論文の概要: Materializing Knowledge Bases via Trigger Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02753v1
- Date: Thu, 4 Feb 2021 17:31:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-05 16:14:26.727866
- Title: Materializing Knowledge Bases via Trigger Graphs
- Title（参考訳）: トリガーグラフによる知識ベースの実現
- Authors: Efthymia Tsamoura, David Carral, Enrico Malizia, Jacopo Urbani
- Abstract要約: 本稿では、冗長な計算を避けるためにルールの実行をガイドするTrigger Graphs(TGs)の概念を紹介する。
我々は,TGがコモディティマシン上での17B事実を40分以内で実現できることを,追跡よりもはるかに効率よく示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.377997175022994
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The chase is a well-established family of algorithms used to materialize
Knowledge Bases (KBs), like Knowledge Graphs (KGs), to tackle important tasks
like query answering under dependencies or data cleaning. A general problem of
chase algorithms is that they might perform redundant computations. To counter
this problem, we introduce the notion of Trigger Graphs (TGs), which guide the
execution of the rules avoiding redundant computations. We present the results
of an extensive theoretical and empirical study that seeks to answer when and
how TGs can be computed and what are the benefits of TGs when applied over
real-world KBs. Our results include introducing algorithms that compute
(minimal) TGs. We implemented our approach in a new engine, and our experiments
show that it can be significantly more efficient than the chase enabling us to
materialize KBs with 17B facts in less than 40 min on commodity machines.
- Abstract（参考訳）: このチェイスは、KG(Knowledge Graphs)のような知識ベース(KB)を実現するためによく確立されたアルゴリズムのファミリーであり、依存関係下でのクエリ応答やデータクリーニングといった重要なタスクに対処する。
追従アルゴリズムの一般的な問題は、冗長な計算を実行することである。
この問題に対処するために,冗長な計算を避けるためのルールの実行を導くトリガーグラフ(tgs)の概念を導入する。
実世界KB上でTGがいつどのように計算され、TGのメリットがどのようなものかを解くための広範な理論的および実証的研究の結果を提示する。
結果は、(最小の)tgを計算するアルゴリズムの導入を含む。
提案手法を新しいエンジンに実装し,実験結果から,コモディティマシン上での17B事実を40分未満で実現可能なKBよりもはるかに効率がよいことを示した。
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