SPARQLから入門するLinked Open Data(LOD)ハンズオン第1回

SPARQLから入門する

Linked
Open
Data(LOD)ハンズオン

-‐
Pinpoint
ReminderによるLODアプリ構築
-‐
山口琢(D3)@高橋修研究室

はこだて未来大

v1.0、2013-‐04-‐25
2013-‐04-‐25
1

このハンズオンの目的・狙い
•  LODの利用方法・アプリを具体的にイメージできる
•  LODデータを設計できる

参考:
山口の狙い

–  LODアプリの多様性:
どんなアプリが考えられるのか

–  LODアプリ開発環境への要求仕様
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2

Agenda
1.  イントロ
-‐
Linked
Open
Data(LOD)とは
-‐

2.  SPARQLでLODを使ってみよう
←
今日は、ここまでは是非

3.  Pinpoint
Reminder
-‐
LODアプリの例
-‐

4.  Pinpoint
Reminderのハブを作ってみよう

次回、次々回、…があれば:

–  「はこだてMap+」の仕組み・設計
by
観光系の誰か

–  発表(ライトニングトーク、3分/人)
by
みんな

•  20人
x
3分/人
=
1時間!

–  適用分野の観点で、個別・詳細トピック

•  開発ドキュメント管理:
要求
-‐
仕様
-‐
…

•  地理情報:
地理的近さ、Geohash、…

–  開発の観点で、個別・詳細トピック

パーセントエンコーディング、IRI、処理方式・性能、…

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3

用意するもの
•  ネットにつながるPC

•  Webブラウザー:
Firefox、Chrome、IE、Opera、…

–  Chromeもあればベター、Pinpoint
Reminder拡張機能をイ
ンストールできるので。

•  今日は、そこまでいかない…

…未来大ではIEユーザーをあまり見かけないが、それは特
殊な状況だということを覚えておこう。

•  テキスト編集ができるエディター

–  一括置換、エンコーディング、文字コードを扱えるとベター

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4

あると/できると/知ってると便利
•  パーセントエンコーディング(URLエンコード)を、エン
コード/デコードするツール

•  ブラウザーのネットワーク要求・応答をモニターする
ツール

–  Firefox:
開発ツール、Firebug

–  Chrome:
Developer
Tools

•  JSONを整形(prey
print)するツール

(などなど…)

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パーセントエンコーディング

やってみよう
•  パーセントエンコード/デコードできるツール

–  Webサイト

–  そのツールページのエンコーディングは？

•  Unicodeになってるツールを選ぶ。Shi^-‐JISはNG。

•  Wikipediaで「函館」の項目を表示

–  ブラウザのURL欄は、こう見える

hp://ja.wikipedia.org/wiki/函館

–  でも、コピーしてテキストエディターに貼り付けると…

hp://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%87%BD%E9%A4%A8

–  「%E5%87%BD%E9%A4%A8」は、「函館」をパーセントエンコード
したもの

•  ツールでデコードして、「函館」になることを確かめよう

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6

イントロ
Linked
Open
Data(LOD)とは
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Linked
Open
Data(LOD)
あるデータがあります。それは…

•  オープンデータ(Open
Data)だ。オープンデータとは？

•  インターフェースがWebに公開されている。

–  インターフェース
=
URL
+
問合せ(クエリ)言語。データを取得するには、URLに問い合わせる。

–  URL:
エンドポイント

–  問合せ内容を記述する言語:
SPARQL(スパークル)

•  「リンク」が設定されている(Linked)。

–  「リンクが設定されてるって、なにそれ？」

–  それを分かることがこのゼミの目標。

ハンズオン:
百聞は一見にしかず

–  SPARQLを使ってエンドポイントからLODにアクセス

–  「リンク」を体感

–  開発者向け、not
エンドユーザー向け

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8

参考資料
セマンティック
HTML/XHTML

–  神崎正英さん

–  毎日コミュニケーションズ

–  未来大の情報ライブラリーにも
ある。
–  SPARQLは、後半のp.346から。
「いきなり、ここから入ろう」とい
うのが、今回のハンズオン。

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SPARQLでLODを使ってみよう
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10

エンドポイント
1.  DBpedia
Japanese

hp://ja.dbpedia.org/sparql

DBpedia
Japanese
by
DBpedia
Community

2.  函館○○情報

hp://210.226.0.93/sparql/
函館まちあるきマップ
by
函館市;
はこだてフィルムコミッション
by

函館市;
函館近代化遺産ポータルサイト
by
函館高専、ノース技
研

運営
by
はこだて未来大学高度ICT演習観光系プロジェクト?

