論文の概要: SSTKG: Simple Spatio-Temporal Knowledge Graph for Intepretable and
Versatile Dynamic Information Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12132v1
- Date: Mon, 19 Feb 2024 13:28:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 16:40:14.259025
- Title: SSTKG: Simple Spatio-Temporal Knowledge Graph for Intepretable and
Versatile Dynamic Information Embedding
- Title（参考訳）: SSTKG:Intepretable and Versatile Dynamic Information Embeddingのための簡易時空間知識グラフ
- Authors: Ruiyi Yang, Flora D. Salim and Hao Xue
- Abstract要約: 本稿では,時空間知識(STSKG)の構築と探索のための新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、動的KGの根底にあるトレンドを理解し、予測の精度とレコメンデーションの関連性を高めるための、シンプルで包括的な方法を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.919765478453964
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge graphs (KGs) have been increasingly employed for link prediction
and recommendation using real-world datasets. However, the majority of current
methods rely on static data, neglecting the dynamic nature and the hidden
spatio-temporal attributes of real-world scenarios. This often results in
suboptimal predictions and recommendations. Although there are effective
spatio-temporal inference methods, they face challenges such as scalability
with large datasets and inadequate semantic understanding, which impede their
performance. To address these limitations, this paper introduces a novel
framework - Simple Spatio-Temporal Knowledge Graph (SSTKG), for constructing
and exploring spatio-temporal KGs. To integrate spatial and temporal data into
KGs, our framework exploited through a new 3-step embedding method. Output
embeddings can be used for future temporal sequence prediction and spatial
information recommendation, providing valuable insights for various
applications such as retail sales forecasting and traffic volume prediction.
Our framework offers a simple but comprehensive way to understand the
underlying patterns and trends in dynamic KG, thereby enhancing the accuracy of
predictions and the relevance of recommendations. This work paves the way for
more effective utilization of spatio-temporal data in KGs, with potential
impacts across a wide range of sectors.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は、現実のデータセットを使用したリンク予測とレコメンデーションにますます採用されている。
しかし、現在の手法の大半は静的データに依存しており、現実のシナリオの動的性質や時空間的属性を無視している。
これはしばしば最適でない予測とレコメンデーションをもたらす。
効果的な時空間推定手法はあるが、大きなデータセットによるスケーラビリティやセマンティック理解の不十分など、パフォーマンスを損なう課題に直面している。
これらの制約に対処するために,時空間KGの構築と探索を目的とした,SSTKG(Simple Spatio-Temporal Knowledge Graph)を提案する。
空間的および時間的データをkgsに統合するために, 新たな3段階埋め込み方式を用いた。
出力埋め込みは将来の時間的シーケンス予測や空間情報レコメンデーションに利用でき、小売販売予測や交通量予測といった様々なアプリケーションに有用な洞察を提供する。
我々のフレームワークは、動的KGの基盤となるパターンや傾向を理解し、予測の精度とレコメンデーションの関連性を高めるための、シンプルで包括的な方法を提供する。
この研究は、kgsにおける時空間データのより効果的な利用への道を開き、幅広い分野にまたがる潜在的な影響をもたらす。
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