SPARQLによるAPIの問合せ【JST・京大機械翻訳】

Mosser Matthieu; Pieressa Fernando; Reutter Juan L.; Reutter Juan L.; Soto Adrian; Soto Adrian; Soto Adrian; Vrgoc Domagoj; Vrgoc Domagoj

文献

J-GLOBAL ID：202202231054432200 整理番号：22A0436024

SPARQLによるAPIの問合せ【JST・京大機械翻訳】

Querying APIs with SPARQL

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資料名：
巻： 105 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： H0277C ISSN： 0306-4379 CODEN： INSYD6 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

RDFデータの量は数年にわたって着実に増加しているが,Web上の情報の大部分は他のフォーマットに留まり,セマンティックWebサービスにアクセスできないことが多い。多くのこのデータは,JSON文書を果たすAPIを通して利用可能である。本研究では,JSON APIを消費し,SPARQLクエリ回答にこの情報を統合するためのオプションでSPARQLを拡張する方法を提案し,”伝統的”WebからセマンティックWebへのデータを結合する言語を得た。本提案は,JSON APIに接続する能力を持つSERVICEオペレータの拡張に基づいている。できるだけ効率的にこれらの質問を評価する目的で,主なボトルネックはAPI要求量であり,できるだけ要求回数を低減する「最悪ケース最適」クエリプランを生成するアルゴリズムを提示する。著者らは,このアルゴリズムの解析を,アクセスクエリの最少数によるアクセス方式による関係質問を評価するためのアルゴリズムに関して研究し,それは独立した興味であった。既存のSPARQLベンチマークを取り入れた一連の実験で最悪ケース最適アプローチの優位性を示し,追加情報を得るためにJSON APIsに接続する能力でそれらを強化した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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