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SPARQLと呼ばれるRDFデータ用のクエリを発行して検索できる Web API、SPARQLエンドポイントが現在多数公開されており、それをまとめた記事を以前 Qiita に投稿していました。 以前からこれらのAPIを検索できるサイトが欲しいなと思っていましたが、今回自分で作ってみました。 この Linked Data API Navi を紹介したいと思います。 特徴 Linked Data API Naviには以下の特徴があります。詳細は後述します。 主に日本語コンテンツを提供するWeb API(SPARQLエンドポイント)を対象 Web APIのライセンスを可能な限り明記、ほとんどはオープンデータ 本サイトで Web APIからデータを取得・検索可能(一部除く) オープンデータ提供サイトのデータセットについて収集して Web API を独自提供 独自Web APIについて このサイトは

2023年1月現在、利用できるSPARQLエンドポイントを調べてまとめてみました。 今回は以下のような形で調べました。 主に日本語のデータが含まれる おそらくオープンデータである SPARQLクエリSELECT * WHERE{?s ?p ?o.} limit 10 をqueryパラメータに設定してJSONまたはXMLの検索結果が得られる それぞれのSPARQLエンドポイントについて それぞれのサイトのトップページ Web APIとして利用可能なSPARQLエンドポイントのURL(GETパラメータでJSON/XMLが出力される) サイト内に利用に関する記載がある場合はそのURL をまとめました。 なお、以下のリストは一部を除き、Linked Data API Naviで検索可能です。 こちらの使い方は以下にまとめています。 SPARQLエンドポイント 確認 リンクをクリックすると、直近のS

先日、私が公開しているWebサイト 図書館施設データポータル について紹介した以下のQiitaの記事 が、はてなブックマークにて、200を超えるブックマークをいただき、TwitterなどSNS等でも多数の共有をいただけたようで、多くの方に私の公開するWebサイトを知っていただきとてもうれしかったです。 また、私の想像よりも図書館が持つデジタルデータに興味を持っている方々がたくさんおられるのだなと思いました。その反面、過去の騒動の影響か図書館のデータの利用に不安を持たれている方も少なからずおられるようでした。 図書館施設データポータル で使用しているデータは、先のQiitaの記事でも書いていますが、各館のWebサイトをスクレイピングしたものではなく国立国会図書館が公開する「図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」試行版LODのデータセットをダウンロード・加工して使用しています。

国立国会図書館では、さまざまなオープンデータが公開されています。 その中に「図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」試行版LODがあります。 これは、日本全国の図書館に関する情報が網羅的にまとめられているRDFデータとなります。 提供されているデータはXMLファイルなので個別にデータを取得するためにはプログラムなどで処理する必要があるので、Webブラウザで各データを見やすく提供するWebサイト「図書館施設データポータル」を作成しました。 ここでは、 図書館施設データポータル を紹介します。 図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」試行版LOD とは 元データは、「図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」という図書館等につけられる国際的な識別子で、国立国会図書館では、このISILが付与される図書館の情報をオープンデータ(XMLファイルのRDFデータ)

AWSサーバレスでSPARQLエンドポイントの構築を試してみた第2弾です。 第1弾はこちらです。 AWSサーバレスでSPARQLエンドポイントを構築(Node.js+quadstore編) https://qiita.com/uedayou/items/bdf7a802e27fe330044e 前回は利用したライブラリの関係で検索速度に難があり限定した用途であれば使える、という感じでした。 今回はRDFストアとしては実績があるApache Jenaを使ってみました。 環境 AWS Lambda Amazon API Gateway 前回と同じくAWS Lambda+API Gatewayという構成です。 Apache Jena は jena-core jena-arq jena-tdb を使用しています。 TDBで使う方法以外にRDFファイルを直接使用することもできますが、以下の結果も踏ま

先日、経済産業省から「IMIコンポーネントツール」というものが公開されました。 IMIコンポーネントツール https://info.gbiz.go.jp/tools/imi_tools/ 今回、この中の「(1) 住所変換コンポーネント」をいろいろ使ってみたので、そのことについて投稿したいと思います。 住所変換コンポーネントについて、以下のブログで詳しく解説されています。 経産省発の npm モジュール！住所や電話番号の正規化、ジオコーディングなどができる IMI コンポーネントツールを試した！ 住所変換コンポーネントは、簡単に言うとあいまいな住所表記を正規化してくれるツールと理解しています。 私は個人でLinked Open Addresses Japan(以下、住所LODと呼びます)という住所データをLinked Open Dataで公開するサイトを運営しています。 住所LODについて

日本の行政区画のポリゴンデータや代表点としての緯度経度データをダウンロードできる住所Linked Open Data(住所LOD)サイト、Linked Open Addresses Japan(試作版)の活用方法として、住所毎に集計された統計データを地図上に可視化するWebアプリの作成方法を紹介します。 loaviz loavizは、Linked Open Addresses Japan(試作版)のデータを利用する行政区画を可視化するアプリです。以下は東京都の市区町村の行政区画のポリゴンデータにランダムで色をつけた例です。 従来、地図上にこのような表示をするときは自分で行政区画のデータを集め、WebアプリであればGeoJSONやTopoJSONなどの地理空間データに変換しなければならず、少なからずGISに関する知識が必要でした。 このloavizを使えば、そういった専門的な知識なしに、住所

2016年8月に自治体のオープンデータを5つ星オープンデータ・Linked Data4原則に準拠したLinked Open Data、へ変換するデータソン「オープンデータをLOD化するデータソン in 高槻」を開催しました。 ここでは、そのデータソンの手順をまとめました。 5つ星オープンデータとは Linked Open Data(LOD)は、 あらゆるデータの識別子としてURIを使用する。 識別子には（URNや他のスキームではなく）HTTP URIを使用し、参照やアクセスを可能にする。 URIにアクセスされた際には有用な情報を標準的なフォーマット（RDFなど）で提供する。 データには他の情報源における関連情報へのリンクを含め、ウェブ上の情報発見を支援する。 (Wikipedia:Linked Open Dataより引用) の4つを満たしているものとされています。 この4つの原則(Link

#Linked Open Addresses Japan サイトのURLは以下のになります。 http://uedayou.net/loa/ 使い方 住所データの引き方は2種類あります。URLに直接入力する方法と、トップページからブラウジングする方法です。 URLに直接入力 Firefox、Chrome等WebブラウザのURL入力フォームに住所を直接入力することで、該当住所のデータが閲覧できます。 入力は以下のようにしてください。 http://uedayou.net/loa/[都道府県][市区町村][町・大字][丁目・字][番地] 「一丁目」等の丁目の数は漢数字で記述してください。 番地は半角数字で記述して「1番」、「1番地」のような「番」、「番地」をつけないでください。 たとえば、「東京都千代田区永田町一丁目7番」という住所のデータを見たい場合は以下のようにURLを作ります。 トップペ