RDFデータ検索のためのクエリグラフのクラスタリング手法
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概要
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RDFは多様な関係を表現できるグラフ構造データモデルであり,RDFで表現されたデータからは特徴的な関係情報を抽出することができる.我々は,RDFデータのグラフ構造を解析し,関係を示すグラフパターンを抽出し,クエリとして利用する手法を検討している.RDFデータを統合する場合,スキーマが冗長になる可能性がある.その場合,セマンティクスが類似するグラフパターンが多数発生するため,出現頻度などを用いた従来のフィルタリングでは,グラフパターンのバリエーションの確保ができなかった.この問題に対して,セマンティクスが類似するグラフパターンをクラスタリングする手法を提案する.また,本手法を企業内システムの実データに適用し,評価した結果を報告する.
- 2012-12-15
著者
-
小林 透
日本電信電話(株)ntt情報流通プラットフォーム研究所
-
小林 透
Nttソフトウェア研究所
-
小林 透
ユニオンツール(株)
-
村山 隆彦
日本電信電話株式会社NTT情報流通プラットフォーム研究所
-
飯塚 京士
日本電信電話(株) Ntt情報流通プラットフォーム研究所
-
村山 隆彦
日本電信電話株式会社nttソフトウェアイノベーションセンタ
-
赤埴 淳一
NTTアドバンステクノロジ株式会社
-
小林 透
日本電信電話(株)NTTサービスエボリューション研究所
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