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RPA:Linked Dataの潜在的なリンクを推定します

License : CC0
※※※ システム停止中 ※※※ - Resource Propagation Algorithm (RPA)は、観光領域のLinked Dataにおける潜在的なリンクを推定するアルゴリズムです。 - 推定可能なLinked Dataのファイルサイズを最大1MBに制限しています。 - 述語のマッピングとグラフデータの作成のために観光語彙基盤を用いています。 - キーワードのリンク推定のためにDBpedia Japaneseを用いています。 - 都道府県,及び市区町村のリンク推定のためにIPAdicを用いています。 - Linked Dataのグラフ構造に基づいたキーワードのリンク推定が可能です。 - 非ネスト構造のTurtleデータのみ対応しています。  (LinkData.org上で公開されているTurtleデータを推定可能です。) - オープンソースソフトウェア (OSS) として公開予定です。 - 開発言語:バックグラウンド処理 C/C++,ユーザインタフェース PHP - 成果物:観光語彙基盤、用語辞書(DBpediaKnowledge)、RPA ■背景  Linked Dataは、Uniform Resource Identifier (URI) を用いてウェブ上に存在するリソースのメタデータを記述したデータです。Linked Dataがオープンデータとして公開されたLinked Open Data (LOD)は、次世代のウェブであるセマンティックウェブ(=データのウェブ)の形成に寄与する重要な存在となっており、世界的にLODの公開件数が飛躍的に増加しています。 ※本記事では、便宜上、Internationalized Resource Identifier (URI)とURIを同じ概念として取り扱います。 ■課題  Linked Dataは、その名称の通り、リンクされたデータです。  リンクされたデータを作成するためには、目的語を可能な限りURIで記述することが求められます。リソースをURIで記述することで、他のLODで定義された意味概念を継承することができます。これにより、各LODにおける同一リソースの意味概念の相違が緩和されるだけでなく、横断的なリンクにより様々なLODを1つのデータセット(集合知)として取り扱うことが可能になります。  2018年1月14日時点において、DBpedia Japaneseは、110,717,052 triplesのうち88,646,313 triplesの目的語がURI型 (xsd:anyURI)で記述されており、実に約80%の目的語が他のリソースを参照していることになります。また、電子情報通信学会の文献検索システムI-Scoverは、14,919,055 triplesのうち5,334,252 triples (約36%) の目的語がURI型で記述されており、文献や著者、組織、イベントなどのクラスで管理されたリソースを横断的に関係付けています。LODStats (http://stats.lod2.eu/)によると、192,230,648 triplesのうち46,061,873 triples (約24%) の目的語は、URI型で記述されていることを報告しています。  しかし、DBpediaやI-Scoverのようにリンクされたデータは比較的少数であり、孤立状態にあるLODが多数存在します。例えば、LinkData.orgに登録されている6,123件のTurtleデータを調査したところ、22,410,700 triplesのうち920,303 triples (約4%) の目的語がURI型で記述されていることが分かりました。また、DBpedia Japaneseには21,452種類の述語が用いられているのに対して、LinkData.orgに登録されているデータセット群は計32,491種類の述語が用いられていることから、Linked Dataの二次利用が難しい現状にあると考えられます。つまり、データセット単位で個別にアプリケーションソフトウェアを実装する必要があるようです。 ■目的  Linked Dataの潜在的なリンクを推定できるResource Propagation Algorithm (RPA) を提案し、Linked Dataの二次利用促進を図ります。今回は、観光領域のLinked Dataを対象としてRPAの研究開発を進め、有効性を確認した後に様々な領域のLinked Dataを対象とした潜在的なリンクの推定を目指します。  
Update: Mar 8, 2018

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RPA:RDFの潜在的リンクを推定 http://lod.ce.fit.ac.jp/rpa/
Knowledge Connector 観光語彙基盤 DBpedia Japanese IPAdic legacy Linked Dataの潜在的なリンクを推定します。 (1)Linked Data(Turtle形式のみ対応)を選択 最大1MBのLinked Dataの潜在的なリンクを推定可能です。 実行 (2)オプション設定 概念推定 DBpediaを用いてキーワードとカテゴリのリンクを推定します。 最大キーワード数: 下限値: 市区町村リンクの推定 IPADICを用いて市区町村のリンクを推定します。 潜在的リンクの推定 グラフ構造に基づいて潜在的なキーワードのリンクを推定します。 最大キーワード数: 候補値: 下限値: 採用値: Tourism Vocabulary Project
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■使用方法 A「とにかく使ってみる」 - ステップ 1: Linked Data (Turtle形式のみ対応) のファイルを選択します。 - ステップ 2: [実行]ボタンを押し、ファイルがダウンロードされるまで待機します。        以上。 ■使用方法 B 「市区町村リンクを推定する」 - ステップ 1: Linked Data (Turtle形式のみ対応) のファイルを選択します。 - ステップ 2: 「□ 市区町村リンクの推定」にチェックを入れます。 - ステップ 3: [実行]ボタンを押し、ファイルがダウンロードされるまで待機します。        以上。 ■使用方法 C 「潜在的なキーワードリンクを推定する」 - ステップ 1: Linked Data (Turtle形式のみ対応) のファイルを選択します。 - ステップ 2: 「□ 潜在的リンクの推定」にチェックを入れます。 - ステップ 3: [実行]ボタンを押し、ファイルがダウンロードされるまで待機します。        以上。 ■使用方法 D 「市区町村と潜在的なキーワードリンクを推定する」 - ステップ 1: Linked Data (Turtle形式のみ対応) のファイルを選択します。 - ステップ 2: 「□ 市区町村リンクの推定」にチェックを入れます。 - ステップ 3: 「□ 潜在的リンクの推定」にチェックを入れます。 - ステップ 4: [実行]ボタンを押し、ファイルがダウンロードされるまで待機します。        以上。 ■使用方法 E 「パラメータを変更してリンクを推定する」 -「□ 概念推定」の各項目  * 最大キーワード数: 1つの主語に対応するキーワードリンクの最大件数を     指定します。最大キーワード数よりも多くのキーワードリンクが推定     された場合、高評価の順でキーワードリンクが付与されます。  * 下限値: 0.01から1.00の範囲で指定します。     下限値が大きいほど、精度良くキーワードリンクを推定できますが、     付与されるキーワードリンクの件数が減少します。 -「□ 潜在的リンクの推定」の各項目  * 最大キーワード数: 1つの主語に対応するキーワードリンクの最大件数を     指定します。最大キーワード数よりも多くのキーワードリンクが推定     された場合、高評価の順でキーワードリンクが付与されます。     なお、最終的に1つの主語に対応するキーワードリンクの総数は、     「□ 概念推定」にある「最大キーワード数」と本値を合算した件数     となります。  * 候補値: 教師データを自動的に付与するために0.01から1.00の範囲で指定     します。下限値が大きいほど、精度良くキーワードリンクを推定でき     ますが、付与されるキーワードリンクの種類が減少します。  * 下限値: リソース予測値の伝搬条件を0.01から1.00の範囲で指定する値     です。下限値が大きいほど、高速にキーワードリンクを推定できます     が、結果的に付与されるキーワードリンクの件数が減少します。  * 採用値: キーワードリンクとして採用するリソース予測値を0.01から     1.00の範囲で指定します。採用値が大きいほど、精度良くキーワード     リンクを推定できますが、付与されるキーワードリンクの件数が減少     します。     
Update: Jan 18, 2018 (Toshitaka Maki)
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■例1: RPAを用いて、鯖江百景のRDF (Turtle)データのリンクを推定します。 RPAに指定したパラメータ - [レ] 概念推定: 最大キーワード数 5, 下限値 0.30 - [レ] 市区町村リンクの推定 - [レ] 潜在的リンクの推定: 最大キーワード数 3, 候補値 0.70,              下限値 0.01, 採用値 0.70

鯖江百景

Update:Sep 26, 2012
27

value

5 0


Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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上記の条件に基づいて、鯖江百景のRDF (Turtle)データの潜在的リンクを推定した結果です。 観光語彙基盤に基づいて述語がマッピングされ、DBpedia Japaneseのリンクがtour:カテゴリ,tour:キーワード,tour:市に追加されたことが分かります。 ■ 推定前のRDFデータ (664 triples) の例 === @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> . @prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> . @prefix cc: <http://creativecommons.org/ns#> . @prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> . @prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> . <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/001> <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#city> "鯖江市"@ja ; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#title> "きらめきロード中河"@ja ; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#llocation> "上河端町、浅水川堤防沿い"@ja ; <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat> "35.95254"^^xsd:float ; <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#long> "136.207561"^^xsd:float ; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#feature> "水辺"@ja ; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#season> "春"@ja ; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#description> "鯖江市の東部を流れる浅水川の堤防沿いの通り。桜並木と地域の人々が植えた水仙が美しい花を咲かせます。4月上旬~中旬の頃が特に美しい景観となります。"