Slide 1
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1
Slide 2
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2
(WWW関連の標準化団体)
が規格するRDF用クエリ言語
W3C
PREFIX schema:
PREFIX rdf:
PREFIX imas:
PREFIX rdfs:
select distinct ?predicate ?object
where{
?class_iri rdf:type ?class.
?class rdfs:label ?class_label.
filter(contains(?class_label,"アイドル"))
?idol_iri rdf:type imas:Idol;
schema:name ?idol_name.
filter(contains(?idol_name,"千早"))
?idol_iri ?predicate ?object
}
Slide 3
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3
Resource Description Framework
あるリソースのメタデータを記述するための枠組み
RDF
主語 目的語
述語
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4
“croMisa”
名前
如月千早
担当
23
right
年齢
利き手
Resource Description Framework
あるリソースのメタデータを記述するための枠組み
RDF
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5
??
名前
如月千早
担当
23
right
年齢
Resource Description Framework
あるリソースのメタデータを記述するための枠組み
RDF
利き手
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6
“croMisa”
如月千早
担当
23
right
年齢 名前
Resource Description Framework
あるリソースのメタデータを記述するための枠組み
RDF
利き手
??
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URI
7
Uniform Resource Identifier
RDFで管理されるリソースなどを示す識別子
URI
URL URN
例:https://sparql.crssnky.xyz/imasrdf/RDFs/detail/Arisugawa_Natsuha
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9
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im@sparqlは、バンダイナムコさんの
「THE iDOLM@STER」
を基にした二次創作の作品です。
ただの一個人のファンメイドなDBで
あり、アイマス公式とは一切の関係が
ございません。
10
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11
HeaderIllust by @anagoP_ims
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• LODのエンドポイント
• SPARQLで問い合わせ可能
• アイドルマスターの世界を収録
• GitHubでデータベースを管理
→ 全ての人が編集に参加可能
広がるアイマスワールドをオープンデータ化
WebやアプリからSPARQLで検索・利用可能なエンドポイント
12
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13
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14
2005年に開始したアーケード版アイドルマスターを
始めとするアイドルマスターシリーズの総称
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15
2005年に開始したアーケード版アイドルマスターを
始めとするアイドルマスターシリーズの総称
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PVでよく見るロゴ
インターメディア
芸術メディアの融合によって生まれる、
新たなメディアのこと
例 「出張オーディション」=アイマス＋フィールドワーク
「MR ST@GE!!」=アイマス＋VR Theater
メディアミックス
複数のメディアを組み合わし、メディア間の
補完と相乗効果を生む手法
例：ゲーム・CD・漫画・アニメ・ライブ など...
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1. なにかクエリ打つ
2. アイドル名を取得する
3. アイドルのプロフィールを一部取得する
4. ユニット名とメンバーのURIを取得する
5. ユニット名とメンバー名を取得する
6. [余裕あれば]可視化
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1. なにかクエリ打つ
2. アイドル名を取得する
3. アイドルのプロフィールを一部取得する
4. ユニット名とメンバーのURIを取得する
5. ユニット名とメンバー名を取得する
6. [余裕あれば]可視化
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https://sparql.crssnky.xyz/imas
へアクセス
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環境を整える
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21
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すでにあるクエリ
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submit
JSON形式で返ってきます
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中身について
主語 目的語
述語
im@sparqlで使われている
述語を抜き出している
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25
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まとめ
im@sparqlのサイトでクエリが試せる
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1. なにかクエリ打つ
2. アイドル名を取得する
3. アイドルのプロフィールを一部取得する
4. ユニット名とメンバーのURIを取得する
5. ユニット名とメンバー名を取得する
6. [余裕あれば]可視化
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28
??
名前
如月千早
担当
23
right
年齢
Resource Description Framework
あるリソースのメタデータを記述するための枠組み
RDF
利き手
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29
名前
RDFでの「アイドル名」の表現
アイドル
タイプ
如月千早
天道輝
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述語 目的語
タイプ アイドル
名前 [アイドル名]
名前
アイドル
要約すると...
