論文の概要: Approximate Answering of Graph Queries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06585v1
- Date: Sat, 12 Aug 2023 14:47:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 16:35:28.087789
- Title: Approximate Answering of Graph Queries
- Title(参考訳): グラフクエリの近似応答
- Authors: Michael Cochez, Dimitrios Alivanistos, Erik Arakelyan, Max Berrendorf,
Daniel Daza, Mikhail Galkin, Pasquale Minervini, Mathias Niepert, Hongyu Ren
- Abstract要約: 本章では,このような条件下での問合せに対処するために提案されたいくつかの手法の概要について述べる。
まず、これらのメソッドと一般的に評価に使用されるデータセットがサポートするさまざまなクエリタイプの概要を説明します。
次に、異なるアプローチの概要を述べ、表現性、サポートされたグラフタイプ、推論機能の観点から記述する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.375299599925924
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge graphs (KGs) are inherently incomplete because of incomplete world
knowledge and bias in what is the input to the KG. Additionally, world
knowledge constantly expands and evolves, making existing facts deprecated or
introducing new ones. However, we would still want to be able to answer queries
as if the graph were complete. In this chapter, we will give an overview of
several methods which have been proposed to answer queries in such a setting.
We will first provide an overview of the different query types which can be
supported by these methods and datasets typically used for evaluation, as well
as an insight into their limitations. Then, we give an overview of the
different approaches and describe them in terms of expressiveness, supported
graph types, and inference capabilities.
- Abstract(参考訳): 知識グラフ(KG)は本質的に不完全な世界知識とKGへの入力のバイアスのため不完全である。
さらに、世界の知識は常に拡大し進化し、既存の事実を非推奨にしたり、新しい事実を導入したりする。
しかし、グラフが完成したかのようにクエリに答えられるようにしたいのです。
本章では,このような条件下でクエリに応答するために提案されたいくつかの手法の概要について述べる。
まず、これらのメソッドと一般的に評価に使用されるデータセットがサポートするさまざまなクエリタイプの概要と、それらの制限に関する洞察を提供する。
次に、異なるアプローチの概要を説明し、表現力、サポートされたグラフタイプ、推論能力の観点からそれらを記述する。
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