@ja ; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#url> <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls#1> ; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#imageurl> <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/image/No1.jpg> ; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#imagelargeurl> <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/imagelarge/No1.jpg> . === ■ 推定後のRDFデータ (929 triples) の例 === @prefix cc:<http://creativecommons.org/ns#>. @prefix dbpedia:<http://ja.dbpedia.org/resource></http:>. @prefix owl:<http://www.w3.org/2002/07/owl#>. @prefix rdf:<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>. @prefix rdfs:<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>. @prefix tour:<http://www.tourism.property/#>. @prefix xsd:<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>. <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/001> <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#season> "春"@ja; tour:ウェブページ <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls#1>; tour:カテゴリ dbpedia:景観; tour:キーワード dbpedia:中旬, dbpedia:堤防, dbpedia:景観, dbpedia:桜並木; tour:名称 "きらめきロード中河"@ja; tour:市 dbpedia:鯖江市; tour:市区町村 "上河端町、浅水川堤防沿い"@ja, "鯖江市"@ja; tour:特記事項 "水辺"@ja; tour:画像 <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/image/No1.jpg>, <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/imagelarge/No1.jpg>; tour:経度 "136.207561"^^xsd:float; tour:緯度 "35.95254"^^xsd:float; tour:説明 "鯖江市の東部を流れる浅水川の堤防沿いの通り。桜並木と地域の人々が植えた水仙が美しい花を咲かせます。4月上旬~中旬の頃が特に美しい景観となります。"@ja. ===
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 推定前のRDFデータのグラフ構造  主語と目的語がURI型で記述されたリソースをノードとして可視化しています。  - ノード数: 240 nodes.  - エッジ数: 181 edges.  - コンポーネント数: 59 components (グラフが切断されている).  - ネットワーク距離: 2 (グラフが切断されているため距離が短い).  - 平均隣接数: 1.508
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 推定後のRDFデータのグラフ構造  主語と目的語がURI型で記述されたリソースをノードとして可視化しています。  - ノード数: 350 nodes (DBpediaリンクが追加されてノード数が増加).  - エッジ数: 467 edges (DBpediaリンクが追加されてエッジ数が増加).  - コンポーネント数: 2 components (推定前よりもグラフが連結している).  - ネットワーク距離: 4 (グラフが連結されたため、距離が比較的に長い).  - 平均隣接数: 2.354
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 推定後のRDFデータのグラフ構造(拡大図)  tour:キーワードやtour:カテゴリを介して各リソースがリンクしていることが分かります。
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 推定後のRDFデータを用いて「鯖江市の景観に関する画像」を検索   リンクを推定することで所望するデータを簡単に得られるようになります。 SPARQLクエリ === prefix tour: <http://www.tourism.property/#> prefix dbpedia: <http://ja.dbpedia.org/resource/> select ?imageURI where { ?subject tour:市 dbpedia:鯖江市; tour:カテゴリ dbpedia:景観; tour:画像 ?imageURI. } ===
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ DBpediaを用いた用語辞書による表記揺れの対応   以下のSPARQLクエリは、"Park"@jaのURIが"公園"@jaのURIに自動的に   変換され、「鯖江市の公園に関する画像」を検索できます。 SPARQLクエリ === prefix tour: <http://www.tourism.property/#> prefix dbpedia: <http://ja.dbpedia.org/resource/> select ?imageURI where { ?resourceURI tour:通称 ?redirectURI; tour:名称 "Park"@ja; a tour:用語型. ?subject tour:市 dbpedia:鯖江市; tour:カテゴリ ?redirectURI; tour:画像 ?imageURI. } ===
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■例2: RPAを用いて、LinkData.org上でダウンロード数が多い観光関連の100件のRDF (Turtle)データのリンクを推定します。 RPAに指定したパラメータ - [レ] 概念推定: 最大キーワード数 5,下限値 0.30 - [レ] 市区町村リンクの推定 - [ ] 潜在的リンクの推定
Published Data|Open data sharing & Download|LinkData http://linkdata.org/work?sort=download#workList
Support site to convert and publish table data as various APIs | LOD | Linked Open Data | RDF | Resource Description Framework | Semantic web | Download
