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2017 年度 実績報告書

Linked Open Data 利活用のためのクエリ共有手法に関する研究

研究課題

研究課題/領域番号 15H02781
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

濱崎 雅弘  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (50419016)

研究分担者 的野 晃整  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (10443227)
大向 一輝  国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (30413925)
Lynden Steven  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (30528279)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
キーワード情報システム / Linked Open Data / クエリ共有 / 情報推薦 / セマンティックウェブ / RDF / SPARQL
研究実績の概要

本研究では,Linked Open Data(LOD)の利活用を阻害する最大の要因であるLOD検索の困難さに対して,クエリ共有が有効であることを明らかにする.具体的は,(課題1)クエリ生成の支援に有効な共有クエリ推薦技術の研究開発,(課題2)クエリ実行の高速化に有効なクエリキャッシュ技術の研究開発,の二つの研究を実施する.
課題1の研究として,クエリ共有技術の研究開発の一環としてインタフェースを音楽コンテンツに適用したプロトタイプシステムを構築した.ユーザはクエリ文を直接編集するのではなくパラメータ調整する形式にし,クエリ推薦はクエリ類似と検索結果類似の2つを実装した.これらの成果はオープンコラボレーションに関する国際会議 OpenSym2017 にて発表した.
課題2の研究として,研究クエリキャッシュ技術のより実践的な改良を行うために,研究用データセットの構築に取り組んだ.これまでSPRQLクエリログは研究用データセットとしてあったがSPRQLクエリ検索結果を含めた研究用データセットはこれまで存在しなかった.そこでSPARQLクエリキャッシュ研究をさらに発展させる基盤技術として,匿名化処理によるSPARQLクエリログの研究用データセット化システムを研究開発した.さらに,RDFトリプル等に含まれるURIが参照するデータのタイプを自動推定する手法の研究開発に取り組み,この成果をWebインテリジェンスに関する国際会議にて発表した.
一方で,本プロジェクトはSPARQLの利活用によりLODアプリケーション開発(ラピッドプロトタイピング)が容易になるという考えに立脚しているが,これを体現するデモシステムとして D'ownLOD をWeb公開した.

現在までの達成度 (段落)

29年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

29年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2017 その他

すべて 雑誌論文 (2件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 2件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] 図書館とデジタルアーカイブ : 相互運用性に関する課題と展望2017

    • 著者名/発表者名
      大向 一輝
    • 雑誌名

      図書館雑誌

      巻: 111 ページ: 369-372

  • [雑誌論文] 人文科学におけるLinked Open Dataの活用2017

    • 著者名/発表者名
      嘉村 哲郎, 大向 一輝
    • 雑誌名

      人工知能

      巻: 32 ページ: 401-407

  • [学会発表] QueryShare: Working Together to Facilitate Exploratory Multimedia Searches without Skill in Creating2017

    • 著者名/発表者名
      Masahiro Hamasaki, Masataka Goto
    • 学会等名
      the 13th International Symposium on Open Collaboration (OpenSym 2017)
    • 国際学会
  • [学会発表] Analysis of semantic URLs to support automated linking of structured data on the web2017

    • 著者名/発表者名
      Steven J. Lynden
    • 学会等名
      the 7th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS 2017)
    • 国際学会
  • [備考] D'ownLOD

    • URL

      http://downlod.linkedopendata.net/

URL: 

公開日: 2018-12-17  

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