Linked Open...

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

1 2013-‐06-‐22、@広島工大山口琢@はこだて未来大学高橋修研究室

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 h'p://www.slideshare.net/yamahige/lod-‐13699592


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


Pinpoint Reminder

昨年の提案システムのプロトタイプ


「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


名勝に興味アリ

函館旅行を予定


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…


六義園

…函館の「香雪園」を推薦する。


六義園

香雪園を紹介するページ


香雪園

Pinpoint Reminder

データの流れ


Pinpoint 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

Pinpoint Reminder

LODによるリンクアプリケーション構築基盤



香雪園

六義園

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



x

元町配水池

香雪園

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，…」


「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



香雪園

六義園

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



x

元町配水池

香雪園

名勝に興味アリ

函館旅行を予定

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



香雪園

六義園

問合せ (SPARQL)



「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ブラウザー Pinpoint Reminder サーバー

FUNTourismInforma]on

x

元町配水池

香雪園

DBpedia Japanese




香雪園

六義園

問合せ (SPARQL)



「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！



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)


結果

x x

x

x

x


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/sparql

select 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

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


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


クエリーから見るLOD


select 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: ?o

h^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…

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


主語

述語: ?p，?q

目的語: ?o




日本国指定名勝の一覧六義園


Linked Open Data (LOD)

•  目的語をリンク(URI，IRI)としましょう


主語

述語: ?p，?q

目的語: ?o






六義園 ○ リテラル

◎ リンク

「同じ」



六義園日本国指定名勝の一覧

DBpedia Japanese

LODデータセット A

LODデータセット B


おきにいり日本国指定名勝の一覧


日本国指定名勝の一覧香雪園

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


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

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


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


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


#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…


主語

述語: ?p，?q

目的語: ?o






六義園 ○ リテラル

◎ リンク

#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．


「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


「ハブ」から取り出した結果 h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市


函館市


#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


「ハブ」から取り出した結果 h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市


h^p://ja.dbpedia.org/resource/%e5%87%bd%e9%a4%a8%e5%b8%82


「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


h^p://ja.dbpedia.org/resource/函館市


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 –  %(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


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


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


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


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


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

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．


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