[論文レビュー] Semantic Navigation on the Web of Data: Specification of Routes, Web Fragments and Actions

Valeria Fionda, Claudio Gutiérrez+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 18, 2011

Semantic Web and Ontologies参考文献 20被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、NautiLOD式を用いてナビゲーション経路、Webフラグメント、およびアクションを指定することで、データウェブ上の意味的ナビゲーションの形式的フレームワークを提案する。状態機械モデルを用いて、リンクされたデータを動的に走査し、条件を評価し、命令を実行し、意味的基準に基づいて結果を返す。これにより、分散データソースにまたがる知能的で状態に配慮したナビゲーションが可能になる。

ABSTRACT

The massive semantic data sources linked in the Web of Data give new meaning to old features like navigation; introduce new challenges like semantic specification of Web fragments; and make it possible to specify actions relying on semantic data. In this paper we introduce a declarative language to face these challenges. Based on navigational features, it is designed to specify fragments of the Web of Data and actions to be performed based on these data. We implement it in a centralized fashion, and show its power and performance. Finally, we explore the same ideas in a distributed setting, showing their feasibility, potentialities and challenges.

研究の動機と目的

• Webのデータ上での分散リンクデータソースにまたがる知的で状態に配慮したナビゲーションを可能にすること。
• 意味的に豊富で動的なデータをナビゲートする課題に対処するため、条件とアクションを伴う状態機械としてナビゲーションをモデル化すること。
• 意味的ナビゲーションパイプライン内でのルート、Webフラグメント、実行可能アクションの正式な仕様を提供すること。
• 意味的記述と状態遷移に基づいて、自動的で文脈に配慮したデータ取得および処理を支援すること。

提案手法

• この手法では、ナビゲーション論理を定義するためのNautiLOD式を用い、それが有限状態オートマトン（buildAutomaton）にコンパイルされる。
• 各URI-状態ペアに対して、参照解決を行わずにローカル記述を取得することで、効率的な状態追跡が可能になる。
• 条件（テスト）はローカル記述に対して評価され、真であればオートマトンは次の状態に進む。
• アクションは、関連するテスト条件が真に評価された場合にのみ発火し、exeCを介してコマンドが実行される。
• システムは結果を再帰的にナビゲートし、最終状態を追跡して完了したパスまたはリテラルを特定する。
• 結果は集約されクライアントに送信され、残りの状態は下流サーバーに転送され、継続が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Webのデータ上でのナビゲーションを、リンクされたデータの動的で状態記憶型の走査を可能にする形式的仕様としてどのように定式化できるか。
• RQ2 データナビゲーション中に条件に基づく状態遷移とアクション実行を可能にするメカニズムは何か。
• RQ3 Webフラグメントとリテラルは、統一されたナビゲーションパイプライン内でどのように意味的に区別され処理されるか。
• RQ4 参照解決の重複を回避するために、ローカル記述の取得が果たす役割は何か。
• RQ5 分散ナビゲーションステップにまたがる最終状態はどのように検出され、結果はどのように集約されるか。

主な発見

• フレームワークはナビゲーションを状態機械として正確にモデル化し、リンクされたデータソースを動的で条件駆動の進行で走査可能にした。
• ローカル記述の取得（getDescriptionを介して）により、不要な参照解決が回避され、パフォーマンスとスケーラビリティが向上した。
• 条件評価（evalTおよびevalA）により、意味的基準が満たされた場合にのみアクションが実行され、信頼性が向上した。
• isFinalを用いた最終状態の検出により、完了したナビゲーションパスやリテラル結果の正確な同定が可能になった。
• URIおよびリテラルの両方の結果集約をサポートしており、出力処理の柔軟性が向上した。
• 結果はクライアントに送信され、下流サーバーに転送されるため、分散的で協働的なナビゲーションワークフローが可能になった。