LODチャレンジ2017の受賞作品「LOD Smart Index」をさらに使いやすくするために、各種パラメータの設定が容易にできるフォームを作成しました。併せて、オープンストリートマップが利用可能となるバージョンアップを行いました。

RDFデータをお手軽に作成することを目指す方法論を文書化しています。 MS Excel、MS Word、テキストエディタのみでRDF/Turtle形式のLinked Dataを作成できます。 また、方法論の説明文書は英語版も作成し公開しています。

　JSON形式データを効率的にJSON-LD形式にするためのウェブアプリケーションです。LODチャレンジ2017のアイデア部門優秀賞を受賞した作品を実装したものです。​JSON-LDおよびContextの作成を支援します。 ユーザは以下の操作でJSON-LDを作製することが可能です。 1. JSON形式データを入力することで構造解析し、マッピングが必要なキー、値の要素抽出 2. 既存語彙の自動マッピング 3. 作成したcontextファイルの編集 4. JSON-LD出力 5. githubアカウントによるユーザ認証によって@contextファイルの保存が可能 　以上の編集機能に加えて、動的に表示されるチュートリアルによる作業支援機能があり、使いやすさの向上を目指しています。 　自動マッピング機能については、既存語彙の対象としてLOVおよびBioPortalで公開されている再利用可能なowl:Ontology 366を対象としました。大量の語彙を選択することが可能であるが、JSONから抽出された要素からオートマッピングを実現するため継続して開発中です。 　JSON形式を出力する様々なアプリケーションがある状況で、本アプリケーションは得られるデータを効率よくJSON-LD形式にできるので、Linked (Open) Dataの生成を加速します。

SPARQL-proxy は、クライアントと SPARQL エンドポイントの間で動作するミドルウェアです。 SPARQLエンドポイントのプロキシサーバーとして機能するポータブルなWebアプリケーションであり、以下の機能を提供します。 ・SPARQLクエリ文の安全性の検証機能（SPARQL Updateクエリを実行できないようにする） ・多数のSPARQLクエリのジョブスケジューリング ・SPARQLクエリのジョブ管理インタフェース。ジョブを確認したり削除したりできる。 ・ジョブのタイムアウトを指定できる ・同時に実行するジョブの数を指定できる ・SPARQLの結果をキャッシュし、応答時間を向上させる機能。キャッシュはメモリ、ファイル、redis、memcached から選択して利用できる ・キャッシュされたSPARQLの結果を、snappyライブラリにより圧縮する機能 ・SPARQLクエリをログとして記録する機能 ・OFFSETとLIMITを追加してSPARQLクエリをチャンクに分割する機能 SPARQL-proxyをインストールするには、 まず、node.js の安定版をインストールしたのちに、以下のコマンドを実行します。 $ git clone git@github.com:dbcls/sparql-proxy.git $ cd sparql-proxy $ npm install インストールが完了すると、 $ PORT=3000 SPARQL_BACKEND=http://example.com/sparql ADMIN_USER=admin ADMIN_PASSWORD=password npm start を実行することで、エンドポイント　http://example.com/sparql　のフロントエンドとして、ポート番号3000で、SPARQL-proxyが起動します（本例では、ユーザIDは、admin パスワードは、password）。 また、管理画面は　http://localhost:3000/admin になります。

LODを活用したいとき、例えば開発者の視点では「既存のアプリを流用して，別アプリを開発したい」、「RDFやSPARQLといったLinked Dataに関する知識があまりなくてもアプリを開発したい」等があると思います。また、利用者側の視点では「BIツール同様専門知識がなくても、オンデマンドで分析を行いたい」、「目的の情報を効率よく探したい」等があると思います。LODフロントエンドはこれらの課題を解決します。 LODフロントエンドは、Linked Data を活用した可視化・分析アプリケーションの構築作業や分析タスクの低減を目的とし、以下の機能と特長を持つLOD活用管理基盤です。 機能1 データ駆動によるLinked Dataの可視化とデータナビゲート 機能2 ビューの構築とガジェットによる可視化部品の管理と再利用 特長1 複数の観点に対応したビューを構築できる 特長2 ビュー層に仮想的な視点を作成できる 特長3 視点移動によるガジェットの再利用性の向上 特長1：LOD内のデータを複数の観点で可視化することができます。例えば、川崎フロンターレをスポーツチームと見た場合と法人・企業と見た場合で可視化したい内容が異なります。スポーツチームとして見た場合、本拠地や所属リーグ・所属選手の一覧や年齢構成を見たいかもしれません。一方、法人・企業として見た場合、法人番号、オーナー企業・同一オーナーの別会社などを見たいかもしれません。LODフロントエンドでは同一のデータ(視点)に対し、複数の観点を定義でき、それを可視化する機能を提供します。 特長2：データにない仮想的なデータをLODフロントエンドでは作成できます。例えば、東京・大阪・名古屋のリソースを集合としてみなし、それを「3大都市圏」という形で可視化ができます。 特長3やガジェットによる再利用可能な可視化部品の管理により、定義ベースで効率の良いLODアプリケーション構築の仕組みを提供しています。 先の川崎フロンターレの例では、スポーツチームページの代表画像とラベル・説明文、法人ページのは代表画像とラベル・説明文共通の可視化部品であり、これは可視化部品の流用の例となります。 詳細については、「ユーザの観点に基づいたLinked Data可視化手法」を参照ください。 現在、ビューア部分を無償公開中です。LODフロントエンドの問い合わせについては、以下のページよりお問い合わせください。 http://lod4all.net/ja/contact.html

データのウェブを作る人を、エンジニアだけでなくデザイナや一般に広げます。 ウェブ制作のコーダや、自分でＨＴＭＬを書く学生や研究者といった方々に、リンクトデータや構造化データを段階的に書ける環境を提供します。 提供するアプリは、パソコン上でウェブページを生成する”静的サイトジェネレータ”です。ヘッダやフッタの共有／メニューやサイトマップの自動生成／マルチサイト／多言語サイトなど一般的な機能に加え、論文情報や製品情報などの一般データを、サイト構造と分離しつつシームレスに記述できます： ・サイト構造も一般データも、同じ形式で書ける（ＨＴＭＬと親和性のあるマークアップ形式） ・分けた一般データ（一般情報）を、サイト構造（文書情報）側からかんたんに参照できる ・ページ単位で、適用できるファイル形式を替えられる（オープンデータの外部ファイル化など） ※http://docmgt.xoxxox.net/mandmm_htm201/doc/cnfmid_fst.xht#icm ダウンロード後すぐに使え（依存ライブラリなどがない）／ターミナルやコマンドプロンプトでの操作も不要です。軽量ながら、＜独自のマークアップ体系＞を作れるほど強力なテンプレート機能を備え、機能拡張により、静的生成から動的生成、ファイルからデータベース／ウェブＡＰＩまでの入出力に対応します。