本研究では、セマンティックWebにおけるオントロジーやグラフデータに対する機械学習の2つの方法を新たに提案した。1つ目の方法は、オントロジーの公理から概念包含やエンティティ間関係を推論することが可能である。2つ目の方法は、グラフデータの構造的特徴を訓練してクラス分類タスクを実行できる。これらの2つの方法は従来手法の精度よりも高いパフォーマンスをもたらすことを実験で評価している。また、機械学習の前処理として、オントロジーやグラフデータから特徴を抽出できるように高速なRDFデータストアを改良している。
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