セマンティックWeb プログラミング

目次

監訳者まえがき
序文
はじめに

第1部　セマンティックデータ
1章　セマンティクスとは何か？
    1.1　Webをまたいだデータ統合
    1.2　伝統的なデータモデリング手法
        1.2.1　テーブル形式のデータ
        1.2.2　リレーショナルデータ
        1.2.3　スキーマの進化とリファクタリング
        1.2.4　非常に複雑なスキーマ
        1.2.5　最初が肝心
    1.3　セマンティックな関係表現
    1.4　メタデータはデータである
    1.5　不測の事態に備えた構成
    1.6　「永遠のベータ」

2章　意味の表現
    2.1　例：映画に関するデータ
    2.2　シンプルなトリプルストアの構築
        2.2.1　インデックス
        2.2.2　addおよびremoveメソッド
        2.2.3　クエリの実行
    2.3　グラフのマージ
    2.4　映画データの追加とクエリ
    2.5　その他の例
        2.5.1　地域
        2.5.2　セレブリティ
        2.5.3　ビジネス

3章　セマンティックデータの利用
    3.1　シンプルなクエリ言語
        3.1.1　変数のバインディング
        3.1.2　クエリ言語の実装
    3.2　フィードフォワード推論
        3.2.1　新しいトリプルの推論
        3.2.2　ジオコーディング
        3.2.3　ルールのチェーン
        3.2.4　「人工知能」についてひと言
    3.3　結びつきの検索
        3.3.1　Kevin Baconの6段階
    3.4　共有キーと重なりのあるグラフ
        3.4.1　例：企業と地域のグラフの結合
        3.4.2　結合されたグラフへのクエリ
    3.5　基本的なグラフの可視化
        3.5.1　Graphviz
        3.5.2　トリプルの集合の表示
        3.5.3　クエリの結果の表示
    3.6　セマンティックデータの柔軟性

第2部　標準とソース
4章　必要最小限のRDF
    4.1　RDFとは何か？
    4.2　RDFのデータモデル
        4.2.1　強力なキーとしてのURI
        4.2.2　リソース
        4.2.3　空白ノード
        4.2.4　リテラル値
    4.3　RDFシリアライゼーションフォーマット
        4.3.1　友人のグラフ
        4.3.2　N-Triples
        4.3.3　N3
        4.3.4　RDF/XML
        4.3.5　RDFa
    4.4　RDFLibの紹介
        4.4.1　RDFLibを使った永続的保存
    4.5　SPARQL
        4.5.1　SELECT形式のクエリ
        4.5.2　OPTIONALおよびFILTER制約
        4.5.3　複数のグラフパターン
        4.5.4　CONSTRUCTクエリ形式
        4.5.5　ASKおよびDESCRIBEクエリ形式
        4.5.6　RDFLibにおけるSPARQLクエリ
        4.5.7　便利なクエリ修飾子

5章　セマンティックデータのソース
    5.1　Friend of a Friend（FOAF）
        5.1.1　ソーシャルネットワークのグラフ解析
    5.2　リンクトデータ
        5.2.1　データのクラウド
        5.2.2　その人は、その人のFOAFファイルか？
        5.2.3　リンクトデータの利用
    5.3　Freebase
        5.3.1　識別子データベース
        5.3.2　RDFインターフェース
        5.3.3　Freebaseのスキーマ
        5.3.4　MQLインターフェース
        5.3.5　metaweb.pyライブラリの利用
        5.3.5　人とのインタラクション

6章　「オントロジー」って何ですか？
    6.1　その利点は何ですか？
        6.1.1　意味の契約
        6.1.2　モデルはデータである
    6.2　データモデリングへの招待
        6.2.1　クラスと属性
        6.2.2　フィルムのモデル化
        6.2.3　関係の具体化
    6.3　最小限のOWL
    6.4　Protégéの利用
        6.4.1　新しいオントロジーの作成
        6.4.2　オントロジーの編集
    6.5　OWLをもう少し
        6.5.1　関数属性と逆関数属性
        6.5.2　逆関係属性
        6.5.3　排他的クラス
        6.5.4　リアルに保つ
    6.6　他のオントロジー
        6.6.1　FOAFの記述
        6.6.2　ビールのオントロジー
    6.7　こんなのはきれいなリレーショナルスキーマじゃない！

7章　セマンティックデータの公開
    7.1　セマンティクスの埋め込み
        7.1.1　microformat
        7.1.2　RDFa
        7.1.3　Yahoo! SearchMonkey
        7.1.4　GoogleのRich Snippets
    7.2　レガシーデータの扱い
        7.2.1　Internet Video Archive
        7.2.2　テーブルとスプレッドシート
        7.2.3　レガシーなリレーショナルデータ
    7.3　RDFLibからリンクトデータへ

第3部　実践
8章　ツールキット群の概要
    8.1　Sesame
        8.1.1　Sesame Java APIの利用
        8.1.2　SesameにおけるRDFS推論
        8.1.3　Sesameサーバーのサーブレットコンテナ
        8.1.4　Sesame Webアプリケーションのインストール
        8.1.5　ワークベンチ
        8.1.6　データの追加
        8.1.7　SPARQLクエリ
        8.1.8　REST API
    8.2　他のRDFストア
    8.3　SIMILE/Exhibit
        8.3.1　簡単なExhibitのページ
        8.3.2　検索、フィルタリング、パターンビュー
        8.3.3　Sesameとのリンク
        8.3.4　タイムライン

9章　データによるオブジェクトのイントロスペクション
    9.1　RDFObjectのサンプル
    9.2　RDFObjectフレームワーク
    9.3　RDFObjectの動作

10章　まとめ上げる
    10.1　求人情報アプリケーション
        10.1.1　アプリケーションの要件
    10.2　求人情報のデータ
        10.2.1　RDFへの変換
        10.2.2　Sesameへのデータのロード
    10.3　Webサイトの動作
        10.3.1　CherryPy
        10.3.2　Makoページテンプレート
    10.4　汎用ビューアー
        10.4.1　Sesameからのデータの取得
        10.4.2　汎用テンプレート
    10.5　企業データの取得
        10.5.1　Crunchbase
        10.5.2　Yahoo! Finance
        10.5.3　Freebaseの接続との調整
    10.6　専用ビュー
    10.7　外部への公開
        10.7.1　RDFa
        10.7.2　RDF/XML
    10.8　データの拡張
        10.8.1　位置情報
        10.8.2　地理学、経済、人口統計学
    10.9　洗練されたクエリ
    10.10　求人情報の視覚化
    10.11　さらなる拡張

第4部　エピローグ
11章　地球を覆うグローバルグラフ
    11.1　ビジョン、誇大広告、現実
    11.2　グローバルグラフのコミュニティへの参加
        11.2.1　コモンズへのデータの解放
        11.2.2　ライセンスに関する考察
        11.2.3　データのサイクル
    11.3　連続的な変化を支える

索引