Linked Open Data（LOD）の基本的な使い方

Linked Open Data（LOD）
の基本的な使い方
古崎晃司
大阪電気通信大学/LODチャレンジ実行委員会
kozaki@osakac.ac.jp
Python Kansai #01
2019年7月14日

自己紹介
◼ コミュニティ活動
研究成果として
公開中のソフト
◼ 古崎（こざき）晃司@koujikozaki
◼ 所属：大阪電気通信大学・教授
◼ 専門：オントロジー工学（情報科学・人工知能）
＝“かしこい”コンピュータ（ソフトウェア）を作る
→学問にとどまらず，
世の中で使われる技術を作りたい
LOD技術普及の
ためのコンテスト
（２０１１～）
シビックテック
（市民×IT）活動
セマンティックウェブとオントロジー（SWO）研究会
の特別企画（２０１１～）

LODチャレンジ2019開催概要
• 応募期間：2019年6月1日～ 2019年10月1日
• 応募部門：
• 公式サイト http://lodc.jp
• 他コンテストとの重複応募もOK！
2019年内に受賞式を開催！

推論チャレンジとは？
シャーロック・ホームズのような
“推理”（推論）ができるAIシステムの開発
を目指した技術コンテスト
チャレンジのねらい
➢説明可能性（解釈可能性）を有するAI技術に関する最新技
術の促進・共有と，その分析・評価，体系化を行う．
チャレンジタスク
➢推理小説のナレッジグラフ（ホームズの短編小説）を対象に，
ホームズと同じ結論に辿り着き，その理由を説明する．
4
応募締切２０１９年１０月末
公式サイト http://challenge.knowledge-graph.jp
LODとして公開

はじめに，質問
◼ 「Linked Data」
「LOD（Linked Open Data）」
という言葉を聞いたことがある人？
◼ SPARQLについて聞いたことがある人？
◼ Webページを作ったことがある人？

講演概要
◼ Linked Open Data（LOD）の技術紹介
◼ LODの公開事例
◼ LODの使い方
覚えていただきたいキーワード
Linked Open Data（LOD） Linked Data
SPARQL Wikidata DBpedia

Linked Open Data (LOD)
Linked Open Data
＝Linked Data + Open Data（オープンデータ）
＝Linked Dataとして公開されたOpen Data

オープンデータとは
◼ オープンデータとは
◼ 誰でも自由に使える形で公開されているデータ
◼ オープンデータの定義（Open Definition）
◼ “Open data and content can be freely used, modified,
and shared by anyone for any purpose”
（http://opendefinition.org/）
◼ オープンデータでない例
◼ 改変や再配布が禁止されている
◼ 利用者を限定例）学術機関のみ，個人利用不可
◼ 利用目的を限定例）商用利用不可，コンテスト応募目的のみ

オープンデータの２つの観点
◼ ライセンス（cf．クリエイティブコモンズ）
◼ 使用目的を限定せず（例：商用も可），再配布，改変も可
◼ 「作成者のクレジットの表示」の義務付け程度の制限はOK
→“まじめな人”（※）が，安心して使える
＝より多くの人の利用が見込まれる
（※悪いことをする人は，ライセンスを気にせず勝手に使う）
◼ 機械可読な形式
◼ プログラムで処理しやすいフォーマットが望まれる
→“使いたい人”が，簡単に使える
＝低コストで多くのアプリ（活用事例）が作れる
◼ LOD(Linked Open Data)は，「オープンデータの５つの段階」
で「５つ星」と言われている公開方法

5 ★ オープンデータ
http://5stardata.info/ より
オープン
ライセンス
（形式問わず）
機械可読な
フォーマット
オープンな
フォーマット

５★オープンデータにおけるLOD
◼ ★★★★ （RDF）
物事を示すのにURL（IRI）を使いましょう，そうすることで
他の人々があなたのデータにリンクすることができます
◼ ★★★★★ （LOD）
あなたのデータのコンテキストを提供するために
他のデータへリンクしましょう
→LOD（Linked Open Data）
＝Web上で相互にリンクされたOpen Data
※リンクする際には「Webの仕組み」を利用する
◼ データ（物事）を示すのにURL（正確にはIRI）を用いる
◼ データ間を（名前付き）Hyper-linkでリンクする
http://5stardata.info/ja/ より引用

