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本研究課題は，グラフデータからスキーマを抽出するためのアルゴリズムの開発である．スキーマとはクラス（または型）の集合であり，類似した構造をもつノードが同じクラスに属するものとする．これまではグラフスキーマを対象としていたが，当該年度では，より高い表現力をもつスキーマとしてShape Expression Schema (ShEx)に着目し，これまで本研究で構成したアルゴリズムをShExに対応させるための拡張方法について検討・評価を行った．グラフスキーマの抽出においては，類似した構造をもつノードを同じクラスにまとめるという方法でスキーマを抽出していたが，ShExでは出力先のノードに明示的な型が指定されているため，この手法をそのままShExの抽出に適用することは困難である．類似したノードを同じ型にまとめるとそれらが属する型が変化するため，出力先の型の変化を親ノードに伝搬させながらスキーマの修正を繰り返すことでスキーマ抽出を行うアルゴリズムを構成した．このアルゴリズムをRubyを用いて実装し評価実験を行った結果，十分な精度でスキーマを抽出可能であることがわかった．ただし，大規模グラフデータにおける評価が十分でなく，この点については今後の課題である．なお，グラフデータからスキーマを抽出するという性格上，得られたスキーマは固定ではなく，スキーマ進化が度々生じることが予想される．そこで，スキーマ進化が生じた際の，問合せ式への影響についても検討を行った．具体的には，Property Path式を対象に，スキーマ進化に合わせて問合せ式を自動修正するアルゴリズムを開発し，実装および評価実験を行った．その結果，概ね適切な修正が行えていることが確認できた．
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