1.はじめに
セマンティックWebの主要技術に語彙や概念間の関係を表現するオントロジがある[5].オントロジは機械が認識し処理する技術であるので人間にとって表現や理解が困難である.本研究はこの問題点を解決する方法として, UMLを利用したオントロジの情築方法を提案する.そして,電子商取引サイトにおけるカテゴリ間の関係をオントロジで表現することを考え, UMLを利用したオントロジの構築方法についての考察を行う.
2.オントロジ
2.1.オントロジとはオントロジとは概念間の関係を表したものである.本研究ではオントロジ記述言語として OWL(Web  Ontology Language)を使用する. OWLは推論可能な記述方法が豊富であり,広く普及している. OWL では概念を表すクラス定義とその関係を表すプロパティ定義を行うことができる.また,プロパティの主語をドメイン,目的語をレンジと呼ぶ. 2.2.オントロジ構築上の問題点オントロジには多様な知識を記述する表現力が要求される.そのため論理的な記述が必要となるが，複雑な構造となってしまう.それが人間には理解が困難となり,オントロジ普及の妨げとなる. 2.3.解決策この問題を解決するために本研究ではオントロジ表現を視覚化する.オントロジの論理的構造をUMLで表現して人間に理解しやすいオントロジ構築方法を提案する.
3.  UMLマッピング
3.1. UMLを用いる目的UMLとはオプジェクト指向のモデル表記法である[3]. UMLをオントロジ構築で利用する理由を以下で示す. (1)  図的表現図的表現は人間に文字表現よりも理解しやすく,一目見ただけで全体的な構造を知ることができる. (2)　開発環境アプリケーション開発者がUMLを利用する場合,オントロジを同じ開発環境で構築できるので,コストを減らせる.
3.2.  UMLでのオントロジ構築の問題点
オプジェクト指向とオントロジは概念間の関係を表すためにクラス階層を取るという点で相似である.しかしそれぞれの表現方法には相逢点もあるため,オントロジをUMLで表現する場合オプジェクト指向では扱わない概念を表現しなけれぼならない.従ってUMLの拡張が必要である. UMLの拡張方法にステレオタイプがある。 <<>で囲まれた所にオントロジで使用される概念を記述することでオントロジの性質をUMLで表現できる.
4.  OWLのUML表現
4.1. UMLでの表現方法OWLを基本表現,クラス表現,プロパティ表現の３つに分類して順にUMLに対応付ける[2]. 4.2.基本表現クラスとプロバティの存在を示す. 4.2.1.クラスに関する基本表現次の４つの公理でオントロジのクラスの存在を示す[1]. 1) クラス存在公理名前を付与してクラスの存在を示す. 2)　サプクラス関係公理あるクラスが別のクラスのサプクラスであることを示す. 3) 等価関係公理二つのクラスが等しいことを示す. 4）背反関係二つのクラスが互いに素の関係であることを示す. UMLではクラス存在公理をクラスで,サプクラス関係公理を継承関係で表現できる.また,等価関係と背反関係はオプジェクト指向では使用されない概念であるため,ステレオタイプを用いて表す. 4.2.2.プロパティに関する基本表現プロパティ存在公理で生成されたプロパティが存在することを示す.プロパティはデータ型プロパティとオプジェクトプロパティの２種類に分別できる.データ型プロパティはレンジをデータ値に,オプジェクトプロパティはレンジをクラスに結びつけるプロバティである.データ型プロパティは主語に対して値の範囲をあるデータ型に制限するので属性に対応付けできる.また,オプジェクトプロバティはクラスとクラスの関係を表すので関連
名に対応付けできる.
