論文の概要: Localized RETE for Incremental Graph Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01145v2
• Date: Fri, 5 Jul 2024 13:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 23:04:18.219467
• Title: Localized RETE for Incremental Graph Queries
• Title（参考訳）: インクリメンタルグラフクエリのためのローカライズされたRETE
• Authors: Matthias Barkowsky, Holger Giese,
• Abstract要約: 局所的かつ完全にインクリメンタルな実行グラフクエリを可能にする拡張セマンティクスを提案する。 提案手法は, メモリ消費や実行時間に関する性能を良好に向上させることができるが, 顕著な線形オーバーヘッドが生じる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3858051019755282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Context: The growing size of graph-based modeling artifacts in model-driven engineering calls for techniques that enable efficient execution of graph queries. Incremental approaches based on the RETE algorithm provide an adequate solution in many scenarios, but are generally designed to search for query results over the entire graph. However, in certain situations, a user may only be interested in query results for a subgraph, for instance when a developer is working on a large model of which only a part is loaded into their workspace. In this case, the global execution semantics can result in significant computational overhead. Contribution: To mitigate the outlined shortcoming, in this paper we propose an extension of the RETE approach that enables local, yet fully incremental execution of graph queries, while still guaranteeing completeness of results with respect to the relevant subgraph. Results: We empirically evaluate the presented approach via experiments inspired by a scenario from software development and an independent social network benchmark. The experimental results indicate that the proposed technique can significantly improve performance regarding memory consumption and execution time in favorable cases, but may incur a noticeable linear overhead in unfavorable cases.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: モデル駆動エンジニアリングにおけるグラフベースのモデリングアーティファクトの増大は、グラフクエリの効率的な実行を可能にする技術を呼び起こします。 RETEアルゴリズムに基づくインクリメンタルアプローチは、多くのシナリオにおいて適切なソリューションを提供するが、一般にグラフ全体のクエリ結果を探すように設計されている。 しかし、ある状況では、例えば開発者がワークスペースに部分だけをロードする大きなモデルに取り組んでいる場合、ユーザはサブグラフのクエリ結果のみに興味を持つかもしれません。 この場合、グローバルな実行セマンティクスは大きな計算オーバーヘッドをもたらす可能性がある。 コントリビューション: 概要的な欠点を軽減するため,本稿では,グラフクエリの局所的かつ完全にインクリメンタルな実行を可能にするRETEアプローチの拡張を提案し,関連するサブグラフに関して結果の完全性を保証する。 結果: ソフトウェア開発のシナリオと独立したソーシャルネットワークのベンチマークから着想を得た実験を通じて,提案手法を実証的に評価した。 実験結果から,提案手法は,好ましくないケースではメモリ消費や実行時間に関する性能を著しく向上させることができるが,好ましくないケースでは顕著な線形オーバーヘッドが生じる可能性が示唆された。

関連論文リスト

• Instance-Aware Graph Prompt Learning [71.26108600288308]
  本稿では,インスタンス対応グラフプロンプト学習(IA-GPL)について紹介する。 このプロセスでは、軽量アーキテクチャを使用して各インスタンスの中間プロンプトを生成する。 複数のデータセットと設定で実施された実験は、最先端のベースラインと比較して、IA-GPLの優れたパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T18:38:38Z)
• Likelihood as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation [78.28197013467157]
  言語モデルの性能の効果的な指標としての可能性を示す。 提案手法は,より優れた性能をもたらすプロンプトの選択と構築のための尺度として,疑似可能性を利用する2つの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T13:14:09Z)
• Reasoning Graph Enhanced Exemplars Retrieval for In-Context Learning [13.381974811214764]
  RGER(Reasoning Graph-enhanced Exemplar Retrieval) RGERはグラフカーネルを使用して、意味的および構造的類似性のある例を選択する。 数学およびロジット推論タスクにおけるRGERの有効性は、最先端の検索に基づくアプローチよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T12:58:29Z)
• Less is More: One-shot Subgraph Reasoning on Large-scale Knowledge Graphs [49.547988001231424]
  効率的かつ適応的な予測を実現するために,ワンショットサブグラフリンク予測を提案する。 設計原理は、KG全体に直接作用する代わりに、予測手順を2つのステップに分離する。 5つの大規模ベンチマークにおいて,効率の向上と性能の向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T12:00:12Z)
• Efficient Causal Graph Discovery Using Large Language Models [42.724534747353665]
  提案するフレームワークはBFS (Broadth-first Search) アプローチを用いており,クエリの線形数のみを使用することができる。 提案フレームワークは,時間とデータ効率の向上に加えて,様々なサイズの実世界の因果グラフに対して,最先端の結果を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T08:25:32Z)
• ProvG-Searcher: A Graph Representation Learning Approach for Efficient Provenance Graph Search [13.627536649679577]
  ProvG-Searcherは,システムセキュリティログ内の既知のAPT動作を検出する新しい手法である。 グラフマッチング問題として前駆体グラフを探索するタスクを定式化し,グラフ表現学習法を用いる。 標準データセットに対する実験結果から,ProvG-Searcherはクエリの振る舞いを検出する精度が99%を超え,優れたパフォーマンスを実現していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T11:29:01Z)
• Neural Graph Reasoning: Complex Logical Query Answering Meets Graph Databases [63.96793270418793]
  複雑な論理クエリ応答(CLQA)は、グラフ機械学習の最近登場したタスクである。 ニューラルグラフデータベース(NGDB)の概念を紹介する。 NGDBはNeural Graph StorageとNeural Graph Engineで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-26T04:03:37Z)
• Interactive Visual Pattern Search on Graph Data via Graph Representation Learning [20.795511688640296]
  視覚分析システムGraphQは、ループ内、サンプルベース、サブグラフパターン検索をサポートする。 高速で対話的なクエリをサポートするために、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、グラフを固定長潜在ベクトル表現としてエンコードする。 また,NuroAlignと呼ばれるノードアライメントのための新しいGNNを提案し,クエリ結果の検証と解釈を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:30:28Z)
• Enel: Context-Aware Dynamic Scaling of Distributed Dataflow Jobs using Graph Propagation [52.9168275057997]
  本稿では,属性グラフ上でメッセージの伝搬を利用してデータフロージョブをモデル化する,新しい動的スケーリング手法であるEnelを提案する。 Enelが効果的な再スケーリングアクションを識別でき、例えばノードの障害に反応し、異なる実行コンテキストで再利用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T10:21:08Z)
• Probabilistic Case-based Reasoning for Open-World Knowledge Graph Completion [59.549664231655726]
  ケースベース推論(CBR)システムは,与えられた問題に類似した事例を検索することで,新たな問題を解決する。 本稿では,知識ベース(KB)の推論において,そのようなシステムが実現可能であることを示す。 提案手法は,KB内の類似エンティティからの推論パスを収集することにより,エンティティの属性を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T17:48:12Z)
• IOHanalyzer: Detailed Performance Analyses for Iterative Optimization Heuristics [3.967483941966979]
  IOHanalyzerは、IOHのパフォーマンスデータを分析、比較、視覚化するための新しいユーザフレンドリーなツールである。 IOHanalyzerは、固定目標実行時間とベンチマークアルゴリズムの固定予算性能に関する詳細な統計を提供する。 IOHanalyzerは、主要なベンチマークプラットフォームから直接パフォーマンスデータを処理できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T08:20:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。