セマンテックウェブとRDFDB

セマンテックウェブとRDFDB
株式会社ホットリンク　浅野弘輔

AGENDA

浅野弘輔とは（自己紹介）
本セクションの目的
セマンテックウェブとそれを支える技術
RDFの説明と演習をちょろっと
RDFDBとは何か
RDFDBの問い合わせ言語SPARQL

浅野弘輔とは（自己紹介）　使いまわし

株式会社ホットリンクでWeb開発者やってます。

http://www.hottolink.co.jp/
趣味：イラスト描き
自作のアイコン→ http://twitter.com/hirosuke_asano

浅野弘輔とは（自己紹介）　発表は２回目

ブログ分析ツール　　　　　　　　の開発を担当。
アプリケーション / フレームワーク開発（主にJava)
WebUI開発（jQueryでゴリゴリと。「プロの分析を直感操作で」）
メンバーを幸せにする開発管理（方式設計、プロジェクトマネジメント）


浅野弘輔とは（自己紹介）　さぁ、いってみよう！

ブログ分析ツール　　　　　　　　の開発を担当。
アプリケーション / フレームワーク開発（主にJava)
WebUI開発（jQueryでゴリゴリと。「プロの分析を直感操作で」）
メンバーを幸せにする開発管理（方式設計、プロジェクトマネジメント）
大学・大学院では統計工学を専攻、データマーケティ
ングの研究をしてました（Rもその時出会った）。


本セクションの目的

セマンテックウェブをなんとなく理解する
データ構想についてなんとなく理解する
ＲＤＦがなんとなく読めるようになる
RDFDBの存在を覚える

セマンテックウェブとは

ウェブにセマンテック（意味）を持たせる
情報と情報をつなぐリンクに意味を持たせる
解釈がブレないように意味の定義する

例）今までのウェブ

ＤｏｃＡ href

ＤｏｃＢ

href href

href
ＤｏｃＣＤｏｃＤ

例）セマンテックウェブ

asano type

Preson

webmaster homepage

title
http://www.... hogehoge

セマンテックウェブのレイヤーケーキ
URI, XML, Unicodeといった蓄積を基盤
に

に
マシンが読める形でデータや知識を共有
RDFによるマシンに理解できるデー
タ形式
RDFS 、オントロジーによる語彙と知
識の記述

に
タ形式
識の記述
推論規則と論理フレームワーク
述語論理、記述論理を用いた推論、
高度な検索
結果をエージェントが判断して更に処
理を継続

に
タ形式
識の記述
高度な検索
理を継続
署名と証明と信頼
なぜこの判断をしたかの論理的な証
明
電子署名と暗号化によるデータの保
証

コトバが通じる
に

意味が分かる・伝わる
タ形式
識の記述
考えられる・連想できる
高度な検索
理を継続
信頼できる
署名と証明と信頼
なぜこの判断をしたかの論理的な証
明
電子署名と暗号化によるデータの保
証

セマンテックウェブとＲＤＦ

RDF（Resource Description Framework）はセマンテック
ウェブを構成する技術のひとつ
知識や概念をモデル化する仕組み
リソースを誰でも読める形で記述する
フォーマット定義書とか要らない
コトバに一意な意味を与えられる
会話の内容で解釈が変わるとかが無い

身近なRDF
RSS1.0
RDF Site Summary(RDFで記述されたサイトの要約）
複雑
コンテンツの更新情報を含む、汎用的な定義。
難しく、拡張が面倒なので廃れた。
RSS2.0
Really Simple Syndication
シンプル
いろいろ独自拡張されてきたもの(RSS
0.91,0.92,0.93,0.94）をまとめた
コンテンツの更新情報の配信に特化

身近なRDF
RSS1.0
RDF Site Summary(RDFで記述されたサイトの要約）
複雑
コンテンツの更新情報を含む、汎用的な定義。
難しく、拡張が面倒なので廃れた。
RSS2.0
Really Simple Syndication
シンプル
いろいろ独自拡張されてきたもの(RSS
0.91,0.92,0.93,0.94）をまとめた
コンテンツの更新情報の配信に特化
現在最も多く使われているRSS

ＲＤＦトリプル
主語(subject)－述語(predicate)－目的語(object)の組み合
わせを１トリプルとする。
主語と目的語はノード、述語はアークで表現
英文法ならSVOの「誰が」「何の」「何だ」という意味
オブジェクト指向でいえば「主語」はクラス、「述語」はプロパ
ティ、「目的語」は値。メソッドに相当する表現は無い
ＲＤＢで言えば、「主語」は主キー，「述語」はカラム、「目的語
」はデータ

homepage
Asano http://www....

