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	  1201...
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
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...
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,	 ...
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
「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
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
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
…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
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
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 11Pinpoint	  Reminderプラグインハブ	  香雪園	  六義園問合せ(SPARQL)We...
Pinpoint	  ReminderLOD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 12Pinpoint	  Reminderプラグインハブ	  香雪園	  六義園問...
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	 ...
「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 14Pinpoint	  Reminderプ...
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:	  FUNTourismInf...
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 16Pinpoint	  Reminderプラグインハブ	  香雪園	  六義園問合せ	...
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	  Remi...
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	  ...
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...
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	  – ...
クエリーから見るLOD2013-­‐06-­‐22、@広島工大 山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室 21select	  dis]nct	  ?o	  where	  {	  	  	  	  	  <h^p://ja.dbpedia.or...
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...
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:	  ?oh^p:...
「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 24h^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	  JapaneseLOD...
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	  •  ...
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...
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...
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	  •  ...
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	  •  LO...
#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:	  ?oh^p://ja.dbpedia.org/...
#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
「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
「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
#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...
「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%8...
「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...
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...
•  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	  –  %(te...
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-...
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...
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	  • ...
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...
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...
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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

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電気学会第55回情報システム研究会にて。

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

  1. 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  12013-­‐06-­‐22、@広島工大 山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室
  2. 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. 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  hp://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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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 11Pinpoint  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. 12. Pinpoint  ReminderLOD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 12Pinpoint  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. 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. 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 14Pinpoint  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. 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 15Pinpoint  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. 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 16Pinpoint  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. 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. 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/sparqlselect  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. 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. 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. 21. クエリーから見るLOD2013-­‐06-­‐22、@広島工大 山口琢@はこだて未来大学 高橋修研究室 21select  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:  ?oh^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. 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:  ?oh^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. 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:  ?oh^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. 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 24h^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  JapaneseLODデータセット  ALODデータセット Bh^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. 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. 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. 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. 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. 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. 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:  ?oh^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. 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. 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. 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. 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. 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%822013-­‐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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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

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