タイプ
如月千早
タイプが「アイドル」のインスタンスの名前
が「アイドル名」を表す
主語はなんでもよい
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アイドル名を取得するには
ワイルド
カード
アイドル
タイプ
[変数]
名前
これをSPARQLで表現する
(主語) (目的語)
(述語)
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クエリ例
ワイルド
カード
アイドル
タイプ
[変数]
名前
SELECT ?名前
WHERE {
?主語
.
?主語 ?名前.
}
im@sparqlのウワサ
日本語を混ぜても
使えるらしい
条件
取得する変数
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クエリ例
ワイルド
カード
アイドル
タイプ
[変数]
名前
SELECT ?名前
WHERE {
?主語
.
?主語 ?名前.
}
「“?主語”のタイプはアイドル」
「“?主語”の名前は”?名前”」
SPARQLでは“?○○”は変数を表す！
任意の型を入れられ、ワイルドカードとしても使える
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submit
全アイドルの名前が取得できる
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見方
取得したい変数の情報が取れる
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取得したいものを増やす
取得したい変数を増やせば
取得できるものが増える
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まとめ
• “SELECT”の後ろに取得したい変数を全て挙げる
• “WHERE”の後ろに条件を書く
• 主語,述語,目的語を並べて書く
• 取得したい部分やワイルドカードは変数にする
• 決まっているものはそれを書く
• 主語と述語はURIの形で表される
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1. なにかクエリ打つ
2. アイドル名を取得する
3. アイドルのプロフィールを一部取得する
4. ユニット名とメンバーのURIを取得する
5. ユニット名とメンバー名を取得する
6. [余裕あれば]可視化
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アイドルのプロフィール例
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No content
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アイドルのプロフィール例
述語 目的語
タイプ アイドル
名前 有栖川 夏葉
名前(かな) ありすがわ なつは
誕生日 8月16日
身長 168cm
体重 49kg
スリーサイズ 85/58/84
血液型 B型
出身地 愛知県
イメージカラー #90E667
(主語)
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アイドルのプロフィール例
述語 目的語
タイプ アイドル
名前 有栖川 夏葉
名前(かな) ありすがわ なつは
誕生日 8月16日
身長 168cm
体重 49kg
スリーサイズ 85/58/84
血液型 B型
出身地 愛知県
イメージカラー #90E667
(主語)
(主語)
これが得られるクエリを
書いていきます
https://sparql.crssnky.xyz/imasrdf/RD
Fs/detail/Arisugawa_Natsuha
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クエリ例
SELECT ?タイプ ?名前 ?かな ?誕生日・・・・・・・
WHERE {
?タイプ.
?名前.
?かな.
?誕生日.
・・・・・・・・・・・
}
述語
タイプ
名前
名前(かな)
誕生日
身長
体重
スリーサイズ
血液型
出身地
イメージカラー
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44
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救世主① • “Prefix”(接頭辞)宣言によるURIの省略
“PREFIX [接頭辞] [省略したいURIの一部]”
と書いて宣言することで、長ったらしい部分を省略できる。
⇨
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救世主② • “;”(セミコロン)による主語の省略
SELECT ?名前
WHERE {
?主語
;
?名前.
}
SELECT ?名前
WHERE {
?主語
.
?主語 ?名前.
}
“.”の代わりに”;”を書くことで
同じ主語を続ける意味になり、
次の文で主語を省略できる。
上下どちらも同じ文章。
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救世主①,②の反映
PREFIX rdf:
PREFIX imas:
PREFIX schema:
SELECT ?名前
WHERE {
?主語 rdf:type imas:Idol;
schema:name ?名前.
}
SELECT ?名前
WHERE {
?主語
.
?主語 ?名前.