主語述語目的語

ＲＤＦのグラフ

asano type

Preson

webmaster homepage

title
http://www.... hogehoge

ＵＲＩとリソース
URI
インターネット上に存在する情報資源の場所を指し示す記
述方式
URIが同じということは同じ意味ということ
述語はURIで表現する
Titleが「ホームページの題名」なのか「人の肩書き」なのか
分からないと処理できない
ノードもURIで表現する
「ホットリンク」の浅野弘輔と「武蔵工業大学　横山研究室Ｏ
Ｂ」の浅野弘輔が同一人物であることを保証する

空白ノード
asano name
type
asano

Preson type

homepage Preson
homepage
http://www....

http://www....
「asano」ってなんなの？

ある人の名前がasano

リテラル
name
「asano」という
asano
文字列以上の意味はない
type →リテラル

Personは何かの概念を
Preson
示している→リソース
homepage

http://www.... 「http;//www…」という
文字列以上の意味はない→リテラル

各要素が持ちうる型

主語
リソース
空白ノード
述語
URI
目的語
リソース
リテラル

ＲＤＦの構文

ベースはXML

<rdf:Description rdf:about=“{主語のリソースを指すURI}”>
<述語>
<rdf:Description rdf:about=“{目的語のリソースを指すURI}”>
</rdf:Description >
</述語>
</rdf:Description >

問題１：トリプル１個

以下のRDFをグラフにしてください。

<rdf:Description rdf:about=“file://c/temp/hogehoge.doc”>
<comp:filetype>
<rdf:Description rdf:about=“filetype:microsoft.com/WordDocument”>
</rdf:Description >
</ comp:filetype >
</rdf:Description >

回答１：トリプル１個

file://c/temp/hogehoge.doc

comp:filetype

filetype:microsoft.com/WordDocument

問題２：リテラルノード


<rdf:Description
rdf:about=“person://hottolink.com/menber#105011”>
<ex:name>浅野弘輔</ex:name>
<ex:homepage>
<rdf:Description rdf:about=“http://www....” />
</ex:homepage>
</rdf:Description >

回答２：リテラルノード

person://hottolink.com/menber#105011

ex:name ex:homepage

浅野弘輔 http://www....

問題３：空白ノード


<rdf:Description>
<ex:homepage rdf:resource=“http://www....” />
</rdf:Description >

回答３：空白ノード

ex:name ex:homepage


問題４：相対ＵＲＩ


<rdf:RDF ….
xml:base=“person://hottolink.com/menber”>
<rdf:Description rdf:id=“105011”
ex:name=“浅野弘輔”
ex:homepage=“http://www....” />
</rdf:RDF>

回答４：相対ＵＲＩ

#105011

ex:name ex:homepage


問題５：連結グラフ
•以下のRDFをグラフにしてください。
<rdf:RDF ….
ex:homepage=“http://www....”>
<ex:boss>
ex:name=“高橋和也” />
</rdf:Description>
</ex:boss>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>

回答５：連結グラフ

#105011 ex:homepage

http://www....

ex:name

#105003
浅野弘輔
ex:name

高橋和也

別表記５：連結グラフ

<rdf:RDF ….
ex:homepage=“http://www....”>
<ex:boss rdf:resource=“#105003”>
</rdf:Description>
ex:name=“高橋和也” />
</rdf:RDF>

問題６：空白ノードの識別
•以下のRDFをグラフにしてください。
<rdf:Description rdf:nodeId=“p1”>
<ex:homepage rdf:about=“http://www....” />
<ex:boss rdf:nodeId=“p2”/>
</rdf:Description>

<rdf:Description rdf:nodeId=“p2”>
<ex:name>高橋和也<ex:name>
</rdf:Description>

回答６：空白ノードの識別

_:p1 ex:homepage

http://www....

ex:name

_:p2
浅野弘輔
ex:name

高橋和也

RDFDBとは

データはRDFで扱う。
スキーマ（情報）が無い
クエリ言語として標準化されたSPARQLがあ
る
推論が（一応）出来るが、実装はRDFDBによ
って異なる
未だ未成熟（特に利用者少ない）

