@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00181010,
 author = {今野, 琢裕 and 黄, 潤和},
 book = {第79回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {IoTによるデータ量の増加やシステム構造の拡張性の要求に対する解決策としてグラフデータベース(GDB)が注目されている。しかしGDBにおける知識表現にontologyを用いた研究は少ないため本研究はこれに着目する。データの対象として、顧客情報と購買情報を含む小売りに関するデータを使用する。また知識表現には小売りに関するontologyを用いる。knowledge graphは、2層構造で表現され、Concept LayerとInstance Layerで構成される。上位層のConcept Layerは概念を格納する。下位層のInstance Layerは各概念に対応するデータ属性を抽出し格納する。さらに、expert systemとGDB、RDBを組合せ、ルールベース・事実ベースを構築し推論を行う。RDBとGDBにおけるデータ探索の実行時間を比較し、データ属性に適用したontologyを評価し考察する。},
 pages = {497--498},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {小売りに関するオントロジーを用いたグラフデータベースによる商品推薦},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}