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 推定前のRDFデータのグラフ構造  主語と目的語がURI型で記述されたリソースをノードとして可視化しています。  - ノード数: 6,872 nodes.  - エッジ数: 5,564 edges.  - コンポーネント数: 1,615 components (グラフが切断されている).  - ネットワーク距離: 4 (グラフが切断されているため、グラフ規模に対して距離が短い).  - 平均隣接数: 1.530
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 推定後のRDFデータのグラフ構造  主語と目的語がURI型で記述されたリソースをノードとして可視化しています。  - ノード数: 18,324 nodes (DBpediaリンクが追加されてノード数が増加).  - エッジ数: 39,174 edges (DBpediaリンクが追加されてエッジ数が増加).  - コンポーネント数: 235 components (推定前よりもグラフが連結している).  - ネットワーク距離: 22 (グラフが連結されたため、距離が比較的に長い).  - 平均隣接数: 3.135
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 推定後のRDFデータを用いて「公園の住所」を全て取得  リンクを推定することで所望するデータを簡単に得られるようになります。 SPARQLクエリ === prefix tour: <http://www.tourism.property/#> prefix dbpedia: <http://ja.dbpedia.org/resource/> select distinct ?name ?address where { ?subject tour:名称 ?name; tour:住所 ?address; tour:カテゴリ dbpedia:公園. filter(lang(?name) = "ja") filter(lang(?address) = "ja") } ===
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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■例3: RPAを用いて、LinkData.org上でダウンロード数が多い観光関連の100件のRDF (Turtle)データのリンクを推定します。 推定前のグラフ構造は、例2に示した「推定前のRDFデータのグラフ構造」と同じです。 RPAに指定したパラメータ - [レ] 概念推定: 最大キーワード数 5,下限値 0.30 - [レ] 市区町村リンクの推定 - [レ] 潜在的リンクの推定: 最大キーワード数 3, 候補値 0.30,              下限値 0.01, 採用値 0.30
Published Data|Open data sharing & Download|LinkData http://linkdata.org/work?sort=download#workList
Support site to convert and publish table data as various APIs | LOD | Linked Open Data | RDF | Resource Description Framework | Semantic web | Download
Update: Jan 18, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 推定後のRDFデータのグラフ構造  主語と目的語がURI型で記述されたリソースをノードとして可視化しています。  - ノード数: 18,324 nodes (例2と同じ).  - エッジ数: 40,036 edges (例2と比べてエッジ数が増加: キーワードリンクが増加).  - コンポーネント数: 235 components (例2と同じ).  - ネットワーク距離: 20 (例2と比べてネットワーク距離が短い: リソース間の関係がより密に).  - 平均隣接数: 3.229
Update: Jan 18, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 推定前のRDFデータ (108,942 triples) の例 === @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> . @prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> . @prefix cc: <http://creativecommons.org/ns#> . @prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> . @prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> . <http://sabae-gourment.jp/rdf/12> <http://linkdata.org/property/rdf1s325i#phrase> "季節感あふれる四季折々のお菓子をどうぞ"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s325i#recommendation> "菜花糖(70g入)735円〜 水ようかん (250g一枚)450円 流水くずながし 630円 栗きんとん (1個)210円"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s325i#restday> "毎週木曜日"@ja; <http://lod.ac/ns/pi#businessHours> "9:00~19:00"@ja; dc:description "春の「菜花糖」、夏の「くずながし」、秋の「栗きんとん」、冬の「みずようかん」など、伝統の和菓子で四季の移ろいと季節の味わいを感じさせてくれる。"