RDFグラフはリソース間の関係によって結ばれたグラフデータであり，LOD(Linked Open Data)としてWeb上に公開されている．このRDFグラフから抽出した特徴を用いてSVM(Support Vector Machine)などの機械学習が盛んに研究されている．本研究では，RDFグラフから各リソースの特徴ベクトルを抽出する方法を提案し，様々な特徴ベクトルを深層ニューラルネットワークへ適用する．評価実験では，いくつかのRDFデータを用いたリソースのクラス分類において高い正解率を示す．