データ利活用のためのジャパンサーチモデル
利活用しやすいデータを考える 見つかるデータ 分かりやすい項目：領域を問わず適用でき、特別な知識なしに理解できる項目（キー） 一貫した名前：同じものは同じ名前（値）。典拠による識別、もしくは典拠へのリンク 無理のない記述：利用者のメンタルモデルに反しないシンプルな構造、膨張しない名前空間 活かせるデータ 訴求効果がある：表示用画像、地図、年表などで視覚化しやすい項目 探索と集約ができる：横断検索、キーワードや分類、正規化値など集約の手掛かり 付加価値を生む：データの分析、組み合せや予想外の発見、第三者による情報追加 辿れるデータ アクセス：より深い情報や現物につながる。その権利もわかる ソースと来歴：データのもとになった情報や作成者、更新時 リンクするデータ：URIを辿れる、外部情報とつながる、誰もが同様に言及できる ジャパンサーチ利活用スキーマ 共通記述情報とソース情報の分離 見つけやす
映画のメタデータとリンクするデータ
データモデリングと実体 属性―値対としてのデータ記述 フラットな表によるデータの記述 実体の関係としてのデータモデル 独立した存在として情報を付与できるものを実体（entity）と捉える。実体は属性（attribute）を持つことができる。 データを実体間の関連（relation）として捉える（ERモデル） 目録データの中の実体 目録データにおいて実体として捉えられるもの 監督、原作、製作会社、配給などは実体と考えられる 映画そのものも実体だけれど、目録データのどこに？ 製作年月日などは実体？ FRBRがとらえる実体 FRBRの実体のグループと関係 FRBR＝書誌レコード（データモデル）機能要件の検討結果 書籍だけでなく、映画を含む多くの作品表現モデルから参照されている 作品に関連するグループ1、エージェントのグループ2、主題などのグループ3で構成 グループ1には作品、表現形、体現形、アイ
ARC2によるRDFグラフの視覚化: Turtle, RDF/XML, JSON-LD, TriG, Microdata
music & knowledge sharing RDFグラフの視覚化 Turtle, RDF/XML, JSON-LD, TriG, MicrodataテキストエリアにTurtle、RDF/XML、JSON-LD、TriGもしくはMicrodataで記述したRDFを入力し、「グラフ描画」ボタンを選択してください。MicrodataはHTML断片でもかまいません。URIをコンパクトに描画したい場合は「URIを修飾名表記する」チェックを有効にしてください。 Input Turtle, RDF/XML, JSON-LD, Microdata or TriGserialized RDF in the textarea and select "Draw" button. Microdata can be a fragment HTML.
データ共有のための スキーマレジストリとグラフ“シェイプ”
RDFの語彙とは RDFの語と語彙 語（term）：リソースの関係（プロパティ）とリソースのグループ（クラス）にURIで名前付けしたもの 語彙（vocabulary）：関連する語をまとめて定義したもので、通常、語のローカル名の前に共通の部分URIを持つ 語彙の共通部分URIは、しばしば名前空間URIと呼ばれる RDF SchemaとOWLによる語彙記述 RDF Schema：RDFのプロパティについて、階層構造およびクラスとの関係（定義域、値域）を記述。クラスは階層が記述できる OWL：クラス表現（列挙、プロパティ制約、クラス和／積／否定）の組合せでクラス公理を記述。プロパティ値の範囲、出現回数をクラスによって使い分けられる。プロパティの論理性質（データ型、関数型など）も記述できる いずれも開世界（すべての知識を既知とすることはできない）を前提とする。値域やプロパティ制約の情報は、推論（明
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