論文の概要: Bottom-up Anytime Discovery of Generalised Multimodal Graph Patterns for Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05839v1
- Date: Tue, 8 Oct 2024 09:07:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 12:30:00.632602
- Title: Bottom-up Anytime Discovery of Generalised Multimodal Graph Patterns for Knowledge Graphs
- Title（参考訳）: 知識グラフのための一般化マルチモーダルグラフパターンのボトムアップ随時発見
- Authors: Xander Wilcke, Rick Mourits, Auke Rijpma, Richard Zijdeman,
- Abstract要約: 本稿では,知識グラフにおける一般化マルチモーダルグラフパターンのボトムアップ発見のためのアルゴリズムを提案する。
発見されると、パターンはSPARQLクエリに変換され、インタラクティブなファセットブラウザで表示される。
我々は,人文科学分野の専門家の助けを借りて,ユーザの視点から評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Vast amounts of heterogeneous knowledge are becoming publicly available in the form of knowledge graphs, often linking multiple sources of data that have never been together before, and thereby enabling scholars to answer many new research questions. It is often not known beforehand, however, which questions the data might have the answers to, potentially leaving many interesting and novel insights to remain undiscovered. To support scholars during this scientific workflow, we introduce an anytime algorithm for the bottom-up discovery of generalized multimodal graph patterns in knowledge graphs. Each pattern is a conjunction of binary statements with (data-) type variables, constants, and/or value patterns. Upon discovery, the patterns are converted to SPARQL queries and presented in an interactive facet browser together with metadata and provenance information, enabling scholars to explore, analyse, and share queries. We evaluate our method from a user perspective, with the help of domain experts in the humanities.
- Abstract（参考訳）: 膨大な量の異種知識が知識グラフの形で公開され、しばしば複数のデータソースをリンクし、研究者が多くの新しい研究質問に答えることを可能にする。
しかし、データに答えがあるかもしれないという疑問が浮かび上がっており、興味深い新しい洞察が残されている可能性がある。
この科学的ワークフローにおいて研究者を支援するため、知識グラフにおける一般化マルチモーダルグラフパターンのボトムアップ発見のための任意のアルゴリズムを導入する。
各パターンはバイナリステートメントと(データ-)型変数、定数、および/または値パターンの結合です。
発見されると、パターンはSPARQLクエリに変換され、メタデータと証明情報とともにインタラクティブなファセットブラウザで表示され、研究者がクエリを探索、分析、共有することができる。
我々は,人文科学分野の専門家の助けを借りて,ユーザの視点から評価を行った。
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