RDFデータの解析ファンクション

7.10 RDFデータの解析関数

oracle.spatial.rdf.client.jenaパッケージのSemNetworkAnalystクラスを使用して、RDFデータで解析関数を実行することができます。

このサポートは、ネットワークデータ・モデル・グラフのロジックを基礎となるRDFデータ構造体に統合します。そのため、RDFデータでの解析関数を使用するには、Oracle Spatialトポロジおよびネットワーク・データ・モデル開発者ガイドで説明されている、ネットワーク・データ・モデル・グラフ機能についても理解しておく必要があります。

必要なNDM Javaライブラリ(sdonm.jarとsdoutl.jarを含む)は、ディレクトリ$ORACLE_HOME/md/jlibの下にあります。xmlparserv2.jar($ORACLE_HOME/xdk/libの下)を、classpath定義に含める必要があることに注意してください。

例7-6 RDFデータ上の解析ファンクションの実行

例7-6では、SemNetworkAnalystクラス(NDM NetworkAnalyst APIを内部的に使用)を使用します。

Oracle oracle = new Oracle(jdbcUrl, user, password);
GraphOracleSem graph = new GraphOracleSem(oracle, modelName);
 
Node nodeA = Node.createURI("http://A");
Node nodeB = Node.createURI("http://B");
Node nodeC = Node.createURI("http://C");
Node nodeD = Node.createURI("http://D");
Node nodeE = Node.createURI("http://E");
Node nodeF = Node.createURI("http://F");
Node nodeG = Node.createURI("http://G");
Node nodeX = Node.createURI("http://X");
 
// An anonymous node
Node ano = Node.createAnon(new AnonId("m1"));
 
Node relL = Node.createURI("http://likes");
Node relD = Node.createURI("http://dislikes");
Node relK = Node.createURI("http://knows");
Node relC = Node.createURI("http://differs");
 
graph.add(new Triple(nodeA, relL, nodeB));
graph.add(new Triple(nodeA, relC, nodeD));
graph.add(new Triple(nodeB, relL, nodeC));
graph.add(new Triple(nodeA, relD, nodeC));
 
graph.add(new Triple(nodeB, relD, ano));
graph.add(new Triple(nodeC, relL, nodeD));
graph.add(new Triple(nodeC, relK, nodeE));
graph.add(new Triple(ano,   relL, nodeD));
graph.add(new Triple(ano,   relL, nodeF));
graph.add(new Triple(ano,   relD, nodeB));
 
// X only likes itself
graph.add(new Triple(nodeX, relL, nodeX));
 
graph.commitTransaction();
HashMap<Node, Double> costMap = new HashMap<Node, Double>();
costMap.put(relL, Double.valueOf((double)0.5));
costMap.put(relD, Double.valueOf((double)1.5));
costMap.put(relC, Double.valueOf((double)5.5));
 
graph.setDOP(4); // this allows the underlying LINK/NODE tables
                 // and indexes to be created in parallel.
 
SemNetworkAnalyst sna = SemNetworkAnalyst.getInstance(
    graph,   // network data source
    true,    // directed graph
    true,    // cleanup existing NODE and LINK table
    costMap
    );
 
psOut.println("From nodeA to nodeC");
Node[] nodeArray = sna.shortestPathDijkstra(nodeA, nodeC);
printNodeArray(nodeArray, psOut);
 
psOut.println("From nodeA to nodeD"); 
nodeArray = sna.shortestPathDijkstra( nodeA, nodeD);
printNodeArray(nodeArray, psOut);
 
psOut.println("From nodeA to nodeF");
nodeArray = sna.shortestPathAStar(nodeA, nodeF);
printNodeArray(nodeArray, psOut);
 
psOut.println("From ano to nodeC");
nodeArray = sna.shortestPathAStar(ano, nodeC);
printNodeArray(nodeArray, psOut);
 
psOut.println("From ano to nodeX");
nodeArray = sna.shortestPathAStar(ano, nodeX);
printNodeArray(nodeArray, psOut);
 
graph.close();
oracle.dispose();
...
...
   