@ja; rdfs:label "御菓子司 大黒屋"@ja; <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#adr> "鯖江市本町2-1-13"@ja; <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#tel> "0778-51-0451"@ja; geo:lat "35.94624836"^^xsd:float; geo:long "136.18557641"^^xsd:float; foaf:homepage <http://www.mizuyoukan.com>; foaf:page <http://tabelog.com/fukui/A1802/A180201/18004507/>. <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/038> <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#city> "鯖江市"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#description> "素朴で質素な忠霊場であり、南接する自然林的北部第3公園とあわせ閑静で隠れた名所で心が和むところです。"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#feature> "歴史文化"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#imagelargeurl> <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/imagelarge/No38.jpg>; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#imageurl> <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/image/No38.jpg>; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#llocation> "糺町"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#season> "夏"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#title> "立待忠霊場周辺"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#url> <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls#38>; geo:lat "35.979205"^^xsd:float; geo:long "136.1757"^^xsd:float. <http://linkdata.org/resource/rdf1s3179i#153> <http://linkdata.org/property/rdf1s3179i#URL> <http://open-data.pref.hyogo.lg.jp/?page_id=75>; <http://linkdata.org/property/rdf1s3179i#タイトル> "ひょうご農林水産ビジョン2020"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s3179i#ライセンス> "CC BY"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s3179i#公開形式> "PDF"@ja; <http://linkdata.org/property/rdf1s3179i#権利者> "兵庫県 農政企画局 総合農政課"@ja; rdfs:label "153"@ja. === ■ 推定後のRDFデータ (141,554 triples) の例 === @prefix cc:<http://creativecommons.org/ns#>. @prefix dbpedia:<http://ja.dbpedia.org/resource/>. @prefix owl:<http://www.w3.org/2002/07/owl#>. @prefix rdf:<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>. @prefix rdfs:<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>. @prefix tour:<http://www.tourism.property/#>. @prefix xsd:<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>. <http://sabae-gourment.jp/rdf/12> <http://lod.ac/ns/pi#businessHours> "9:00~19:00"@ja; tour:ウェブページ <http://tabelog.com/fukui/A1802/A180201/18004507/>, <http://www.mizuyoukan.com>; tour:カテゴリ dbpedia:季節; tour:キャッチフレーズ "季節感あふれる四季折々のお菓子をどうぞ"@ja; tour:キーワード dbpedia:商店街, dbpedia:四季, dbpedia:大黒屋, dbpedia:季節, dbpedia:水ようかん; tour:名称 "御菓子司 大黒屋"@ja; tour:定休日 "毎週木曜日"@ja; tour:市 dbpedia:鯖江市; tour:特記事項 "菜花糖(70g入)735円〜 水ようかん (250g一枚)450円 流水くずながし 630円 栗きんとん (1個)210円"@ja; tour:経度 "136.18557641"^^xsd:float; tour:緯度 "35.94624836"^^xsd:float; tour:説明 "春の「菜花糖」、夏の「くずながし」、秋の「栗きんとん」、冬の「みずようかん」など、伝統の和菓子で四季の移ろいと季節の味わいを感じさせてくれる。"@ja; tour:電話番号 "0778-51-0451"@ja; <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#adr> "鯖江市本町2-1-13"@ja. <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/038> <http://linkdata.org/property/rdf1s283i#season> "夏"@ja; tour:ウェブページ <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls#38>; tour:カテゴリ dbpedia:自然林; tour:キーワード dbpedia:古墳, dbpedia:庭園, dbpedia:散策路, dbpedia:自然林, dbpedia:霊場; tour:名称 "立待忠霊場周辺"@ja; tour:市 dbpedia:鯖江市; tour:市区町村 "糺町"@ja, "鯖江市"@ja; tour:特記事項 "歴史文化"@ja; tour:画像 <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/image/No38.jpg>, <http://www3.city.sabae.fukui.jp/ls/imagelarge/No38.jpg>; tour:経度 "136.1757"^^xsd:float; tour:緯度 "35.979205"^^xsd:float; tour:説明 "素朴で質素な忠霊場であり、南接する自然林的北部第3公園とあわせ閑静で隠れた名所で心が和むところです。"