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J-GLOBAL ID：201102226239723800   整理番号：11A0119427

Linked Dataから潜在的な関係を探すためのクエリグラフパターン最適化

Query Graph Pattern Optimization for Efficient Discovery of Implicit Information within Linked Data

著者 (7件)： 酒井理江 (NTT 情報流通プラットフォーム研) ,  飯塚京士 (NTT 情報流通プラットフォーム研) ,  佐藤宏之 (NTT 情報流通プラットフォーム研) ,  村山隆彦 (NTT 情報流通プラットフォーム研) ,  小林透 (NTT 情報流通プラットフォーム研) ,  服部宏充 (京大 大学院情報学研究科) ,  石田亨 (京大 大学院情報学研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(CD-ROM)  (情報処理学会論文誌 論文誌ジャーナル(CD-ROM))
巻： 51  号： 12  ページ： 2298-2309  発行年： 2010年12月15日 
JST資料番号： Z0778B  ISSN： 1882-7837  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： セマンティックWebやLinked Dataの広がりにより様々なデータをつなげることが可能となり,直接つながりがなかったため従来は見つからなかった情報が探索可能となった。異なるクエリグラフパターンを用いることにより様々な関係を発掘することが可能だが,巨大なLinked Dataには膨大なクエリの候補が存在するため,全関係をたどることは困難である。また,類似した意味のつながりが多数存在することがある。今まで発見できなかった潜在的な関係に基づく情報が見つかるようになった一方,得られた情報すべてに信頼性があるわけではない。このように膨大な数のクエリグラフパターンから,信頼性が確保でき,かつ効率的に探索するために数を絞り込むことが課題と考える。本論文では信頼性の高い情報にたどり着けるクエリグラフパターンを,ユーザごとに異なるニーズに対応するためバリエーションを残しつつ絞り込むための方法を提案する。信頼性を確保するためには複数のパスからなるクエリグラフパターンを選択した。数を絞り込むためにはクエリのサブグラフパターンを分類し,各分類から選出した代表パターンの組合せを用いることにより,バリエーションが減らないようにした。実データで検証した結果,代表からなるクエリグラフパターンのみを抽出することにより,全体の9.1%に絞り込むことができた。さらに,定性的な評価により信頼性が確保できる情報にたどり着けることが確認できた。(著者抄録)

シソーラス用語： グラフ ,  質問 ,  *部分グラフ ,  *パターン分類 ,  特徴抽出 ,  情報抽出 ,  信頼性 ,  システム評価 ,  評価 ,  最適化 ,  *最適化手法
準シソーラス用語： クエリー ,  *クエリーグラフパターン ,  パターン抽出 ,  定性的評価

分類 (3件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

引用文献 (23件)：

• 武田英明: セマンティックWebとLinked Data, 技術研究報告, SWIM2008-22, pp. 25-28, 電子情報通信学会 (2008).
• wiki. dbpedia. org: About. http://wiki.dbpedia.org/About
• GeoNames Ontology- Geo Semantic Web. http://www.geonames.org/ontology/
• DBTune- Myspace RDF Service. http://dbtune.org/myspace/
• Tabulator: Generic data browser. http://www.w3.org/2005/ajar/tab

タイトルに関連する用語 (1件)： 最適化