Linked Data (LD)
Linked Data
＝Webの仕組みを用いて相互に“リンクされた”
データ

Linked Data（2007頃-）
◼ Linked Data：Web上のデータを，つなぐ（linkする）ことで，新しい価値
を生み出そうとする取り組み．Webの創始者Tim Berners-Lee氏が提唱
※ Linked Open Data(LOD)：オープンな形で公開されたLinked Data
http://linkeddata.org/
“Webの仕組み”に基づいてデータを公開することで，
Web上に公開された膨大なデータを
統合した１つの知識ベースとして利用可能にする．

Webの仕組み
◼ URLを指定することで，Webページにアクセス
◼ 例）http://www.osakac.ac.jp 「大阪電気通信大学」
のページ
◼ URLは，世界中“すべて”のWebページの場所（ID）
を一意に特定できる仕組み
◼ ハイパーリンクにより，Webページを“つなげる”
◼ リンク先のURLを指定することで，好きなWebページ
と自由に“リンク”できる
◼ リンクを辿って，様々な情報にたどり着ける
◼ リンクを解析による様々なビジネス
◼ 例）Googleなどの検索エンジン

Webの仕組み→Linked Data
◼ URLを指定することで，Webページにアクセス
◼ 例） http://www.osakac.ac.jp 「大阪電気通信大学」の
ページ
◼ URLは，世界中“すべて”のWebページの場所（ID）
を一意に特定できる仕組み
◼ ハイパーリンクにより，Webページを“つなげる”
◼ リンク先のURLを指定することで，好きなWebページ
と自由に“リンク”できる
◼ リンクを辿って，様々な情報にたどり着ける
◼ リンクを解析による様々なビジネス
◼ 例）Googleなどの検索エンジン
データ
データ
Linked Data
Webと同じ仕組みでデータを“公開”し，
相互に“つなぐ”（リンクする）
URI・IRI データ（モノ・コト）
データ（モノ・コト）

Linked Dataの表現例
日本
大阪電気
通信大学
国
1924
設立
寝屋川市
129613133
(VIAF)
国立国会図書館典拠ID
位置する行政区
http://www.wikidata.org/entity/Q7105556 というIRIから得られ
る情報の一部（Wikidataより）
00370288
（Web NDL
Authorities）
skos:exactMatch
大阪電気通信大学標目
リソース：
IRIで表される事物
プロパティ：
リソース間（もしくはリ
ソースとリテラル間）の
関係を表す
リテラル
：文字列
主語述語目的語
トリプル（3つ組み）
①RDFは「トリプルの組み合わせ」
で表される
②目的語が他のリソースのとき，トリプル
を辿って更なる情報が得られる

Linked Data (RDF)の表現例
http://www.wikidata.
org/entity/Q17
org/entity/Q7105556
https://www.wikidata.org/entry/P17 1924
https://www.wikidata.org/entry/P571
org/entity/Q389633
http://viaf.org/
viaf/129613133
http://id.ndl.go.jp/auth
/ndlna/00296951
http://www.w3.org/2004/02/skos/core#exactMatch
大阪電気通信大学
http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#prefLabel
すべてのリソースおよび
プロパティはIRI用いて
表される

Linked Data (RDF)の表現例
org/entity/Q17
org/entity/Q7105556
https://www.wikidata.org/entry/P17 1924
org/entity/Q389633
http://viaf.org/
viaf/129613133
/ndlna/00296951
すべてのリソースおよび
プロパティはIRI用いて
表される
部分的に同じよ
うなIRIが多数，
用いられる
ｗｄ：
ｗｄt：
ｗｄt：
ｗｄt：
ｗｄt：
ｗｄ：
PREFIX（接頭語）
で置き換える
ｗｄ：

PREFIX：IRIの省略表現
wd:Q17
wd:Q7105556
wdt:P17 １９２４
wdt:P571
wd:Q389633
http://viaf.org/
viaf/129613133
wdt:P349
wdt:P131
/ndlna/00296951
部分的に同じよ
うなIRIが多数，
用いられる
PREFIX（接頭語）
で置き換える

