2024-03-28T21:16:26Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001032552023-04-27T10:00:04Z01164:04088:07458:07686
Linked Dataにおけるリンク切れ自動修復フレームワークの提案A Framework for Restoring Broken Links of Linked Datajpn通信ネットワーク監視http://id.nii.ac.jp/1001/00103231/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=103255&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科清水, 小太郎児玉, 英一郎王, 家宏高田, 豊雄近年,Linked Data に関する研究が多数行われている.これらの研究の中でも,Linked Data のリンク切れ修復に関する研究は特に重要であり,その 1 つとして DSNotify というリンク切れ修復フレームワークに関する研究が知られている.この DSNotify では,英数字の特徴ベクトルを利用し,リンク切れ修復を行うという手法をとっており,リンク切れ修復に必要なデータ量が膨大になってしまうという問題点が知られている.そこで,本研究では,この問題点を解決するため,Linked Data を特徴ベクトルで近似し,データサイズの縮小,実行の高速化を狙ったリンク切れ自動修復フレームワークの提案を行う.また本提案フレームワークに対し,基本性能評価,精度,スケーラビリティの点で評価を行ったので,この評価結果についても報告を行う.Recently researches on Linked Data are being actively conducted. Among these, the research on restoring broken links of Linked Data is particularly important, and a well-known research result is the DSNotify framework. For DSNotify, broken links are restored by utilizing a feature vector of alphanumeric characters, which has the problem that, the amount of data required to restore broken links would become large enough to degrade system performance. To solve this problem, this paper proposes a new framework for restoring broken Linked Data, which represents Linked Data approximately with the feature vector. Using the proposed framework, broken Linked Data could be restored with largely reduced data size and very high restoring speed. The proposed framework has been evaluated in terms of basic performance, accuracy, and scalability. Evaluation results have been reported and discussed.AA12326962研究報告インターネットと運用技術(IOT)2014-IOT-2716162014-10-022014-10-01