セマンティックWEB の紹介
WEB上のデータの爆発で、検索困難になる状況を回避する次世代WEBの研究が行われている。
作戦としては、データに意味のネットワーク（オントロジー）情報を付加してネットに公開する（ネット公開は面倒になる）。
例：
X社はマザーボードにプロセッサを取り付けて売る会社だったとする。X社は、製造時にA社とB社のプロセッサを性能比較し、性能が同じなら安い方のプロセッサを購入する
（もちろん全自動で）。
A社、B社ともプロセッサをネット販売しているが、
A社は、会社名：A、CPU:A2000、Freq:3G。
B社は、メーカ：B、Processor:B2、Frequency:3000M。
とか書いてある。
X社は、会社名＝メーカ、CPU=Processor、Freq=Frequency、１G=1000Mを判断しなくてはいけない。
これに対し、各社A,Bはオントロジーと製品データを公開し、X社はそれらのオントロジーから共通部分を定義するオントロジーを作成し、検索を行う。
Jena
Jenaとは、JavaにRDFやオントロジーOWLを扱うAPIを加えたもので３つの機能を持つ。
（１） 概念のネットワーク（概念の木構造）から、RDFファイルを作る。
（２） RDFに関してMySQLの様な検索クエリーを出せる。検索エンジンARQと呼ばれる。
（３） OWLに関する推論を実行する。推論とはRDFに陽に書かれていない情報までも、RDFネットを辿って探しだす。
今回は、この（３）のデモを行う。
Exampleプログラム（写真検索）
動機：沢山の写真を撮ってPCに格納しておくと、後で探すのが大変。
概要：写真をPCにしまう時、簡単な情報（年、季節、国、場所、対象<山、海、動物、植物>）を書き込んでおいて、
検索は、アメリカの山の写真、とかヨーロッパで撮った動物の写真、とか2000年の秋に日本で撮った写真、などに対してリストをプリントする。
Photo.javaの構成
今回の状況設定：撮影は2008年の春と秋、場所はハワイで海を、ロッキー山脈で山を、上野で動物を、小石川で植物を撮影します。
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Photo.javaの構造
課題１：プログラムを理解し、述語部と目的語部が与えられた時主語を求める関数
printModelWithPredicateObject()と、
主語部と目的語部が与えられた時述語部を求める関数
printModelWithSubjectObject()を作れ。
課題２：国と撮影対象（山、海、動物、植物）を与えると場所を出力するように、RDFとOWLを修正せよ。
課題３：撮影年と季節を与えると、写真ファイルを出力するようにせよ。
RＤＦの読み方
（A）基本は、三つ組（トリプル：主語、述語、目的語）で２ノード間の関係を示す。
例： 正式には三つ組なので次のように書くべきだが、
<rdf:Description rdf:about=”subject”> <predicate> <rdf:Description rdf:about=”object” </rdf: Description > ＜/predicate>
</rdf: Description >
RDFでは次の様に省略形で書ける
<rdf:Description rdf: about=”subject”> <predicate> “object” < /predicate>
</rdf:Description>
さらに簡単に、次の様に省略できる
<rdf:Description rdf: about=”subject”> <predicate rdf:resource= “object” />
</rdf:Description>
（B）もう少し複雑な関係は次のように書く
<rdf:Description rdf:about=”&h;Ueno”>
<rdf:type rdf:resource=”Place”/>
<rdf:BeMemberOf rdf:resource=”&;Japan”/>
<Number rdf:datatype=”positiveinteger”>11</h:Number>
</Description>
は、
上のRDFデータを読むヒント
（１） RDF属性
(1) rdf:about：ノードにグローバルな名前を付ける（主語を定義する）
(2) rdf:resource は目的語であることを示す
(3) rdf:datatype は値のデータタイプを示す。
（２） />で終わっているものは端末であることを示す。
（３） 図の２重四角はOWLの方で定義されている。（とりあえずは無視して）
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ＯＷＬ（オントロジー言語）の読み方
３つのタイプがある。
（１） owl:Class： オブジェクトが出来るもの（まさにJavaのクラスに相当）。
例えばowl:Class CountryにはJapanとかUSAのようなオブジェクトができる。
（２） owl:DataTypeProperty：整数とか負数とかデータのタイプを定義
（３） owl:ObjectProperty：クラス間の関係を定義する。Objectの性質という意味。
（注意：このObjectはClass-Objectのオブジェクトであり、主語、述語、目的語の目的語を表すObjectではない）
そのため、図で描くと述語（ノード間の関係）の所に書かれる。
（重要）Objectの性質なので、data.rdf（オブジェクトの表）のrdfファイルで参照される。
この定義で使われる、domainは関係矢印のお尻、rangeは矢の先端を示す。
このタイプでは、さらにプロパティの型を指定できる。今回の例では、
(1)TransitiveProperty：推移型、友達の友達は友達。
(2)FunctionalProperty：関数型、矢印の先は０個または１個しか指定できない。
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写真検索オントロジー