LOD/Linked Dataの使い方
◼ Linked Dataの公開・利用方法
◼ 具体例） Wikidataを例として

Linked Dataの公開・利用法
◼ 参照解決可能なhttp IRIs（URL,URI）を用いた公開
◼ IRI（URI, URI）でデータにアクセスが可能
◼ 通常のWebページと同様に，データのURIを用いてhttp:
/ｈｔｔｐｓ：でアクセスし，「つながり」を辿ることが出来る
＝システムによる基本的な処理（リンク解析等）が可能
◼ SPARQLエンドポイントの公開
◼ RDF用のクエリ言語SPARQLにより検索可能なAPIを公開
◼ クエリによるデータ検索・抽出が可能
◼ RDFファイルのダンプの公開
◼ 全データをダウンロードできる形で公開
◼ ダウロードしたファイルをRDFパーサー，RDF-DBなどの
ツールを用いて処理可能
※どの公開方法が提供されているかデータセットに依る

LODの公開例：
Wikidata（ウィキデータ）
• ウィキメディア財団が運営する
Wikipediaの「データ版」
• Wikipediaと同じようにデータを
コミュニティで編集，公開できる
• Wikipediaの「多言語リソース」
の相互リンクのために整備
• SPARQLエンドポイントや各種検
索ツールなども提供
http://wikidata.org/

ウィキデータの特徴
◼ ウィキデータは、自由・共同作業・多言語・二次情報を
特徴とする、構造化データのデータベースです。
◼ 収集された構造化データは、ウィキペディア、ウィキメ
ディア・コモンズや、その他のウィキメディアのプロジェ
クトで活用されているほか、世界中の誰でも利用できま
す。
https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Introduction/ja より
ウィキデータに登録したデータ（知識）は，
そのまま，すぐに，オープンデータとして，
「全世界」に公開される！

WikipediaからWikidataへ
Wikipediaの各記事から
対応する
Wikidata項目へのリンク

Wikidataのデータ例（1/2）
Wikidataにおいて
「大阪電気通信大学（Q7105556）」のデータ
にWebブラウザでアクセスした例
http://www.wikidata.org/entity/Q7105556
（※うまく表示されない場合は，アドレスをコピーしてブラウザにペーストする）
さまざまな言語での
「ラベル」，「概要説明」，「別名」

Wikidataのデータ例（2/2）
述
語
（プ
ロ
パ
テ
ィ
）
目
的
語
（オ
ブ
ジ
ェ
ク
ト
）
他のリソース
へのリンク

http IRIによるデータ取得
◼ WikidataにおけるデータのIRI
◼ http://www.wikidata.org/entity/ +ID で表される
◼ Q＊＊＊＊＊ →リソース（エンティティ）のID
◼ P＊＊＊＊＊ →プロパティ（関係）のID
◼ データ形式を指定したい場合は，IRIの末尾に拡張子
を付けてアクセス
（HTTPリクエストのACCEPTヘッダーで指定）
◼ text/html HTML形式
◼ application/rdf+xml RDF/XML形式
◼ text/turtle スキーマTurtle形式
◼ application/json JSON形式
◼ application/ld+json JSON-LD形式

IRIによるLODのデータ取得例
◼ WikidataにおけるPythonのデータ
◼ HTML
◼ https://www.wikidata.org/wiki/Q28865
◼ RDF/XML
◼ http://www.wikidata.org/entity/Q28865.rdf
◼ Turtle
◼ http://www.wikidata.org/entity/Q28865.ttl
◼ JSON
◼ http://www.wikidata.org/entity/Q28865.json
◼ JSON-LD
◼ http://www.wikidata.org/entity/Q28865.jsonld

ウィキデータの検索サービス
：SPARQLエンドポイント（API）
ここに，クエリを入れる
・ブラウザからのアクセス
https://query.wikidata.org/
・プログラムからのアクセス
https://query.wikidata.org/sparql
クエリ結果の表示

SPARQLによるRDFの検索
◼ SPARQL
◼ RDFデータに対するクエリ言語
◼ 「指定したグラフ構造」に一致するトリプルを検索する
◼ 最も基本的な検索
select ?s ?p ?o
where {
?s ?p ?o .
}
LIMIT 100
↑取得する数の制限
←検索するグラフのパターン
←返す要素
このパターンを変
えることで，欲しい
データを取得する
「.」（ピリオド）
を忘れない
?x（ｘ：任意の文字列）は変数を表す

