トピックマップ（Topic Maps）
                             Seamless Knowledge を目指して

トピックマップとは

トピックマップ (Topic Maps) は、情報リソースが持つ主題、主題間の関係、及び、情報リソースとの関係を、トピック(Topic)、関連(Association)、及び、出現(Occurrence)という構成要素でモデル化してコンピュータ処理可能にしたものです。トピック、関連、出現は、トピックマップの三大構成要です。それぞれの頭文字をとって、TAO of Topic Maps (トピックマップ道) と呼ばれています。

• トピック (topic)： 人間が認識する具体的または抽象的な主題／概念
• 関連 (association)： トピック間の関係
• 出現 (occurrence)： トピックに関連した情報リソースへのリンク

トピック (topic)は、トピックマップの中心になる概念で、問題領域にある物、概念を表現します。情報リソースだけでなく実世界の対象物も主題として、すなわちトピックとして扱えるようになっています。

関連 (association)は、トピック間の関係を表現します。関連は、３つ以上のトピックの関係も表現可能で、トピックは、関連の中で役割を持ちます。関連は方向性を持ちません。

出現 (occurrence)は、トピックが持つ主題と関係がある情報リソースへのリンクです。

トピック、関連、出現の関係を以下の図に示します。詳しくは、「トピックマップ入門」、東京電機大学出版局発行、ISBN4-501-54210-1 を参照してください。また、The TAO of Topic Maps 及び Topic Map starter packも参照してください。

トピックマップ、RDF、Published Subjects、Ontology、そして、RAP: Remote Access Protocol (フラグメントの交換・統合)を利用することにより、情報・知識をシームレスに結びつけていくことができます。