論文の概要: KG-MDL: Mining Graph Patterns in Knowledge Graphs with the MDL Principle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12908v1
- Date: Fri, 22 Sep 2023 14:52:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 14:09:38.896821
- Title: KG-MDL: Mining Graph Patterns in Knowledge Graphs with the MDL Principle
- Title（参考訳）: KG-MDL: MDL原理による知識グラフにおけるグラフパターンのマイニング
- Authors: Francesco Bariatti, Peggy Cellier, S\'ebastien Ferr\'e
- Abstract要約: 最小記述長原理に基づくグラフパターンマイニング手法を提案する。
提案手法は,人間によって解釈できるほど小さく,かつKGを記述可能なパターンの集合を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nowadays, increasingly more data are available as knowledge graphs (KGs).
While this data model supports advanced reasoning and querying, they remain
difficult to mine due to their size and complexity. Graph mining approaches can
be used to extract patterns from KGs. However this presents two main issues.
First, graph mining approaches tend to extract too many patterns for a human
analyst to interpret (pattern explosion). Second, real-life KGs tend to differ
from the graphs usually treated in graph mining: they are multigraphs, their
vertex degrees tend to follow a power-law, and the way in which they model
knowledge can produce spurious patterns. Recently, a graph mining approach
named GraphMDL+ has been proposed to tackle the problem of pattern explosion,
using the Minimum Description Length (MDL) principle. However, GraphMDL+, like
other graph mining approaches, is not suited for KGs without adaptations. In
this paper we propose KG-MDL, a graph pattern mining approach based on the MDL
principle that, given a KG, generates a human-sized and descriptive set of
graph patterns, and so in a parameter-less and anytime way. We report on
experiments on medium-sized KGs showing that our approach generates sets of
patterns that are both small enough to be interpreted by humans and descriptive
of the KG. We show that the extracted patterns highlight relevant
characteristics of the data: both of the schema used to create the data, and of
the concrete facts it contains. We also discuss the issues related to mining
graph patterns on knowledge graphs, as opposed to other types of graph data.
- Abstract（参考訳）: 現在、知識グラフ(KG)として、より多くのデータが利用可能になっている。
このデータモデルは高度な推論とクエリをサポートしているが、サイズと複雑さのためマイニングが難しい。
グラフマイニング手法は、KGからパターンを抽出するために用いられる。
しかし、主な問題は2つある。
まず、グラフマイニングのアプローチは、人間の分析者が解釈する(パターン爆発)にはあまりにも多くのパターンを抽出する傾向がある。
第二に、現実のKGはグラフマイニングで扱われるグラフとは異なる傾向があり、それらは多グラフであり、頂点度はパワー・ローに従う傾向にあり、知識をモデル化する方法は素早いパターンを生み出す。
近年,最小記述長(MDL)原理を用いて,グラフマイニング手法としてGraphMDL+が提案されている。
しかし、他のグラフマイニング手法と同様に、GraphMDL+は適応のないKGには適していない。
本稿では,MDL原理に基づくグラフパターンマイニング手法であるKG-MDLを提案する。
提案手法は,人間によって解釈できるほど小さく,かつkgを記述可能なパターン群を生成できることを示す中型kgs実験を報告した。
抽出されたパターンは、データの作成に使用されるスキーマと、データに含まれる具体的な事実の両方に関連のある特性を強調する。
また,他の種類のグラフデータとは対照的に,知識グラフ上のグラフパターンのマイニングに関する問題についても論じる。
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