Creativity Sharing and
Entrepreneurial Support


より生活に密着したオープンデータの活用を目的とし、市民が手軽に始められる市民活動やシビックテックの入り口となるWebサービスの開発を行っています。 主な機能は、 ・写真投稿機能( Web投稿 / LINE botによる投稿) ・マップ機能 ( 同一UIで、Google Map / OpenStreetMap に対応) ・市民活動団体の情報発信機能 ・API提供機能 自治体が公開するオープンデータだけでなく、市民や市民活動団体が投稿したデータをあわせて情報を可視化し、さらにオープンデータとしてWeb APIを提供するプラットフォームです。
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※※※ 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。  
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opendataviz.net

Update:Jan 14, 2018

LODチャレンジ2016に応募したmelonDesignerを使って作成した自治体のLODのデータ構造図面(melonDiagram)を中心に、LODの設計方法などをまとめたサイトをオープンしました。 LODの利用・設計にご活用ください。 なお、自治体LODのデータ構造図面やLODの作成方法などサイトのコンテンツは今後順次拡充していく予定です。
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LOD Smart Index

Update:Apr 30, 2018

 Linked Data 公開手法の新しい形の提案です。  草の根レベルで Linked Data の普及を促進するために、設置の容易さ、使いやすいインターフェース、そして優れた「人間判読性」をコンセプトとして設計しました。  元データのオープンデータと「index.html」をサーバに転送するだけで、以下の機能を持つWebサイトが簡単に構築できます。 @ URIの参照解決を可能とする @ Googleライクなデータの検索ができる @ SPARQLが利用できるようになる @ データを様々なフォーマットで出力できる  (RDF/XML、JSON-LD、Turtle、N-Triples、CSV) @ スマートフォンにも最適化  LOD Smart Index は、オープンライセンスで提供しており、どなたでも自由にお使いいただけます。  HTMLとJavascriptのみでできているため、サーバサイドの難しい設定は一切不要です。  まずはデモをご覧いただき、気に入っていただいたら、自作のLOD公開のサポートツールとしてぜひご活用ください。 (LODチャレンジの過去の受賞作品など、多数のLODオープンデータを利用させていただきました。感謝!)
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LODリボン

Update:Oct 14, 2017

LODリボンは、LOD活動を行おうとするひとのためにサーバー環境やドメインを提供する運動です。
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