Linked Dataの知識ベースを拡張するResource Propagation Algorithmの特性

摘要

Linked Dataは，各リソースを主語，述語，目的語の3つ組で表現したデータであり，リソース間に体系的なリンクを設定することで知識ベースとして活用できる．現在，インターネット技術の発展とともにウェブ技術も飛躍的に進化しており，Linked Dataとウェブ技術の融合によって次世代ウェブであるセマンティックウェブの誕生が目前にある．セマンティックウェブは，ユーザが所望する情報を，必要な時に，必要な質と量で的確に提供できることが期待される．しかし，現在公開されている多くのLODは，述語構造や各事物の繋がりに課題があるため，セマンティックウェブの実現が難しい状況にある．本発表では，Linked Dataの潜在的リンクの推定によって知識ベース化を実現するResource Propagation Algorithmにおけるキーワード推定の特性について述べる．