WikidataのSPARQLサンプル
◼ 例）大阪市内で「位置座標」を持つデータ一覧
◼ サンプルクエリ集
◼ https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:SPARQL_q
uery_service/queries/examples
SELECT DISTINCT ?s ?label ?point
WHERE{
?s rdfs:label ?label ;
wdt:P131 wd:Q35765 ;
wdt:P625 ?point.
FILTER(lang(?label)="ja" )
}
【実行結果】
位置する
行政区画
位置座標
大阪市

SPARQLクエリの
サンプルいろいろ

DBpedia Japaneseの検索例
◼ 「各都道府県で生まれた政治家の数」を調べる
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX dbpedia-owl: <http://dbpedia.org/ontology/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX dbpedia-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/>
PREFIX category-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/Category:>
select distinct ?pref (count(?s) AS ?c) where {
?pref rdf:type dbpedia-owl:Place.
?pref dbpedia-owl:wikiPageWikiLink category-ja:日本の都道府県.
?s rdf:type dbpedia-owl:Politician;
dbpedia-owl:birthPlace ?pref.
}GROUP BY ?pref
ORDER BY ?c （解説）Qiita：DBpediaを使った都道府県別ランキング
http://qiita.com/koujikozaki/items/439fa7ce3e28b738fe10
SPARQLエンドポイント
http://ja.dbpedia.org/sparql

DBpedia Japaneseの検索例
◼ 「各都道府県で生まれた芸人の数」を調べる
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX dbpedia-owl: <http://dbpedia.org/ontology/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX dbpedia-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/>
PREFIX category-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/Category:>
select distinct ?pref (count(?s) AS ?c) where {
?pref rdf:type dbpedia-owl:Place.
?pref dbpedia-owl:wikiPageWikiLink category-ja:日本の都道府県.
?s rdf:type dbpedia-owl:Comedian;
dbpedia-owl:birthPlace ?pref.
}GROUP BY ?pref
ORDER BY ?c
ここを，
Politician→Comedian
に変えるだけ！

Wikidataを用いたランキング
◼ 「日本の政治家の出身大学」ランキング
→実行結果
select ?univ ?univl (count(?s) As ?c) where{
?univ wdt:P31/wdt:P279* wd:Q3918. #大学の一覧取得
?s wdt:P27 wd:Q17; #国籍＝日本
wdt:P106 wd:Q82955; #職業＝政治家
wdt:P69 ?univ. #出身大学
OPTIONAL{
?s rdfs:label ?name. FILTER(lang(?name)="ja")
?univ rdfs:label ?univl . FILTER (lang(?univl) = "ja") .
}
}GROUP BY ?univ ?univl
ORDER BY DESC(?c)
LIMIT 100
政治家の出身大学ランキング
https://qiita.com/koujikozaki/it
ems/a049e2ac1051e0e43be6

Wikidataを用いたランキング
◼ 「日本の総理大臣の出身大学」ランキング
→実行結果
select ?univ ?univl (count(?s) As ?c) where{
?univ wdt:P31/wdt:P279* wd:Q3918. #大学の一覧取得
?s wdt:P27 wd:Q17; #国籍＝日本
wdt:P106 wd:Q82955; #職業＝政治家
wdt:P39 wd:Q274948; #公職＝内閣総理大臣
wdt:P69 ?univ. #出身大学
OPTIONAL{
?s rdfs:label ?name. FILTER(lang(?name)="ja")
?univ rdfs:label ?univl . FILTER (lang(?univl) = "ja") .
}
}GROUP BY ?univ ?univl
ORDER BY DESC(?c)
LIMIT 100
政治家の出身大学ランキング
https://qiita.com/koujikozaki/it
ems/a049e2ac1051e0e43be6
この1行を
追加する

◼ 例）プログラム言語の一覧（ロゴ＋公式HP）
SELECT ?item ?itemLabel ?hp ?t ?pic
WHERE
{
?item wdt:P31 wd:Q9143 .
?item wdt:P154 ?pic .
?item wdt:P856 ?hp .
SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam
wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],en" }
}
【実行結果】
ロゴ画像
ホームページ
分類＝プログラム言語
ラベル出力用の処理
（Wikidataの独自仕様）

