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Published byEsteban Martin Modified 約 5 年前
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The Personal Publication Reader: Illustrating Web Data Extraction, Personalization and Reasoning for the Semantic Web Robert Baumgartner*, Nicola Henze+, and Marcus Herzog* *DBAI, Institute of Information Systems, Vienna University of Technology +ISI - Semantic Web Group, University of Hannover 2005/10/6 松岡有希@総研大
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概要 いかにパーソナライズ化したコンテンツ収集をセマンティックwebで実現できるか Personal Reader Framework
分散している non-uniform Web data をSemantic Web data へ Personal Reader Framework Web content Readers を可能にするためのフレームワーク 複数のサービスコンポーネントから成るオープンアーキテクチャ Personal Publication Reader Personal Reader Framework を利用 ユーザに適したWeb上の論文情報を収集・表示 Webからの情報抽出 実時間で、動的に パーソナライズ化 オントロジを利用
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Motivation シナリオ ピーターは大学で研究者として働いている。ジャーナルや学会で論文を出版し、同時に学会HPに論文をアップロードしている。次から次へと、新しい論文を、所属するプロジェクトに報告しなければならない。プロジェクトではメンバーや活動内容、研究成果について書かれたメンバーページを管理している。 質問 メンバーページのメンテナンス作業を軽減したり、データの重複は避けることはできないのか? プロジェクト上で役に立つ文脈情報を利用できないのか? Webページから関連する情報を抽出できないのか? ユーザがほしい情報を集めることはできないのか?
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The Personal Reader Framework
The Personal Web Content Readersを実現 ユーザが興味を持つwebコンテンツへのアクセス(the Personal part)と表示(the Reader part) アーキテクチャ さまざまなvisualization, personalizationサービスから構成 XML, RDF, JSP, XML-based-RPC ユーザに適したサービスを選ぶことができる(Plug & Play)
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Personal Publication Reader
REWERSE プロジェクトのメンバーのwebサイトから論文情報を取得・表示 処理内容 Webから論文に関する部分を抽出・統合 Lixto Visual Wrapper, Lixto Transformation Server オントロジに基づいて推論し、情報をメタデータ化 ユーザに適した論文データの表示 visualization, personalizationサービス 対象ドメイン REWERSE – Reasoning on the Web ( EUの支援を受けている 現メンバーは130人ほど
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Web Data Extraction and Integration
Lixto Visual Wrapper 可視化、インタラクティブといった特徴を持つ、ラッパー*を生成するためのツール データを抽出している間にさらにドキュメントに対して処理が可能 ユーザー定義がページの上でもはや満たされない場合、警告される *自動的にデータを抽出したり、データを異なるフォーマットに変換したりするプログラム
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Web Data Extraction and Integration
Lixto Transformation Server いろいろなコンテンツを取得・統合し、適切なフォーマットに変換して、他のシステムへ配信 他のWebサービスによって制御・カスタマイズできる ユーザが統合するコンテンツを決めることができる
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Publication Data on the Web
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Gathering Web Data Lixto Visual Wrapper を使ってデータを抽出 Munichさんの例
Titleはイタリック文字で書かれている Authorはハイパーリンクで表示されていて、titleの前にある Linkoppoingさんの場合、ハイパーリンクで表示されているのもあれば、単にカンマで区切られているだけのものも いろんな種類のフィルターを用意する Yearは、年ごとの各ページの1行目にある ラッパーは下記のようなXMLデータを生成
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Visual Data Aggregation
Lixto Transformation serverがデータを収集し、RDFに変換し、1週間に1回Personal Publication Reader に配信 足りない情報を追加することができる 例) からアブストラクトのデータを貰ってくる
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Modeling Domain Knowledge
論文データから抜粋した情報とREWERSE-Ontologyをマッピング Semantic Web Research Community Ontology (SWRC) を拡張したもの “helper” ontology 著者のフルネームを記述 F. Bry, Franqis Bry, Prof. F. Bry
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REWERSE-Ontology
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Content Syndication and Personalized Views
Personalization はリクエストとルールの結果がマッチするときに実現 ルールはTRIPLE syntax を採用 例)“interest in personalized information systems” ルールを扱うのは、Personalization server
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Screenshot of the Personal Publication Reader
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まとめ The Personal Publication Reader Semantic Web でパーソナライズな情報システムを実現
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