他のDBと比較して特長を見てみる
データベースの種類 RDB RDFDB KVS 列志向型DB XMLDB ドキュメントDB グラフDB
スキーマありなしなしありありなしなし
データ構造イメージ表グラフハッシュ表ツリーツリーネットワーク
データ単位行トリプル Key,Value 列 XMLデータノードノードとリンク
ノード
クエリ言語 SQL SPARQL なしなし Xquery なしなし
(Xpathの拡張）
スケールアウト普通弱い強い強い普通普通弱い
トランザクション得意苦手苦手苦手苦手苦手苦手
得意分野トランザクション知識ベースキャッシュ大量データ分析スキーマの変更スキーマの変更経路問題
データの一貫性推論帳票？ソーシャルグラフ
開発生産性
プロダクト Oracle Jena memcashed BigTable BaseX CouchDB Neo4j
SQLServer Allegrograph TokyoCabinet Hbase NeoCore XMS MongoDB HyperGraphDB
DB2 Sesami Redis Cassandra Xindice GraphDB
MySQL Oracle 10gr2 Sybase IQ DB2 9 pureXML
PostgreSQL Oracle XML DB

RDBとRDFDB以外まともに触ったことないので
このいい加減な比較表だけが引用されないように強く望む・・・

RDFDBが向いている分野

知識情報(SVO型の情報)を扱う
RDFのフォーマットがそのまま使える
スキーマが事前に決められない
「どういう情報が必要になるか」に依存しない
情報のルート（根）が無いデータ
「浅野」が主語になったり目的語になったり

RDFDBが（現状）苦手なこと

並列処理
抽出に全体の走査が必要で、マルチスレッド化が難しい。
並び替えや集計
ノードの型に対する情報が乏しいのでコストが掛かる
ホットバックアップ
バックアップは停止してファイルコピー
ログや差分バックアップとかが無い

Allegrograph

（米）Franz社の商用プロダクト（フリー版あり）
「アレグログラフ」と読む
同社のLispの処理系(Allegro Common Lisp
）がベース
Lispは人工知能分野でよく用いられていて、
RDFとは相性が良い(推論で使うPrologも）
いろんな言語でのAPIが揃っている。

デモデータ

全国の路線情報
株式会社コードプラス様の『駅データ．ｊｐ』のデータ
鉄道会社、駅、路線、乗り換え駅等のデータ

鉄道会社 rdfs:label
http://www.ekidata.jp/rr#rr_cd 会社名

rdfs:member

こんな感じ沿線
http://www.ekidata.jp/line#line_cd
rdfs:label 沿線名

http://www.ekidata.jp/line_sort

rdfs:member ソート順

rdfs:label 駅名
駅
http://www.ekidata.jp/station#station_cd geo:lat 緯度

geo:long 経度

http://www.ekidata.jp/station_g vCard:Region 都道府県

駅
http://www.ekidata.jp/station#station_cd
http://www.ekidata.jp/station_sort

ソート順

デモ

Allegrographはサーバーとして動いている
フロントとして、2年くらい前に作った自作のプ
ログラム（TSViewer)を使う。
TSはTriple StoreでRDBにおけるデータベー
スに相当する概念の言葉。

SPARQL

ＲＤＦ用の問い合わせ言語
SPARQL Protocol and RDF Query Language
「スパークル」と読む
W3Cにより標準化
SQLが表の中で列の条件にあった行を抽出
するように、グラフ全体の中で、特定のグラフ
構造を持つグラフを抽出する。
推論は含まれない。

SQLのイメージ
表A

抽出
結果表

表B 結合
抽出

SPARQLのイメージ

SELECT
(値で取得)
？

特定の
グラフ構造を
持つものを抽出

RDFデータ CONSTRUCT
(グラフで取得)

SPARQLの例
PREFIX rdf:<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX line:<http://www.ekidata.jp/line#>
PREFIX eki:<http://www.ekidata.jp/>
PREFIX station:<http://www.ekidata.jp/station#>
SELECT ?lineName ?groupName WHERE {
station:1130208 rdfs:label ?groupName.
?a eki:station_g station:1130208;
eki:a_station_of ?line.
?line rdfs:label ?lineName.
}

SPARQLの例
PREFIX line:<http://www.ekidata.jp/line#> PREFIX句
PREFIX eki:<http://www.ekidata.jp/> (名前宣言)
station:1130208 rdfs:label ?groupName. SELECT句
eki:a_station_of ?line. WHERE句
}

PREFIXとは
と宣言すると
http://www.ekidata.jp/station#1130208 station:1130208
になる。

SPARQLの例
PREFIX line:<http://www.ekidata.jp/line#> PREFIX句
PREFIX eki:<http://www.ekidata.jp/> (名前宣言)
station:1130208 rdfs:label ?groupName. SELECT句
eki:a_station_of ?line. WHERE句
}

WHERE句は
?linename ?groupname
ラベル
?groupname
station:1130208
この構造を持つが見たい
駅グループグラフを抽出して
路線
?a ラベル
?line ?linename

デモ

先ほどのRDFデータに対してTSViewerで
SPARQLをいくつか実行してみる。

ありがとうございました。

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