// A helper function to print out a path
public static void printNodeArray(Node[] nodeArray, PrintStream psOut)
{
  if (nodeArray == null) {
    psOut.println("Node Array is null");
    return;
  }
  if (nodeArray.length == 0) {psOut.println("Node Array is empty"); }
  int iFlag = 0;
  psOut.println("printNodeArray: full path starts");
  for (int iHops = 0; iHops < nodeArray.length; iHops++) {
    psOut.println("printNodeArray: full path item " + iHops + " = "
        + ((iFlag == 0) ? "[n] ":"[e] ") + nodeArray[iHops]);
    iFlag = 1 - iFlag;
  }
}

次に、例7-6について説明します。

GraphOracleSemオブジェクトが構築され、少数のトリプルがGraphOracleSemオブジェクトに追加されます。これらのトリプルは、複数の個人と、好き、嫌い、知人および他人などの関係を記述します。
コスト・マッピングは、数値コストの値を異なるリンク/述語(RDFグラフの)に割り当てるために作成されます。この場合、0.5、1.5および5.5は、それぞれに述語likes、dislikesおよびdiffersに割り当てられます。このコスト・マッピングはオプションです。マッピングがないとき、すべての述語は同じコスト1に割り当てられることになります。コスト・マッピングが指定される際、このマッピングは完全である必要はなく、コスト・マッピングに含まれない述語には、デフォルト値の1が割り当てられます。

例7-6の出力は、次のとおりです。この出力には、指定された開始ノードと終了ノードの最短経路が示されます。sna.shortestPathAStar(ano, nodeX)の戻り値は、これらの2つのノード間には経路がないため、NULLになります。

From nodeA to nodeC
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] http://A           ## "n" denotes Node             
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://likes       ## "e" denotes Edge (Link)
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://B
printNodeArray: full path item 3 = [e] http://likes
printNodeArray: full path item 4 = [n] http://C
 
From nodeA to nodeD
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] http://A
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://likes
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://B
printNodeArray: full path item 3 = [e] http://likes
printNodeArray: full path item 4 = [n] http://C
printNodeArray: full path item 5 = [e] http://likes
printNodeArray: full path item 6 = [n] http://D
 
From nodeA to nodeF
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] http://A
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://likes
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://B
printNodeArray: full path item 3 = [e] http://dislikes
printNodeArray: full path item 4 = [n] m1
printNodeArray: full path item 5 = [e] http://likes
printNodeArray: full path item 6 = [n] http://F
 
From ano to nodeC
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] m1
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://dislikes
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://B
printNodeArray: full path item 3 = [e] http://likes
printNodeArray: full path item 4 = [n] http://C
 
From ano to nodeX
Node Array is null

基礎となるRDFグラフ・ビュー(SEMM_<rdf_graph_name>またはRDFM_<rdf_graph_name>)は、NDM関数で直接使用することができないため、必要な表(指定されたRDFグラフに導出されるノードとリンクを含む)は、SemNetworkAnalystで作成されます。これらの表は、RDFグラフが変更されても自動更新されないため、SemNetworkAnalyst.getInstanceにcleanupパラメータにtrueを設定し、古いノードを削除して表をリンクさせ、更新された表を再構築します。

例7-7 RDFデータ上のNDM nearestNeighbors関数の実装

例7-7では、RDFデータ上にNDM nearestNeighbors関数を実装します。これによってSemNetworkAnalystインスタンスからNetworkAnalystオブジェクトを取得し、ノードIDを取得してPointOnNetオブジェクトを作成し、LogicalSubPathオブジェクトを処理します。

%cat TestNearestNeighbor.java 
 
import java.io.*;
import java.util.*;
import org.apache.jena.graph.*;
import org.apache.jena.update.*;
import oracle.spatial.rdf.client.jena.*;
import oracle.spatial.rdf.client.jena.SemNetworkAnalyst;
import oracle.spatial.network.lod.LODGoalNode;
import oracle.spatial.network.lod.LODNetworkConstraint;
import oracle.spatial.network.lod.NetworkAnalyst;
import oracle.spatial.network.lod.PointOnNet;
import oracle.spatial.network.lod.LogicalSubPath;
 