}
新
旧
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im@sparqlの接頭辞
内部で利用されているURIの接頭辞は、予め全て入力されています。
バンバン省略していきましょう！！
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改めてクエリ例
SELECT *
WHERE {
imasrdf:Arisugawa_Natsuha rdf:type ?タイプ;
schema:name ?名前;
imas:nameKana ?かな;
schema:height ?身長;
schema:weight ?体重;
imas:Bust ?バスト;
imas:Waist ?ウエスト;
imas:Hip ?ヒップ;
imas:BloodType ?血液型;
schema:birthPlace ?出身地;
imas:Color ?イメージカラー;
}
述語
タイプ
名前
名前(かな)
誕生日
身長
体重
スリーサイズ
血液型
出身地
イメージカラー
(接頭辞宣言は省略)
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改めてクエリ例
SELECT *
WHERE {
imasrdf:Arisugawa_Natsuha rdf:type ?タイプ;
schema:name ?名前;
imas:nameKana ?かな;
schema:height ?身長;
schema:weight ?体重;
imas:Bust ?バスト;
imas:Waist ?ウエスト;
imas:Hip ?ヒップ;
imas:BloodType ?血液型;
schema:birthPlace ?出身地;
imas:Color ?イメージカラー;
}
述語
タイプ
名前
名前(かな)
誕生日
身長
体重
スリーサイズ
血液型
出身地
イメージカラー
(接頭辞宣言は省略)
⇐SQLと同じ意味「全てを取得」
主語は省略！！
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submit
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submit
↓取得した変数群
↑変数の情報
• type →URI か リテラル(直値)
• datatype→変数の型
• xml:lang→言語
• value →取得した値
メタデータ
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まとめ
• URIは”Prefix”(接頭辞)で省略できる
• 主語は”;”(セミコロン)で省略できる
• “SELECT *”で全ての変数を取得する(SQLと同じ)
• 変数の中にはメタデータも含まれる
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1. なにかクエリ打つ
2. アイドル名を取得する
3. アイドルのプロフィールを一部取得する
4. ユニット名とメンバーのURIを取得する
5. ユニット名とメンバー名を取得する
6. [余裕あれば]可視化
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アイマスのユニット
DRAMATIC STARS
• 天道輝
• 桜庭薫
• 柏木翼
Cleasky
• 宮尾美也
• 島原エレナ
竜宮小町
• 水瀬伊織
• 三浦あずさ
• 双海亜美
P.C.S
• 島村卯月
• 五十嵐響子
• 小日向美穂
illumination STARS
• 櫻木真乃
• 風野灯織
• 八宮めぐる
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RDFでの「ユニット」の表現
ユニット
タイプ
メンバー メンバー
Cleasky
名前
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ユニットの例
述語 目的語
タイプ ユニット
名前 Cleasky
メンバー 宮尾美也
メンバー 島原エレナ
(主語)
同じ述語を繰り返してOK！
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クエリを書いてみましょう！
役割 値 意味
主語 imasrdf:Cleasky Cleaskyの主語
述語 rdf:type タイプ
述語 schema:name 名前
述語 schema:member メンバー
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SELECT *
WHERE {
imasrdf:Cleasky rdf:type ?type;
schema:name ?name;
schema:member ?member.
}
(接頭辞宣言は省略)
クエリを書いてみた
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submit
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まとめ
• 同じ述語を複数持つものがある
• ↑その場合、クエリ結果は組み合わせの数だけ取れる
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1. なにかクエリ打つ
2. アイドル名を取得する
3. アイドルのプロフィールを一部取得する
4. ユニット名とメンバーのURIを取得する
5. ユニット名とメンバー名を取得する
6. [余裕あれば]可視化
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さきほどの「submit」
メンバーのアイドルがURIで取得されている
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アイドルのURI
https://sparql.crssnky.xyz/imasrdf/RDFs/detail/Miyao_Miya
PREFIX imasrdf:
imasrdf:Miyao_Miya
さっき見かけたような形式だなぁ...
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アイドルのURI
https://sparql.crssnky.xyz/imasrdf/RDFs/detail/Miyao_Miya
PREFIX imasrdf:
imasrdf:Miyao_Miya
さっき見かけたような形式だなぁ...