◼ Wikidataを使って鉄道会社ごとの総路線長
をランキングしてみる
select ?s ?sLabel ?o
where {
?s wdt:P31 wd:Q728937 .
?s wdt:P17 wd:Q17.
?s wdt:P2043 ?o.
wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],ja". }
}order by desc(?o)
【実行結果】
国＝日本
全長
分類＝鉄道路線
全長で降順にソート

◼ 鉄道運営会社ごとの路線全長の合計
select (SUM(?o) as ?total) ?op ?opLabel
where {
?s wdt:P31 wd:Q728937 .
?s wdt:P17 wd:Q17.
?s wdt:P2043 ?o.
?s wdt:P137 ?op.
wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],ja". }
}GROUP BY ?op ?opLabel
order by desc(?total)
【実行結果】
運営者
運営者で集約
全長の合計

SPARQLクエリ結果の
可視化例（Wikidata利用）

ウィキデータの可視化ツール例
：Reasonator
https://tools.wmflabs.org/reasonator/
ウィキデータのID
を指定するだけで，
データの種類に応
じた可視化が可能
・人物
・場所
・生物
・カレンダー
…など
表示例 https://tools.wmflabs.org/reasonator/?q=Q7105556
表示例（Python） https://tools.wmflabs.org/reasonator/?q=Q28865

ウィキデータの検索結果例
Map表示も可能

ウィキデータの可視化ツール例
：Scholia
◼ ウィキデータから，様々な学術情報を収集して可視化
https://tools.wmflabs.org/scholia/

LODの公開例
とりあえず，
使ってみると楽しそうなLOD

LOD公開の世界的なひろがり
～LODクラウド～
2007/5/1
2007/10/82008/9/182009/7/14
2010/9/222011/9/19時点
Linking Open Data cloud diagram 2014, by Max Schmachtenberg, Christian Bizer, Anja Jentzsch
and Richard Cyganiak. http://lod-cloud.net/
１つの丸が個別に公開
されたDBを表す．
2014/08/30時点
DBpedia

LOD公開の世界的なひろがり
～LODクラウド～
2018-05-30
（1,186データセット）
http://lod-cloud.net/

LODの世界的なひろがり
Linking Open Data cloud diagram，http://lod-cloud.net/
2007/5 12データセット
2014/8
2009/7
2017/2 1,139データセット
LODの公開は，
この10年で
急速に広まっている

DBpedia/Wikidata in LODクラウド
DBpedia
Wikidata

日本語で使えるLODの例
法人インフォ（経済産業省） eStat 統計LOD国立国会図書館LOD
DBpedia Ｗｉｋｉｄａｔａ JapanSearch

DBpedia
Wikipediaの各記事のインフォボックスの情報を抽出して自動
生成されるLOD
様々なデータをつなぐLODのハブ的な存在となっている．
※英語版と日本語版で，データ構造の違いがあるので注意
http://dbpedia.org/
日本語版のDBPediaは
http://jp.dbpedia.org/
インフォボックスの例

DBpediaのデータ例（大阪市）
すべてのWikipediaの記事が
http://ja.dbpedia.org/resource/大阪市
のようなURL（IRI）でデータ化されている
生データの取得
検索API
プログラムからの
データ取得も可能

例）LODからの事実情報の取得
◼ DBpediaを百科事典的な
“知識”（事実情報）を取得する
ための汎用情報源として利用
医療分野での利用例
http://lod.hozo.jp/DiseaseChainViewer/ 生物分野での利用例
http://biomimetics.hozo.jp/
多言語対応も可能！

LOD/Linked Dataの例
Japan Search
https://jpsearch.go.jp/
・国内デジタルアーカイブの統合検索サービス
・SPARQLエンドポイントあり

統計LOD
http://data.e-stat.go.jp/lodw/
・日本政府の統計データのLOD

統計LODの使用例
ザ・地域統計パワーバトル
◼ LODチャレンジ2018 最優秀賞（林正洋）
◼ https://www.mirko.jp/townpower/