4.3.クラス表現
OWLではクラスの関係に加えてクラスの性質を記述して制約を受けた新たなクラスを定義できる. (1)値制約を持つクラスあるクラスに適用されるプロパティの値域に制約を設け、それを満たす個体の集合からなる仮想的クラスである.オプジェクト指向ではこの概念が存在しないため関連等とステレオタイプを組み合わせて表す. (2)出現回数制約をもつクラスある特定のプロパティに対する定義個数の制約を課した仮想的クラスである.関連の対象の個数は多重度で表現するため,この制約はステレオタイプと多重度で表現できる. (3) 集合クラス集合の論理関係をクラスに適用することで定義されるクラスである.論理関係によって作られたクラスは元となるクラスに依存するため”依存”で表す.そしてステレオタイプで論理組み合わせを記述する.特に和集合によるクラス表現はUMLでは”集約”と対応付けできる. (4)列挙クラスクラスに含まれるインスタンスを過不足なく列挙することで表現されるクラスである. UMLの列挙型の記述方法と同様に属性にインスタンスを記述して対応付けできる. 4.4.プロパティ定義OWLではプロパティ自身を定義できる.データ型プロパティはクラス,オプジェクトプロバティは関連クラスで定義され次の４つで示される. (1)関係公理プロパティ間の関係を定義する公理である.等価関係公理と逆関係公理がある.ともにクラス間の関連にステレオタイプを用いて表す. (2) 個数制約公理プロバティの出現回数をグローバルに制約する公理である.これはプロバティ自身に内在する性質であるのでクラスにステレオタイプを用いて表現する. (3)論理的公理プロパティに論理的性質を持たせることで推論を可能とする公理である.これもプロパティ自身に内在する性質といえるのでクラスにステレオタイプを用いて表現する.なお,この公理はオプジェクトプロパティのみ有効である.

5.電子商取引におけるオントロジの構築
5.1.電子商取引におけるオントロジの利用
Webを利用した電子商取引サイトが数多く存在する.各サイトは商品をカテゴリ化することによって商品情報を整理している.分類方法は各サイトによって異なるため、これらを関連付けて比較するのは難しい[4].そこで各サイトの力テゴリ階層をオントロジで対応付けて関係を記述し,一つのポータルサイトで管理することを考える.その結果ポータルサイトを通してサイト間のカテゴリを比較できる.しかし,カテゴリピ層間の関係を記述するとき，そのカテゴリが扱う商品の範囲の特定が困難である.この問題を考慮したオントロジの情築方法を提案する. 5.2.カテゴリの範囲の判定方法カテゴリ間の関係を判定する尺度として, [1]式で示すような一致度を提案する[6].
比較先カテゴリと一致する要素数[1]
一致度=
比較元カテゴリの持つ要素数一致度は二つのカテゴリ間の双方向で計算する.ここで扱う要素数はカテゴリを階層全体と見なしたときには下位カテゴリ数を指す.また,一つのカテゴリと見なしたときにはそのカテゴリに含まれる商品数を指す。この値にしきい値を設けてカテゴリ間の関係を調べる.しきい値が高いほど等価関係となる条件が厳しくなる.二つのカテゴリにそれぞれ一致度を適用したとき,その関係は図1になる.
観点の違いを考慮したクラスの定義
5.3.
親点の違いを発見するためにはカテゴリに含まれる商品データを見る必要がある.商品名に含まれる単語から各カテゴリの性質を見つけることができる.その単語をレンジとするプロパティを定義し、プロパティ制約を課したクラスを定義することで親点の違いを考慮したクラスを定義できる.
オントロジの構築手順
5.4.
以下のような手順でオントロジを構築していく. (1)二つのサイトのカテゴリ階層をクラス図で記述カテゴリマッピングを行うためにはまず二つのサイトのカテゴリ階層の全体像を知る必要がある.そのため,クラス図を使ってそれぞれのサイトのカテゴリピ層を表現する. (2)二つのカテゴリ階層の最下位カテゴリをマッピング下位のカテゴリのほうが扱っている範囲が狭くカテゴリ名から商品の扱う範囲も特定しやすい.従って個人の考え方のずれは少ないと考えられるので,最下位カテゴリ間のマッピングは人間の判断で行う. (3)一つのカテゴリを選択し比較先のカテゴリ階層で最も一致度の高いカテゴリとマッピングまだマッピングされていない一つのカテゴリを選ぶ.これを基準カテゴリとして比較先のサイトのカテゴリ階層で最も類似しているカテゴリを選び二つのカテゴリをマッピングする.カテゴリ間の類似関係の判定に一致度を用いる.