@ja. <http://linkdata.org/resource/rdf1s3179i#153> <http://linkdata.org/property/rdf1s3179i#権利者> "兵庫県 農政企画局 総合農政課"@ja; tour:ウェブページ <http://open-data.pref.hyogo.lg.jp/?page_id=75>; tour:カテゴリ dbpedia:農林; tour:キーワード dbpedia:水産, dbpedia:農政, dbpedia:農村, dbpedia:農林, dbpedia:農林水産; tour:ファイル拡張子 "PDF"@ja; tour:ライセンス "CC BY"@ja; tour:名称 "153"@ja, "ひょうご農林水産ビジョン2020"@ja; tour:都道府県 dbpedia:兵庫県. ===
Update: Jan 18, 2018 (Toshitaka Maki)
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■ 潜在的リンクの推定前と推定後の次数分布  RPAを用いたリンク推定により、自然なグラフ構造になります。    参考) https://ja.wikipedia.org/wiki/ジップの法則
Update: Jan 18, 2018 (Toshitaka Maki)
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RPAの概略図
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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RPAは、観光語彙基盤を用いて述語をマッピングし,また、各プロパティで定義されている伝搬定数を用いてグラフデータを作成しています。
観光語彙基盤|観光領域のLinked Dataを作成できる述語セット http://www.tourism.property/index.html
観光語彙基盤は,観光領域の事物を体系的に記述できる述語のセットであり、RDFデータ間で横断的な知識構造を構築可能です。
Update: Jan 14, 2018 (Toshitaka Maki)
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RPAは、DBpedia JapaneseのLODを変換した用語辞書を用いています。この用語辞書は、キーワード特性に基づいて重要と判定された506,543語の見出し語を抽出し、観光語彙基盤に準拠したLinked Data(3,382,667 triples)です。 DBpedia Japaneseを用いた用語辞書の例 === @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>. @prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>. @prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>. @prefix tour: <http://www.tourism.property/#>. <http://ja.dbpedia.org/resource/無線LAN> tour:名称 "無線LAN"@ja; tour:キーワード <http://ja.dbpedia.org/resource/IEEE_802.11>, <http://ja.dbpedia.org/resource/通信機器>; tour:説明 "無線LAN(むせんラン)とは、無線通信を利用してデータの送受信を行うLANシステムのことである。ワイヤレスLAN(Wireless LAN、WaveLAN)、もしくはそれを略してWLANとも呼ばれる。"@ja; tour:参考 <http://ja.wikipedia.org/wiki/無線LAN>; tour:ライセンス <https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0>; tour:提供者 <http://wiki.dbpedia.org/about/dbpedia-community>; tour:作成者 <http://www.tourism.property/aboutUs>; a tour:用語型. <http://ja.dbpedia.org/resource/ワイヤレスLAN> tour:名称 "ワイヤレスLAN"@ja; tour:通称 <http://ja.dbpedia.org/resource/無線LAN>; tour:ライセンス <https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0>; tour:提供者 <http://wiki.dbpedia.org/about/dbpedia-community>; tour:作成者 <http://www.tourism.property/aboutUs>; a tour:用語型. ===
観光語彙基盤|観光領域のLinked Dataを作成できる述語セット http://www.tourism.property/index.html
観光語彙基盤は,観光領域の事物を体系的に記述できる述語のセットであり、RDFデータ間で横断的な知識構造を構築可能です。
Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)
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DBpedia Japanese http://ja.dbpedia.org/
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Update: Jan 15, 2018 (Toshitaka Maki)

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