法人インフォ
https://hojin-info.go.jp/
・国内企業情報がSPARQLで取得可能

Web NDL Authorities
https://id.ndl.go.jp/auth/ndla/
・参照解決可能
.rdf .ttl .json

Linked Data/LODの利用技術

LOD（RDF）を扱うための
技術・ツール
◼ RDF用のライブラリ
◼ https://github.com/KnowledgeGraphJapan/sparql-
library-examples にプログラム言語でのサンプルあり
◼ Pythonを使うなら，SPARQLWrapper（SPARQL Endpoint
interface to Python）がおススメ
◼ https://rdflib.github.io/sparqlwrapper/
◼ Javaを使うなら，Apache Jenaがおススメ
◼ https://rdflib.github.io/sparqlwrapper/
◼ RDFファイルをDBに格納して使用するには
◼ FusekiやVirtuosoなどのRDF-DBを使用
◼ チュートリアル資料
◼ Jena，Fusekiの簡単な使用方法，SPARQLクエリの書き方な
どhttps://github.com/KnowledgeGraphJapan/LODws2nd

まとめ：
LODの基本的な使い方
◼ LOD（Linked Open Data）
◼ Linked Dataとして公開されたOpen Data
◼ Linked Dataは，Web上で公開されたデータを
「つなぐ」仕組み
◼ URL（IRI）を用いたグローバルに一意なデータの識別
◼ データ間の“リンク”
既に多くのデータがLODとして公開されている！
◼ Wikidata， DBpedia， JapanSearch，など
◼ Linked Data/LODを使うには
◼ IRI（URL,URI）で，直接データを所得
◼ SPARQLクエリで検索
◼ Pythonをはじめ，各種プログラム言語のライブラリあり

参考資料：LOD全般
◼ Linked Data/Knowledge Graphチュート
リアル（※今後，情報を徐々に充実させます）
◼ http://knowledge-graph.jp/
◼ LODチャレンジ
◼ http://lodc.jp
◼ 過去の受賞作品を見ると，LOD活用のヒントに
◼ LODC2019への応募も受付中！（10/1まで）
◼ ナレッジグラフ推論チャレンジ
◼ https://challenge.knowledge-graph.jp/

参考資料：SPARQLについて
◼ SPARQL仕様（W3Cのドキュメント）
◼ SPARQL 1.1 Query Language
https://www.w3.org/TR/sparql11-query/
◼ SPARQLの解説本
◼ オープンデータ時代の標準Web API SPARQL
http://sparqlbook.jp/
◼ SPARQL入門スライド（ｂｙ古崎）
◼ DBpedia Japaneseを例にした解説
https://www.slideshare.net/KoujiKozaki/4lod
◼ 解説記事
◼ Wikidataを使って鉄道会社ごとの総路線長をランキングしてみる
https://qiita.com/RK-miha/items/6d94f425871c4e9f5f73
◼ DBpediaを使った都道府県別ランキング
http://bit.ly/2oDPl0Q
◼ Wikidataを使った日本の政治家の出身大学ランキング
http://bit.ly/2PBt8fn
http://sparqlbook.jp/より

参考資料：学術系
◼ 人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー（SWO）研究会
◼ http://www.sigswo.org/ 研究会資料公開あり
◼ ISWCサーベイ
◼ 分野のトップカンファレンスISWCの発表論文をSWO研究会有志でサーベイし，
日本語スライドにまとめた資料
◼ ISWC2018サーベイ
https://github.com/sigswo/files/raw/master/SIG-SWO-047-ISWC2018-
Survey.pdf
◼ ISWC2017サーベイ http://id.nii.ac.jp/1004/00009109/
◼ ISWC2016サーベイ http://id.nii.ac.jp/1004/00008619/
◼ 主な関連国際会議
◼ International Semantic Web Conference (ISWC)
http://swsa.semanticweb.org/content/international-semantic-web-
conference-iswc
◼ ESWC（Extended Semantic Web Conference）
◼ The Conferences on Formal Ontology in Information Systems （FOIS）
◼ KEOD（International Joint Conference on Knowledge Discovery,
Knowledge Engineering and Knowledge Management）
http://www.keod.ic3k.org/websites.aspx

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