⇐ imasrdf:Arisugawa_Natsuha
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イメージ
ユニット
タイプ
Cleasky
名前
メンバー
アイドル
タイプ
宮尾美也
名前
• 「imasrdf:Cleaskyの名前は”Cleasky”であり、
メンバーにはimasrdf:Miyao_Miyaがいる。」
• 「imasrdf:Miyao_Miyaの名前は”宮尾美也”である」
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クエリ例
SELECT *
WHERE {
imasrdf:Cleasky rdf:type ?type;
schema:name ?unit_name;
schema:member ?member.
?member schema:name ?idol_name.
}
(接頭辞宣言は省略)
取得した目的語を主語に配置して、
また述語と目的語を記述すればOK！
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submit
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イメージ
ユニット
タイプ
Cleasky
名前
メンバー
アイドル
タイプ
宮尾美也
名前
• 「imasrdf:Cleaskyの名前は”Cleasky”であり、
メンバーにはimasrdf:Miyao_Miyaがいる。」
• 「imasrdf:Miyao_Miyaの名前は”宮尾美也”である」
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submit
共通してる部分あるし、まとめたいなぁ...
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希望
• Cleaskyというユニットに所属する宮尾美也
• Cleaskyというユニットに所属する島原エレナ
Cleaskyというユニットに所属する宮尾美也、島原エレナ
という感じで一つにまとめたいなぁ
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救世主③ • “Group by”句と”Group_Concat”句による集約
SELECT ?unit_name Group_Concat(?idol_name;separator=", ")
WHERE {
imasrdf:Cleasky rdf:type ?type;
schema:name ?unit_name;
schema:member ?member.
?member schema:name ?idol_name.
}Group by ?unit_name
① 集約したい変数を”Group by”句の後ろに書く
② 集約されたグループから、結合して表示したい変数を
“Group_Concat”句に渡す。
また、区切り文字(separator)を指定する
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submit
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submit
取得した名前を、指定した区切り文字で並べてくれた！
けど....変数名が知らない名前になってる........
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救世主④ • “as”句による変数名の変更
SELECT (?unit_name as ?ユニット名) (Group_Concat(?idol_name;separator=", ")as ?メンバー名)
WHERE {
imasrdf:Cleasky rdf:type ?type;
schema:name ?unit_name;
schema:member ?member.
?member schema:name ?idol_name.
}Group by ?unit_name
( [既存の変数や関数] as [新しい変数名] )
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submit
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submit+ • ユニット取得の主語を変数化(ワイルドカード)
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まとめ
• 目的語を主語にし、また新しい文が書ける
• 連鎖的に文を組んでいくことで、
複雑な条件を検索することができる
• “Group by”句を使い、条件による集約ができる
• “Group_Concat”句を使い、グループ内で異なる
変数を一つにまとめられる
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これこそLinked Open Data
Cleasky 宮尾美也
メンバー
タウラス
メンバー
Shiny
Trinity
所持
衣装
タイプ
春日未来
メンバー
ja.DBpedia
「桐谷蝶々」
C.V.
156cm
秋月律子
身長
身長
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1. なにかクエリ打つ
2. アイドル名を取得する
3. アイドルのプロフィールを一部取得する
4. ユニット名とメンバーのURIを取得する
5. ユニット名とメンバー名を取得する
6. [余裕あれば]可視化
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IM@Studyによる、アイマス技術本
「週刊IM@Study」
が今週末の”技術書典”にて頒布されます。
im@sparqlだけでなく、様々なIT技術を用いて
アイマスへContributeしているのでぜひ！！
im@sparql ～応用編～
UnrealEngine4で
クエリ結果を可視化する
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アイマスハッカソン2019 in 名古屋
名古屋でもハッカソンですよ、ハッカソン！
テーマ:How to Visualize?
2019/04/21
in 名工大ラーニングコモンズ