2017 Fiscal Year Annual Research Report
Study on query sharing for utilization of Linked Open Data
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15H02781
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
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)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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