3.  DBpedia

hp://dbpedia.org/sparql

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SPARQLで「函館○○情報」を使ってみよう
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函館○○情報
たどり着いてみよう

1.  LODチャレンジ2012

hp://lod.sfc.keio.ac.jp/challenge2012/index.html

2.  エントリー
/
データセット部門

3.  d055
函館まちあるきルート情報

4.  データセットのURL

hp://210.226.0.93/status/

5.  Execute
a
test
query

hp://210.226.0.93/test/
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SPARQLで書かれた問合せ(クエリ)
•  SPARQLで書かれた問合せ

PREFIX
rdf:
<hp://www.w3.org/1999/02/22-‐rdf-‐syntax-‐ns#>

PREFIX
rdfs:
<hp://www.w3.org/2000/01/rdf-‐schema#>

SELECT
*
WHERE
{

?s
?p
?o
.

}
LIMIT
10

•  実行「Execute」してみる…！

–  ブラウザに表示される

–  or
ダウンロードが始まる

←
テキストエディターで開く

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14

問合せ結果
<?xml
version="1.0"?>

<sparql
xmlns="hp://www.w3.org/2005/sparql-‐results#">

<head>

<variable
name="s"/>

<variable
name="p"/>

<variable
name="o"/>

</head>

<results>

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:日本最古のコンクリート電柱</uri></binding>

<binding
name="p"><uri>hp://purl.org/dc/elements/1.1/date</uri></binding>

<binding
name="o"><literal>1923</literal></binding>

</result>

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:旧戸井線</uri></binding>

<binding
name="p"><uri>hp://schema.org/image</uri></binding>

<binding
name="o"><literal>hp://u.jimdo.com/www19/o/s8a796cc0310d2bed/img/
i9a4c6cﬀ5aae4279/1338284028/thumb/image.jpg</literal></binding>

</result>

…

</results>

</sparql>

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解釈
「urn:日本最古のコンクリート電柱」の

「hp://purl.org/dc/elements/1.1/date」は

「1923」です。

–  urn:日本最古のコンクリート電柱

•  主語、Subject

–  hp://purl.org/dc/elements/1.1/date

•  述語、Predicate

•  Dublin
Coreという語彙での「日付」

–  1923

•  目的語、Object。これを目的語と呼ぶ。

•  1923

「urn:日本最古のコンクリート電柱」の 
「日付」は 
「1923」です。

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?s
?p
?o
.
•  変数

•  s、p、oの文字列は、何でもよい。順番・位置に意味がある。

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17

トライ！
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
*
WHERE
{

?s
?p
?A
.

}
LIMIT
10

2013-‐04-‐25
18
?o
→
?A

結果
<?xml
version="1.0"?>

<sparql
xmlns="hp://www.w3.org/2005/sparql-‐results#">

<head>

<variable
name="s"/>

<variable
name="p"/>

<variable
name="A"/>

</head>

<results>

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:日本最古のコンクリート電柱</uri></binding>

<binding
name="p"><uri>hp://purl.org/dc/elements/1.1/date</uri></binding>

<binding
name="A"><literal>1923</literal></binding>

</result>

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:旧戸井線</uri></binding>

<binding
name="p"><uri>hp://schema.org/image</uri></binding>

<binding
name="A"><literal>hp://u.jimdo.com/www19/o/s8a796cc0310d2bed/img/
i9a4c6cﬀ5aae4279/1338284028/thumb/image.jpg</literal></binding>

</result>

…

</results>

</sparql>

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19

トライ！
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
?o
WHERE
{

?s
?p
?o
.

}
LIMIT
10

2013-‐04-‐25
20
*
→
?o

トライ！
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
*
WHERE
{

<urn:日本最古のコンクリート電柱>
?p
?o
.

}
LIMIT
10

2013-‐04-‐25
21
?s
→
urn:日本最古のコンクリート電柱

トライ！
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
?o
WHERE
{

?s
<hp://schema.org/url>
?o
.

}
LIMIT
10

2013-‐04-‐25
22
?p
→
<hp://schema.org/url>

トライ！
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
*
WHERE
{

?s
?p
"1923"
.

}
LIMIT
10

2013-‐04-‐25
23
?o
→
"1923"

文法
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
?s
WHERE
{

?s
?p
"1923"
.

