O-024
Broadicの導入によるマルチプルラベル伝搬アルゴリズムの性能改善と評価

◎槇　俊孝・髙橋和生・若原俊彦・山口明宏（福岡工大）・小舘亮之（津田塾大）・曽根原登（NII）

Linked Open Data（LOD）は，RDFに則り主語，述語，目的語の3つ組でURIを用いてデータを表現し，関連データへのURIを適当に含めることで各LODがリンクし巨大なデータベースとなる．しかし，現存のLODはリンク構造が十分とは言えず，その一原因として表記揺れの課題がある．このため，著者らは先行研究においてLODの潜在的なリンクを予測するマルチプルラベル伝搬アルゴリズム（MLPA）を提案した．MLPAは，従来のラベル伝搬アルゴリズムとは異なり意味距離でラベルを予測することができ，リンク予測を柔軟に制御することが可能である．本研究では，表記揺れ補償API「Broadic」を用いてMLPAの性能改善を行い，LODのオントロジー化を図る．