Framework)は、以前LODでも述べた、ウェブ上にあるリソースのメタデータを技術する枠組みであり、W3Cにより1992年2月に規格化されたものとなる。RDFの構造としては、トリプルデータのモデルがベースとなる。これは主語(subject)、述語(predicate)、目的後(object)の3つの要素でリソースに関する関係情報を表現したものとなる。Locator)を拡張した単一のIDを担保する識別を用いる。述語(predicate)は、主語の特徴や、主語と目的語の関係を示し、目的語(object)は主語と関係のあるものや、述語が特性になっていた場合は、特性の値を示す。RDF自体はフレームワークでしかなく抽象的な定義にとどまり、実際のデータ構文としては様々なデータ形式が定義されている。"http://dbpedia.org/resource/Cynthia_Lennon"}人間が見て分かりやすいデータとしては、TTL、Webアプリとの親和性で考えるのであればJASON-LDを使う選択肢もある。オントロジーはある瞬間のスナップショットの概念のモデルであると言え、概念の時間変化はあまり考慮されていないが、現実の世界のデータは時間変化を考慮しないといけないケースが多々ある。(例えば辞書的なデータとしてオントロジーを使った場合、過去の辞書と現在の辞書を跨いで処理をしたいようなケース)そのため、何らかの時間的構造を取り入れる工夫をする必要がある。sapce部分で違った時間軸を表すアプローチとなる。この手法を用いることである程度の時間軸の情報をハンドリングすることが可能となるが(例えば辞書のバージョン推移のようなもの)、複雑な時間の推移のハンドリングは困難となる。これに対して、例えばN-tripleでは、以下に示すように4番目の要素を加えることが可能となる。.ここで最初の行は前述の名前空間に相当するデータとなる。このような構造になっているため、トリプルでの名前空間のハンドリングと比較して、独立したノードのデータとなっているため、よりフレキシブルに時間経過のモデルを表現することができる。次回は、このRDFデータを実際にハンドリングするデータベースであるRDFストアとその上で動作するクエリ体系であるSPARQLについて述べる。関数は、一般的に、ある集合内の各要素に対して、別の集合内の唯一の要素を割り当てる規則として数学的に定義されるものとなる。このとき、最初の集合は「定義域」と呼ばれ、関数が適用される値の範囲を表す。k-meansは、クラスタリングと呼ばれる機械学習のタスクで使用されるアルゴリズムの一つであり、様々なタスクで利用可能な手法となる。日本人2人を含む国際研究G"というものが報道されていた。2027年登場バイポーラ型リン酸鉄リチウムイオン電池って何よ?"より。MACHINA初心者でも始められるように教育的なステップを踏んで全くの初歩の部分から説明している。前回、LODを実現するRDFデータのデータモデルと具体的なデータ構造について述べた。今回はそれらをハンドリングするデータベースであるRDFストアと、RDFストアからデータを抽出するクエリ体系であるSPARQLについて述べる。Web技術の要素であるRDFやRDFデータベース、オントロジーに関しては別途述べるが、今回はこれらの論文の中で発表された内容について紹介する。本書では主に、RDF、RDFS、OWL等のmodeling言語の解説をそれらを使ったオントロジーのモデリングについて、言語の解説と実際のモデリング手法のステップについて述べられている。目次は以下のようになる。Framework)と呼ばれる、ウェブ上にあるリソースのメタデータを記述するための枠組みを埋め込むことで、他のwebシステムとシームレスで接続可能な知識管理システムに変えることができるシステムである。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。作成者hummingbirdAI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。作成者hummingbirdAI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。お困りごとがあればご連絡くださいhummingbirdをフォローするモバイルバージョンに移動タイトルとURLをコピーしました。