}
LIMIT
10

2013-‐04-‐25
24
WHERE
{
…
}

…というパターンに当てはまる

?s(主語)、?p(述語)、?o(目的語)の組から
?s

変数?sを
SELECT

取り出しなさい

絞り込み
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
*
WHERE
{

?s
<hp://purl.org/dc/elements/1.1/date>
?o
.

FILTER
(
"1923"
<=
?o
)

}
LIMIT
10

2013-‐04-‐25
25
?oが"1923"より大きい

トライ！
「函館○○情報」データセットから

「恵山山頂」よりも「北」にあるものをリストアップ
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26

問合せ例
#1
1.  とにかく情報をたくさん取り出して、

2.  「恵山山頂」の情報を手作業で探し出して、

3.  「恵山山頂」緯度をゲットしてから、

4.  クエリを書く

2013-‐04-‐25
27

問合せ例
#1

1.
とにかく情報をたくさん…
•  クエリ

PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
*
WHERE
{

?s
?p
?o
.

}
LIMIT
500

2013-‐04-‐25
28

問合せ例
#1

2.
「恵山山頂」の情報を…
…

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:新島橋_13</uri></binding>

<binding
name="p"><uri>hp://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat</uri></binding>

<binding
name="o"><literal>41.769647</literal></binding>

</result>

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:恵山山頂_20</uri></binding>

<binding

<binding

</result>

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:函館漁港船入澗防波堤</uri></binding>

<binding

<binding

</result>

…

2013-‐04-‐25
29

問合せ例
#1

3.
「恵山山頂」緯度を…
「hp://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat」が緯度

…

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:新島橋_13</uri></binding>

<binding

<binding

</result>

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:恵山山頂_20</uri></binding>

<binding

<binding

</result>

<result>

<binding
name="s"><uri>urn:函館漁港船入澗防波堤</uri></binding>

<binding

<binding

</result>

…

2013-‐04-‐25
30

問合せ例
#1

4.クエリを書く
?

2013-‐04-‐25
31

問合せ例
#1

4.クエリを書く
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
*
WHERE
{

?s
<hp://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat>
?o
.

ﬁlter
(
"41.810507498395"
<
?o
)

}
LIMIT
250

2013-‐04-‐25
32

問合せ例
#1

3.
「恵山山頂」緯度を…
ところで、

hp://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat

が緯度

↑

って、なぜ分かるの？

2013-‐04-‐25
33

問合せ例
#1ができたら…
別の書き方を考えてください
2013-‐04-‐25
34

問合せ例
#2
?

2013-‐04-‐25
35

問合せ例
#2
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
?s
?q
WHERE
{

<urn:恵山山頂_20>
?q
.

?s
?q
.

ﬁlter
(?q
<
?o)

}
LIMIT
250

2013-‐04-‐25
36

#1と#2の違い
地殻変動で恵山の緯度が変わった後…

•  #1

ﬁlter
(
"41.810507498395"
<
?o
)

–  緯度の値がベタに書かれている。

–  クエリを書き直さなくてはならない。

•  #2

<urn:恵山山頂_20>
<hp://www.w3.org/2003/01/geo/
wgs84_pos#lat>
?q
.

ﬁlter
(?q
<
?o)

–  緯度の値を「函館○○情報」から取得している。

–  「函館○○情報」が更新されていれば、

–  クエリを書き直さなくてよい。
2013-‐04-‐25
37

問合せ例
#3
PREFIX
rdf:

PREFIX
rdfs:

SELECT
?s
?q
WHERE
{

?e
?o
.

?s
?q
.

ﬁlter
(
?o
<
?q
)

ﬁlter
(
regex(str(?e),
"恵山山頂",
"i")
)

}
LIMIT
250

PS:

– 
"i"は不要

– 
disznct
?s
?qがベター

…

2013-‐04-‐25
38

#1、#2と#3の違いは？
?
2013-‐04-‐25
39

SQL知ってる人
(^-‐^)/
たいていは、

「SPARQLはSQLに似てます。…以上っ！」

と説明されます。
2013-‐04-‐25
40

体験したこと…
•  SPARQLを書いてみた。

•  SPARQLで、情報を取り出してみた。…悩んだ。

–  大丈夫、みんな悩んでます。

–  自分がLODデータを公開したら、世界の開発者が、自分
のデータに対して、同じように悩むのです。

2013-‐04-‐25
41

つづく
2013-‐04-‐25
42

SPARQLから入門するLinked Open Data(LOD)ハンズオン第1回

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