SPARQLでペットのタイプを比較する
Wolfram Knowledgebaseは100万を超える種の詳細なデータを有している．このデータの下位集合には，イヌ，ネコ，カメ等のペットが含まれる．一般的なペットタイプの実体ストアを精選し，それらをWolfram言語で利用可能な種のデータと揃えると，pets.stackexchange.comのようなペットに関連した大きいデータ集合の分析が簡単になる．
種の実体に合わせたペットタイプのEntityStoreを作成して登録する．計算された特性を使い，アライメントを利用して画像を収集し，生のテキストでどのように言及されるかについての可能な名前のリストを作成する．
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画像と可能な名前についての特性を使うことで，種実体とのアライメントを見ることができる．
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pets.stackexchange.comのアーカイブから作成されたEntityStoreをインポートして登録する．
Pets Stack Exchangeの投稿用の特性を加え，投稿の内容で言及されたペットタイプが見付けられるようにする．
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すべての投稿で言及されたすべてのペットタイプを求める．
このデータを"PetType"のEntityStoreの特性として導入することで保存する．
ExtendedEntityClassを使って回数を数えるEntityFunctionとソートしてトップ10だけを残すためのSortedEntityClassを導入し，トップ10のペットがこのサイトでどのくらい頻繁に言及されているかを見る．
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記号SPARQLクエリを書いて，特定のタグがついた投稿でイヌとネコが言及される頻度を比較する．
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一緒に言及されるペットタイプの重み付きネットワークを作成する．
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ネットワークを可視化する．
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