[論文レビュー] Modeling Computations in a Semantic Network

Marko A. Rodriguez, Johan Bollen|arXiv (Cornell University)|May 31, 2007

Semantic Web and Ontologies参考文献 11被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、RDFグラフをデータおよび手続き的情報の普遍的基盤として扱うことで、意味ウェブにおける計算の形式的枠組みを提案する。既存の計算モデルを分類し、効率的な三元組ストアインデクシング、標準化された書き込みプロトコル、プロビジョニングメカニズムといった、意味ウェブが分散型で普遍的な計算プラットフォームとして機能するための重要な技術的要件を特定する。

ABSTRACT

Semantic network research has seen a resurgence from its early history in the cognitive sciences with the inception of the Semantic Web initiative. The Semantic Web effort has brought forth an array of technologies that support the encoding, storage, and querying of the semantic network data structure at the world stage. Currently, the popular conception of the Semantic Web is that of a data modeling medium where real and conceptual entities are related in semantically meaningful ways. However, new models have emerged that explicitly encode procedural information within the semantic network substrate. With these new technologies, the Semantic Web has evolved from a data modeling medium to a computational medium. This article provides a classification of existing computational modeling efforts and the requirements of supporting technologies that will aid in the further growth of this burgeoning domain.

研究の動機と目的

• 意味ウェブを記述的データモデリングの媒体から、アルゴリズムや仮想マシンをエンコードできる計算の媒体へと再定式化すること。
• 意味ネットワーク内における既存の計算モデルを分類し、抽象マシンモデル（概念的モデル）と実装済み（実行可能）の手続き的表現との間の重要な違いを明確にすること。
• 大規模で分散型のプログラム実行を可能にするために必要な技術的要件——たとえば、高速な三元組ストアインデクシング、標準化された書き込みプロトコル、信頼メカニズム——を特定すること。
• データ、アルゴリズム、マシンアーキテクチャを統合した形式的意味計算空間を、統一されたRDFベースの基盤上で確立すること。
• 性能、スケーラビリティ、セキュリティに関する未解決の課題に対処し、意味ウェブに基づく普遍的で分散型の計算プラットフォームの実現を目指すこと。

提案手法

• RDF三元組 $ \langle s, p, o \rangle $ を基本単位として、意味ネットワークを有向ラベル付きグラフ $ G = (V, E \times \rho, \rho: E \to \Sigma) $ として形式化する。
• 分散計算をサポートするため、プロビジョニング、信頼、アクセス制御を可能にする named graphs $ \langle s, p, o, g \rangle $ をRDFモデルに拡張する。
• 抽象マシン（概念的モデル）とその実行可能プログラム（実装済みモデル）が意味ネットワーク構造としてエンコードされる計算モデルを定義する。
• 全体としての意味ウェブを、外部のマシンがグラフに読み書きを行うことで計算が進行する、巨大なアドレス空間 $ U \cup L $ を持つ単一の分散コンピュータとして捉える。
• SPARQL/Update や Linked Data といった標準を統合することで、分散型三元組ストア間でのスケーラビリティと相互運用性を向上させる。
• 遅い読み書き速度や三元組ストアの容量制限といったパフォーマンスのボトルネックを分析し、計算の実行可能性を高めるために最適化されたインデクシングアルゴリズムの導入を提唱する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アルゴリズムや仮想マシンアーキテクチャといった手続き的情報は、意味ウェブのような意味ネットワーク基盤にどのように形式的にエンコード可能か？
• RQ2 意味ネットワークにおける概念的手続き的モデル（抽象マシン）と実装済み手続き的モデル（実行可能プログラム）の間の主な違いは何か？
• RQ3 意味ウェブがスケーラブルで分散型の計算プラットフォームとして機能するためには、どのような技術的要件が必要か？
• RQ4 分散型でグローバルに共有される意味ネットワークを計算に使用する際、信頼、プロビジョニング、アクセス制御をどのように確保できるか？
• RQ5 現在、意味ウェブを普遍的な計算基盤として利用する上で、性能やアーキテクチャ上の制限要因として何が障害となっているか？

主な発見

• RDF、RDFS、OWL を明示的に使用して計算モデルをエンコードする限り、意味ウェブはデータおよび手続き的計算の両方の普遍的基盤として機能可能である。
• 現在の三元組ストアシステムは、局所メモリと比較して読み書き速度が桁違いに遅く、スケーラビリティに制限があるため、効率的な計算をサポートできない。
• 三元組ストアプロバイダー間で標準化された書き込みプロトコル（例：SPARQL/Update）が整備されていないため、意味ウェブにおけるプログラム実行の広範な採用が妨げられている。
• Named graphs は三元組モデルを拡張し、プロビジョニングとアクセス制御を可能にし、共有基盤上で安全な計算を実現するための信頼メカニズムを実現する。
• 個々の三元組ストアの容量制限がスケーラビリティを制限しているが、Linked Data 標準の採用によりこの問題は緩和される可能性がある。
• 性能、標準化、セキュリティに関する未解決の課題が残っているため、意味ウェブに基づく普遍的で分散型のコンピュータのビジョンは、まだ実現可能性に至っていない。