옳은 길로..

RDF 형태의 데이터는 주어-술어-목적어 이렇게 트리플 구조를 가지고 있기 때문에 이들을 연결하면 그래프 형태로 표현이 됩니다. 이러한 특징으로 인해 그래프 형태로 visualization이 가능한데, 그래프로 그리기 위한 여러가지 라이브러리들이 존재합니다. 그 중에서 간단하게 사용할 수 있는 graph-notebook 이라는 라이브러리가 있습니다. graph-notebook은 그래프 데이터베이스에 질의하여 결과를 가져올 수 있는데 SPARQL,Gremlin, Cypher 언어를 지원합니다. 이 중에서 우리는 RDF를 사용하기 때문에 SPARQL언어를 사용하여 SPARQL Endpoint에 질의하여 결과를 그래프로 표현해보도록 하겠습니다. SPARQL은 로컬에 구성한 Endpoint로 질의를 하거나 다른..

SPARQL Endpoint를 제공하는 곳이 있으면 SPARQL 을 통해 원하는 데이터를 웹상에서 가져올 수 있다. 이전 내용(https://joyhong.tistory.com/144) 에서는 Fuseki를 활용하여 간단하게 SPARQL Endpoint를 구성해 보았는데 로컬에 SPARQL Endpoint를 구성하고 여기에 질의를 해보는 내용을 기술하였다. 사용하는 라이브러리는 SPARQLWrapper와 RDFLib 이다. SPARQL Endpoint에 질의하기SPARQL Endpoint를 제공하면 웹상에서 자유롭게 질의를 하여 결과를 받아 올 수 있다. 이 전에 Fuseki를 활용하여 간단하게 SPARQL Endpoint를 구축하였는데, 이를 활용하여 테스트를 진행한다. 다양한 형태의 SPARQL을 구..

Jena Framework 에서 제공하는 컴포넌트 중에 Fuseki 라는 것이 있는데 이는 간단하게 SPARQL Server를 구성하게 해준다. 내부적으로는 영속성을 위해 TDB를 사용하는데 TDB를 파일시스템으로 사용하면서 HTTP를 통해 SPARQL endpoint를 구성하고 있다. 간혹 파일형태로 RDF 데이터를 보유하고 있는데 트리플스토어를 구성하고 endpoint까지 활용해야 할 경우에 사용하면 편리할 것이다. https://github.com/joyhong85/rdf_python/blob/main/03.Fuseki-SPARQL_Endpoint_just_20_minutes.pdf GitHub - joyhong85/rdf_python: rdf with python rdf with python. C..

Graph내에서 탐색 및 SPARQL 사용파일로 존재하는 RDF데이터를 로딩하여 그래프에 담은 뒤, 그래프 내에서 여러가지 탐색을 사용해 본다.그래프에 담긴 데이터를 SPARQL을 사용하여 질의하여 결과를 도출해 본다. 작성자 : 허홍수e-mail : su4620@gmail.comblog : http://joyhong.tistory.com 탐색¶ 파일 로딩¶In [1]:from rdflib import Graph, RDF, URIRefg = Graph()g.parse("./sample_result.ttl", format='turtle')Out[1]:)> 그래프에 담긴 트리플 수¶In [2]:len(g)Out[2]:5678 그래프 내 데이터 탐색¶In [3]:# for s, p, o in g: # 전체..

쥬피터노트북으로 작성된 원본 및 대상 데이터는https://github.com/joyhong85/rdf_python에서 확인할 수 있습니다.    RDF Data 생성RDF 형태의 데이터를 생성한다.작성자 : 허홍수e-mail : su4620@gmail.comblog : http://joyhong.tistory.com CSV 형태의 데이터를 RDF 형태로 변환하기¶ 원본데이터공공데이터포털 - 건강보험심사평가원_전국 병의원 및 약국 현황https://www.data.go.kr/data/15051059/fileData.do사용하는 라이브러리RDFLib(https://rdflib.readthedocs.io/en/6.0.0/index.html) 데이터 확인¶ 원본 형태의 데이터를 바로 확인할 수도 있지만 여기서..