| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2016-09-06 |
| タイトル |
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タイトル |
スキーマ定義が不明なLinked Data検索のためのクエリ構築支援 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Support for Building Queries of Retrieving Linked Data whose Schemas are not Described |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
データ理解，データ統合 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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筑波大学図書館情報メディア研究科 |
| 著者所属 |
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筑波大学知的コミュニティ基盤研究センター |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Library, Information and Media Studies, University of Tsukuba |
| 著者所属(英) |
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en |
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Research Center for Knowledge Communities, University of Tsukuba |
| 著者名 |
閻, 家楠
阪口, 哲男
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| 著者名(英) |
Jianan, Yan
Tetsuo, Sakaguchi
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，いくつかの Linked Data ( LD ) のデータセットを組み合わせてシステムを作り上げることが増えてきた．その際，開発者は LD のスキーマを確認しながら SPARQL クエリを組立て検索するが，スキーマ定義が記述されていない場合，開発者はスキーマを推定しながら SPARQL クエリを組立てるため，手間がかかる．そこで，本研究はその手間を減らすため，LD からクエリ組立に役立つ情報を抽出し，ヒントとして開発者に提示するための手法の確立を目的とする．入力された情報要求から検索クエリのグラフの生成と，そのグラフに基づく LD からの情報抽出の試みについて報告する． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Recently, the number of systems which use combinations of several datasets of Linked Data ( LD ) has been increased. In that case, to retrieve LD, developers usually build SPARQL queries based on the schemas of the LD datasets. But if the schema definitions are not described, it will take much effort of estimating the schemas for building SPARQL queries. Therefore, to reduce the effort of estimating schemas, the authors propose an approach to extract useful information for building queries from LD and show them as hints to the developers to build queries. This paper also discusses an experiment of a sample of extracting information. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10112482 |
| 書誌情報 |
研究報告データベースシステム（DBS）
巻 2016-DBS-163,
号 20,
p. 1-6,
発行日 2016-09-06
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-871X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-DBS16163020.pdf (534.3 kB)
