプリケーションであれば，異
なる課題を抽出できるかもしれない．
2013-­‐06-­‐22、@広島工大
山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
43