@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241045,
 author = {小倉, 勇大 and 増田, 正 and 天笠, 俊之},
 issue = {1},
 month = {Nov},
 note = {実世界のさまざまな情報が知識ベースとして形式化されており，複数の SPARQL エンドポイントとしてアクセス可能になっている．このとき，複数の知識ベースをまたいだ連邦型の RDF 問合せ処理が必要になるが，所与の SPARQL 問合せに対して，適切な情報源（知識ベース）を選択することが求められる．本研究では，複数の SPARQL エンドポイントに対する連合 SPARQL 問合せのための新たな要約手法を提案する．より具体的には，各知識ベースにおいて，主語-主語，主語-述語，述語-述語のパターンごとに，出現する RDF 述語のペアを列挙し，それを行列形式で記録しておく．これを要約と呼ぶ．問合せの際には，基本グラフパターン（BGP）に含まれるトリプルパターンに基づき，相関する RDF 述語を特定するとともに，各知識ベースの要約を参照することで，問合せ結果が空になる知識ベースへのアクセスを除外することができる．FedBench を用いた評価結果により，提案手法は再現率を損なうことなく効率的な情報源の選択を実現でき，その結果問合せ実行時間の短縮できることを確認した．},
 title = {連邦型RDF問合せのための述語相関の要約に基づく情報源選択手法},
 year = {2024}
}