SPARQL로 애완 동물의 종류 비교하기
Wolfram Knowledgebase는 100만 가지 이상의 종에 관한 상세한 데이터를 갖고 있습니다. 이 데이터의 하위 집합에는 개, 고양이, 거북이 등의 애완 동물이 포함되어 있습니다. 일반적인 애완 동물 유형의 실체 스토어를 엄선하여 그들을 Wolfram 언어에서 사용할 수 있는 종의 데이터와 정렬하면 pets.stackexchange.com과 같은 애완 동물에 관련된 큰 데이터 집합의 분석이 쉬워집니다.
종의 실체에 맞는 애완 동물 유형의 EntityStore를 작성하여 등록합니다. 계산된 특성을 사용하여 정렬을 이용해 이미지를 수집하고 원시 텍스트에서 표시될 수 있는 가능한 이름의 목록을 작성합니다.
이미지와 가능한 이름에 대한 특성을 사용하여 종 실체의 정렬을 볼 수 있습니다.
pets.stackexchange.com 아카이브에서 만든 EntityStore를 가져와 등록합니다.
Pets Stack Exchange의 게시물의 특성을 추가하여 게시물의 내용에서 언급된 애완 동물 유형을 찾습니다.
모든 게시물에 언급된 애완 동물 유형을 찾습니다.
이 데이터를 "PetType"의 EntityStore 특성으로 도입하여 저장합니다.
ExtendedEntityClass를 사용해 횟수를 세는 EntityFunction과 정렬하여 상위 10 가지만 남기기 위한 SortedEntityClass를 도입하고 상위 10 가지 애완 동물이 사이트에서 얼마나 자주 언급되고 있는지 확인합니다.
기호 SPARQL 쿼리를 작성하여 특정 태그가 붙은 게시물에서 개와 고양이가 언급되는 빈도를 비교합니다.
함께 언급되는 애완 동물 유형의 가중 네트워크를 만들 수 있습니다.
네트워크를 시각화합니다.