/**
 * This class implements a nearestNeighbors function on top of RDF data
 * using public APIs provided in SemNetworkAnalyst and Oracle Spatial NDM
 */
public class TestNearestNeighbor
{
  public static void main(String[] args) throws Exception
  {
    String szJdbcURL = args[0];
    String szUser    = args[1];
    String szPasswd  = args[2];
 
    PrintStream psOut = System.out;
 
    Oracle oracle = new Oracle(szJdbcURL, szUser, szPasswd);
    
    String szModelName = "test_nn";
    // First construct a TBox and load a few axioms
    ModelOracleSem model = ModelOracleSem.createOracleSemModel(oracle, szModelName);
    String insertString =  
      " PREFIX my:  <http://my.com/> " +
      " INSERT DATA "                             +
      " { my:A   my:likes my:B .                " +
      "   my:A   my:likes my:C .                " +
      "   my:A   my:knows my:D .                " +
      "   my:A   my:dislikes my:X .             " +
      "   my:A   my:dislikes my:Y .             " +
      "   my:C   my:likes my:E .                " +
      "   my:C   my:likes my:F .                " +
      "   my:C   my:dislikes my:M .             " +
      "   my:D   my:likes my:G .                " +
      "   my:D   my:likes my:H .                " +
      "   my:F   my:likes my:M .                " +
      " }   ";
    UpdateAction.parseExecute(insertString,  model);
 
    GraphOracleSem g = model.getGraph();
    g.commitTransaction();
    g.setDOP(4);
 
    HashMap<Node, Double> costMap = new HashMap<Node, Double>();
    costMap.put(Node.createURI("http://my.com/likes"),    Double.valueOf(1.0));
    costMap.put(Node.createURI("http://my.com/dislikes"), Double.valueOf(4.0));
    costMap.put(Node.createURI("http://my.com/knows"),    Double.valueOf(2.0));
 
    SemNetworkAnalyst sna = SemNetworkAnalyst.getInstance(
        g,     // source RDF graph
        true,  // directed graph
        true,  // cleanup old Node/Link tables
        costMap
        );
 
    Node nodeStart = Node.createURI("http://my.com/A");
    long origNodeID = sna.getNodeID(nodeStart);
 
    long[] lIDs = {origNodeID};
 
    // translate from the original ID
    long nodeID = (sna.mapNodeIDs(lIDs))[0]; 
 
    NetworkAnalyst networkAnalyst = sna.getEmbeddedNetworkAnalyst();
 
    LogicalSubPath[] lsps = networkAnalyst.nearestNeighbors(
      new PointOnNet(nodeID),      // startPoint
      6,                           // numberOfNeighbors
      1,                           // searchLinkLevel
      1,                           // targetLinkLevel
      (LODNetworkConstraint) null, // constraint
      (LODGoalNode) null           // goalNodeFilter
      );
 
    if (lsps != null) {
      for (int idx = 0; idx < lsps.length; idx++) {
        LogicalSubPath lsp = lsps[idx];
        Node[] nodePath = sna.processLogicalSubPath(lsp, nodeStart);
        psOut.println("Path " + idx);
        printNodeArray(nodePath, psOut);
      }
    }
 
    g.close();
    sna.close();
    oracle.dispose();
  }
 
 
  public static void printNodeArray(Node[] nodeArray, PrintStream psOut)
  {
    if (nodeArray == null) {
      psOut.println("Node Array is null");
      return;
    }
    if (nodeArray.length == 0) {
      psOut.println("Node Array is empty");
    }
    int iFlag = 0;
    psOut.println("printNodeArray: full path starts");
    for (int iHops = 0; iHops < nodeArray.length; iHops++) {
      psOut.println("printNodeArray: full path item " + iHops + " = "
          + ((iFlag == 0) ? "[n] ":"[e] ") + nodeArray[iHops]);
      iFlag = 1 - iFlag;
    }
  }
}