6.実例を用いたカテゴリマッピング
6.1.カテゴリレベルでのマッピング以上の構築手順を元に書籍の竜子商取引サイトのAmazonとbk1のカテゴリピ層構造のマッピングを行った. [1]式からAmazonのハードウェア・周辺機器とbk1のハードウェアカテゴリについての一致度を求めた結果を表 3に不す.
る場合のみ等価カテゴリとしてマッピングできる.互いの基準カテゴリの下位カテゴリに共通して含まれるものがあると考えればある程度分類の観点は共通しているといえる.このように一致度はカテゴリに対する分類の観点がある程度等しい場合のみ有効だといえる.互いのサイトのMacintoshカテゴリについて一致度を求めたい場合,基準カテゴリ名から同一範囲を扱っていると推測できるが下位力テゴリの分類の観点が異なるため一致度が求められない. 6.2.リソースレベルでのマッピングカテゴリレベルでの一致度よりもリソースレベルでの一致度のほうが信頼性は高いといえる.各サイトの最下位カテゴリ同士でマッピングを行った際のリソースレベルでの一致度を確認する.図2と図3で番号が対応する要素間のマッピングの結果を表４で示す.
行えるかどうかを示す. (1)一致度が双方向で高い商品名から一つのカテゴリに連想しやすい(b)の場合がこれに当てはまる。この場合は等価カテゴリとしてマッピングできる. (2)一致度が単方向で高い(a)の場合がこれに当てはまる.パソコン事典なども一つのカテゴリに連想しやすい.しかしbk1では事典カテゴリが一つだけ存在するのに対し, Amazonでは類似の事典カテゴリが存在する.このように片方のサイトにおいて商品名から一つのカテゴリに連想しにくい場合が当てはまる.図２からAmazonでは事典に関する２つの類似カテゴリが存在していることが分かる. (a)と(d)の商品名によく含まれる単語を抽出した結果を表5に示す.
語が多く含まれる.この分析から(a)と(d)の和集合から商品名に白書が含まれない書籍だけを集めた制約クラスがbk1の(a)とマッピングできると考えられる.その結果,一致度がどのように変化したのかを表すに示す.
この結果, bk1からAmazonへの一致度は上がったがAmazonからbk1への一致度は下がった.これはプロバティの値の選別においてマッピングできる条件が絞り込めてなかわたことが原因と考えられる. (3)双方向から見て一致度が低い(c)の場合がこれに当てはまる. CD-Rに関連する書籍が含まれるカテゴリであるがその語句から複数の使用目的が推測できるため人によって分類する基準が異なるといえる.このように二つのサイトで共に商品名からひとつのカテゴリを連想しにくい場合が当てはまる.この場合はカテゴリ名からは二つのカテゴリは等価であると判断できないといえる. 6.3.カテゴリマッピングの評価カテゴリに含まれる商品情報を見ることで分類の観点の達いを発見することができた.リソースレベルでの一致度の3通りの結果から,商品の扱う範囲を特定しやすいカテゴリを作るためにはカテゴリ名から判断してそのカテゴリが対象とする[もの]と役割が明確になっている必要があることが分かつた.
7.考察と今後の課題
本研究ではUMLを用いてカテゴリマッピングを行った. OWLにおいてはクラス構造の記述の順番は問わないためOWL文書のままでは全体の構造が把握しにくく構築に手間がかかる. UMLでは全体の構造の理解が容易であるためUMLでオントロジ構築を行うことは有用だといえる.次に,カテゴリマッピングを行った際の課題を述べる. (1)　データ管理方法リソースはカテゴリに比べ膨大な数であり日々変化するものである.管理にコストがかかるため機械的にリソースを抽出する仕組みが必要となる。 (2)　制約クラス作成の改善マッピングの際に適切な制約クラスを作成するために,商品名を見てカテゴリの分類観点の分析方法を改善する必要があろ.
8.まとめ
本研究ではオントロジの構築における問題点としてモデルの表現の難しさに焦点を当てた.その解決方法としてUMLを利用したオントロジの情楽方法を提案した.実際の電子商取引サイト間でオントロジを用いたカテゴリマッピンｸを行うことでUML利用の利点について確認した.