[論文レビュー] From RESTful Services to RDF: Connecting the Web and the Semantic Web

Rosa Alarcón, Erik Wilde|arXiv (Cornell University)|Jun 11, 2010

Service-Oriented Architecture and Web Services参考文献 21被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、リソースリンクとリソース表現をリソースリンク言語（ReLL）を用いてモデル化することで、RESTfulウェブサービスからRDFデータを収集する軽量で分離型のフレームワークを提示する。XSLT変換とモジュラーなアーキテクチャを用いることで、RESTリソースをRDF三元組に自動的に変換可能であり、オリジナルのサービスを変更せずにFlickrユーザーデータを連結RDFグラフに統合することに成功した。

ABSTRACT

RESTful services on the Web expose information through retrievable resource representations that represent self-describing descriptions of resources, and through the way how these resources are interlinked through the hyperlinks that can be found in those representations. This basic design of RESTful services means that for extracting the most useful information from a service, it is necessary to understand a service's representations, which means both the semantics in terms of describing a resource, and also its semantics in terms of describing its linkage with other resources. Based on the Resource Linking Language (ReLL), this paper describes a framework for how RESTful services can be described, and how these descriptions can then be used to harvest information from these services. Building on this framework, a layered model of RESTful service semantics allows to represent a service's information in RDF/OWL. Because REST is based on the linkage between resources, the same model can be used for aggregating and interlinking multiple services for extracting RDF data from sets of RESTful services.

研究の動機と目的

• セマンティックウェブにおける臨界質量の達成を図るため、広く利用可能なRESTfulサービスから構造化データを収集すること。
• ウェブのRESTアーキテクチャスタイルとセマンティックウェブのRDF/OWLモデルの間のギャップを埋めること。
• RESTfulサービスから意味的に豊富なデータを自動抽出・統合し、統一されたRDF知識グラフに統合すること。
• サービス記述、変換、データ収集コンponentsを分離する柔軟で拡張可能なアーキテクチャを提供すること。
• SPARQLクエリ可能な三元組ストアで利用可能な、スケーラブルで段階的かつオンデマンドのRESTfulサービスデータ収集を支援すること。

提案手法

• リソースタイプ、リンクタイプ、表現を記述するため、RESTfulサービスをリソースリンク言語（ReLL）でモデル化すること。
• ReLL記述を設定情報として用い、ハイパーリンクを含む表現を介してリソースグラフを巡回するWebクローラーを誘導すること。
• ReLL記述（レイヤー2）およびリソース表現（レイヤー3）をRDF三元組に変換するため、XSLT変換を適用すること。
• リソースURI、タイプ、リンクタイプを、設定可能な翻訳ルールを用いてRDF個体およびプロパティにマッピングすること。
• 出典と文脈を保持するために、名前付きグラフ（クオード）を用いてSesame 2.0三元組ストアに収集されたRDFデータを格納すること。
• 三元組ストアをライブサービスデータのキャッシュとして扱うことで、段階的収集および将来的なオンデマンドアクセスを可能にすること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 正式なサービス記述が欠如しているRESTfulサービスを、どのように体系的かつ収集可能な形で記述できるか？
• RQ2 分離型アーキテクチャは、サービスを変更せずにRESTfulサービスからのRDF収集を柔軟かつモジュラーに可能にするか？
• RQ3 RESTful表現のハイパーリンク構造をどのように意味的にモデル化し、RDFグラフに変換できるか？
• RQ4 大規模なRESTfulサービスデータのスケーラブルで段階的な収集を支援するメカニズムは何か？
• RQ5 三元組ストアをライブサービスデータのキャッシュとして使用できるか。これにより、完全な事前収集を避け、オンデマンドアクセスが可能になるか？

主な発見

• フレームワークは、ReLL記述とGRDDL風のXSLT変換を用いて、Flickr REST APIのユーザーデータをRDFグラフに成功して変換した。
• システムは、リソース同士のハイパーリンクを介してリンクすることで、複数のRESTfulサービスから構成される統合知識グラフを構築できることを示した。
• Sesameにおける名前付きグラフの使用により、収集された三元組をその出典コンテキストに関連付けることで、出典追跡が可能になった。
• プロパティファイルによる動的マッピング設定が可能であり、ReLL記述をRDF変換とは独立して文書化や契約として再利用できる。
• 埋め込まれたメタデータが存在する場合、画像やPDFなどの多様な表現形式から意味的に豊富なデータを収集可能である。
• 実装は、XSLTやSPARQLといった既存のWeb技術を効果的に組み合わせることで、セマンティックウェブデータインジェクションのスケーラブルなパイプラインを構築できることを示した。