| 大会名称 |
|---|
| 2009年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2009 |
| 発行日 |
| 2009/8/20 |
| セッション番号 |
| 5G |
| セッション名 |
| データマイニング |
| 講演日 |
| 2009/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| G会場（9号館2F 922教室） |
| 講演番号 |
| F-045 |
| タイトル |
| RDFグラフ検索におけるクエリ類似性判定手法 |
| 著者名 |
| 飯塚 京士, 山本 具英, 大友 健治, 村山 隆彦, |
| キーワード |
| RDF, グラフマイニング, SPARQL, 類似性判定, クラスタリング |
| 抄録 |
|
RDFは異種データをマージして統一的に検索を行うことができ る。しかし、マージしたデータは複雑になり、有益なクエリを組み 立てることは難しくなる。そこで我々は、RDFの中の頻出パター ンを抽出し、クエリとして利用する技術を検討している。 従来手法で抽出したクエリには、構造は異なるが意味的に類似す るものが数多く存在し、有効なクエリをフィルタする必要があった 。そこで今回、意味的に類似するクエリは検索結果も類似する点に 注目し、検索結果の類似性からクエリの類似性を推定する手法を考 案した。この手法を用いてクエリを分類することで、クエリの有効 性の判定が容易になる。 |
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