Obtainの4タスク(機能)4つのタスクと機能Find:発見=タイトル、キーワードなどによる検索(標目、アクセスポイント)Identify:識別=示されている対象が何なのか、求めている(既知の)資料かどうか判断できる情報Select:選択=(検索結果などの)選択肢のうち、対象が求めている(未知の)資料かどうかを判断できる情報。簡単に扱え、分かりやすく表示できる構造的データ階層的、構造的データの記述は複数表の組合せが必要。柔軟な表現力とシンプルな処理ノードを連結して複雑なモデルを表現できる複雑な情報も単純なトリプルに分解して処理できるあらかじめ項目や構造を決める必要がなく柔軟URIを用いたグラフノードの名前にURIを用いる同じURIのノードは連結できる一つの組織や領域を超えてグラフを連結できるbib:000746395などはURIの最終部分以外を接頭辞に簡略化した形。は?アークにもURI属性・関係(アーク)をプロパティと呼び、どこでも意味が明確になるようにURIで名前付けするトリプルの3要素をURIで表現する。人が読んで分かるラベル(タイトル)BibSystemNo:000746395のタイトルはユリシーズだグループ化(クラス)固有名を普通名(基本的な性質を表すグループ)に対応付けるBookID:30100166440はfrbr:アイテムだ。dbpedia:ユリシーズはfrbr:作品だ注意:関係(たとえば訳者)は原則としてクラスにはしない。同種の情報もモデルが違うと異なる形に「タイトル」を検索するときに、どのようなパターンを使えばよいか分からないグラフを統合したときに、同じパターンで「タイトル」を検索できない検索とプロパティグラフのアクセスポイント最も一般的なキーワードによる検索には、リテラル値が必要その対象を端的に表す名称(ラベル)を対象の直接のプロパティとしてリテラル値で与えるBIBFRAMEのインスタンスにはbib:titleStatementがあるが、予備知識が必要。].}プロパティ・パスを用いたSPARQLクエリにより、分類記号が933.7もしくはその下位分類である書籍を検索できる。ウェブでの発見エンドポイントと検索SPARQLエンドポイント:グラフデータをSPARQLで検索可能にして公開するサービスエンドポイントから別のエンドポイントを呼び出しての検索(統合クエリ)も可能それぞれのエンドポイントが提供するグラフのモデルが分からないと利用しにくいウェブ上のグラフを収集する検索エンジンも無いわけではないが、網羅的ではないリンクとセレンディピティ文書のウェブでは、検索したページから、ハイパーリンクを辿って行けるリンクによって思わぬ発見(セレンディピティ)が生まれる。単純化したデータを復元することはできない。利用側で必要に応じて処理するのが合理的メタデータマッピングはしばしば破壊的な情報の劣化を引き起こしてきました。......メタデータマッピングはメタデータを整理するアグリゲーター......の責任によって行われるべきであり、各図書館は自らの図書館が扱う合理的なデータを配信するべきです。http://www.kanzaki.com/works/2016/pub/1117kmc.html。