例7-7の出力は、次のとおりです。

Path 0
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] http://my.com/A
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://my.com/likes
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://my.com/C
 
Path 1
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] http://my.com/A
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://my.com/likes
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://my.com/B
 
Path 2
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] http://my.com/A
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://my.com/knows
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://my.com/D
 
Path 3
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] http://my.com/A
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://my.com/likes
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://my.com/C
printNodeArray: full path item 3 = [e] http://my.com/likes
printNodeArray: full path item 4 = [n] http://my.com/E
 
Path 4
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] http://my.com/A
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://my.com/likes
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://my.com/C
printNodeArray: full path item 3 = [e] http://my.com/likes
printNodeArray: full path item 4 = [n] http://my.com/F
 
Path 5
printNodeArray: full path starts
printNodeArray: full path item 0 = [n] http://my.com/A
printNodeArray: full path item 1 = [e] http://my.com/knows
printNodeArray: full path item 2 = [n] http://my.com/D
printNodeArray: full path item 3 = [e] http://my.com/likes
printNodeArray: full path item 4 = [n] http://my.com/H

グラフにおけるパスの文脈情報の生成

親トピック: RDF Graph Support for Apache Jena

7.10.1 グラフにおけるパスの文脈情報の生成

パスそのものに加え、グラフ内のパスに関する文脈情報を参照することは、有用な場合があります。SemNetworkAnalystクラスのbuildSurroundingSubGraphメソッドは、DOTファイル(グラフ記述言語ファイル、拡張子.gv)を、指定されたWriterオブジェクトに出力できます。パスのノードごとに、最大10の直接の隣接が、パス周辺のサブグラフを生成するために使用されます。次の例は、文脈情報(特に例7-6で使用する解析ファンクションからの出力)を持つDOTファイルの作成方法を示したものです。

nodeArray = sna.shortestPathDijkstra(nodeA, nodeD);
printNodeArray(nodeArray, psOut);
 
FileWriter dotWriter = new FileWriter("Shortest_Path_A_to_D.gv");
sna.buildSurroundingSubGraph(nodeArray, dotWriter);

先の例から生成される出力DOTファイルは、次の例に示すように単純な形をしています。

% cat Shortest_Path_A_to_D.gv
digraph { rankdir = LR; charset="utf-8"; 
 
"Rhttp://A" [ label="http://A" shape=rectangle,color=red,style = filled, ];
"Rhttp://B" [ label="http://B" shape=rectangle,color=red,style = filled, ];
"Rhttp://A" -> "Rhttp://B" [ label="http://likes"  color=red, style=bold, ];
"Rhttp://C" [ label="http://C" shape=rectangle,color=red,style = filled, ];
"Rhttp://A" -> "Rhttp://C" [ label="http://dislikes" ];
"Rhttp://D" [ label="http://D" shape=rectangle,color=red,style = filled, ];
"Rhttp://A" -> "Rhttp://D" [ label="http://differs" ];
"Rhttp://B" -> "Rhttp://C" [ label="http://likes"  color=red, style=bold, ];
"Rm1" [ label="m1" shape=ellipse,color=blue, ];
"Rhttp://B" -> "Rm1" [ label="http://dislikes" ];
"Rm1" -> "Rhttp://B" [ label="http://dislikes" ];
"Rhttp://C" -> "Rhttp://D" [ label="http://likes"  color=red, style=bold, ];
"Rhttp://E" [ label="http://E" shape=ellipse,color=blue, ];
"Rhttp://C" -> "Rhttp://E" [ label="http://knows" ];
"Rm1" -> "Rhttp://D" [ label="http://likes" ];
}

SemNetworkAnalystクラスとGraphOracleSemクラスのメソッドを使用して、より洗練された視覚表現で解析関数出力を生成することもできます。

前述のDOTファイルを、様々なイメージ形式に変換できます。図7-1は、前述のDOTファイルの情報を表現するイメージです。

図7-1 解析関数出力のビジュアル表示

「図7-1 解析ファンクション出力のビジュアルな表現」の説明

親トピック: RDFデータの解析関数