情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年，「データのウェブ」と呼ばれるセマンティック・ウェブは，
Linked Open Data(LOD)を活用することによって急速に広まりつつ
ある．これらのエンドポイントと呼ばれるそれぞれのLOD情報源に
対し，SPARQLに基づくクエリを発行することによって様々な情報を
得ることができる．無数にあるエンドポイントから適切なものを選
び出すには，各エンドポイントにどのような内容が含まれているか
を把握している必要があり，その最適化手法の実現は課題の1つで
ある．本研究では，LOD検索において有益なエンドポイントを探す
ために，決定理論の一つであるBudget-Limited Multi Armed Bandit
をこの問題へ適用することを考える．