論文の概要: Tackling scalability issues in mining path patterns from knowledge graphs: a preliminary study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08821v2
• Date: Fri, 7 Aug 2020 13:33:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 14:42:54.244018
• Title: Tackling scalability issues in mining path patterns from knowledge graphs: a preliminary study
• Title（参考訳）: 知識グラフからのマイニングパスパターンのスケーラビリティ問題への取り組み--予備的検討
• Authors: Pierre Monnin and Emmanuel Bresso and Miguel Couceiro and Malika Sma\"il-Tabbone and Amedeo Napoli and Adrien Coulet
• Abstract要約: 制約の集合と単調性に依拠するマイニング手法を提案する。 我々のモチベーションは、現実世界の知識グラフのマイニングから来ているので、バイオメディカル知識グラフであるPGxLODを用いて、我々のアプローチを説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.959841510571622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Features mined from knowledge graphs are widely used within multiple knowledge discovery tasks such as classification or fact-checking. Here, we consider a given set of vertices, called seed vertices, and focus on mining their associated neighboring vertices, paths, and, more generally, path patterns that involve classes of ontologies linked with knowledge graphs. Due to the combinatorial nature and the increasing size of real-world knowledge graphs, the task of mining these patterns immediately entails scalability issues. In this paper, we address these issues by proposing a pattern mining approach that relies on a set of constraints (e.g., support or degree thresholds) and the monotonicity property. As our motivation comes from the mining of real-world knowledge graphs, we illustrate our approach with PGxLOD, a biomedical knowledge graph.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフから抽出した特徴は、分類やファクトチェックといった複数の知識発見タスクで広く利用されている。 ここでは、種頂点と呼ばれる与えられた頂点の集合を考察し、関連する頂点、経路、より一般的には、知識グラフに関連付けられたオントロジのクラスを含む経路パターンのマイニングに焦点を当てる。 組み合わせの性質と実世界の知識グラフの規模の増加により、これらのパターンをマイニングする作業はすぐにスケーラビリティの問題を引き起こす。 本稿では,制約の組(サポートしきい値や次数しきい値など)と単調性に依存するパターンマイニング手法を提案することで,これらの問題に対処する。 我々のモチベーションは現実世界の知識グラフのマイニングから来ており、バイオメディカル知識グラフであるPGxLODを用いて我々のアプローチを説明する。

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