論文の概要: Anomaly Detection and Classification in Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04780v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 05:03:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:39.378654
• Title: Anomaly Detection and Classification in Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフにおける異常検出と分類
• Authors: Asara Senaratne, Peter Christen, Pouya Omran, Graham Williams,
• Abstract要約: 知識グラフにおける異常な三重項や実体を検出するための教師なしアプローチであるSEKA(Seeking Knowledge Graph Anomalies)を提案する。 また, TAXOはKGに出現する可能性のある異常型の分類法である。 実世界の4つのKG, YAGO-1, KBpedia, Wikidata, DSKGを用いて, 両者のアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2599533416395767
• License:
• Abstract: Anomalies such as redundant, inconsistent, contradictory, and deficient values in a Knowledge Graph (KG) are unavoidable, as these graphs are often curated manually, or extracted using machine learning and natural language processing techniques. Therefore, anomaly detection is a task that can enhance the quality of KGs. In this paper, we propose SEKA (SEeking Knowledge graph Anomalies), an unsupervised approach for the detection of abnormal triples and entities in KGs. SEKA can help improve the correctness of a KG whilst retaining its coverage. We propose an adaption of the Path Rank Algorithm (PRA), named the Corroborative Path Rank Algorithm (CPRA), which is an efficient adaptation of PRA that is customized to detect anomalies in KGs. Furthermore, we also present TAXO (TAXOnomy of anomaly types in KGs), a taxonomy of possible anomaly types that can occur in a KG. This taxonomy provides a classification of the anomalies discovered by SEKA with an extensive discussion of possible data quality issues in a KG. We evaluate both approaches using the four real-world KGs YAGO-1, KBpedia, Wikidata, and DSKG to demonstrate the ability of SEKA and TAXO to outperform the baselines.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)における冗長、矛盾、矛盾、欠陥などの異常は避けられないが、これらのグラフはしばしば手動でキュレートされるか、機械学習や自然言語処理技術を用いて抽出される。 したがって、異常検出はKGの品質を高めるタスクである。 本稿では,KGにおける異常な三重項や実体を検出するための教師なしアプローチであるSEKA(Seeking Knowledge Graph Anomalies)を提案する。 SEKAは、そのカバレッジを維持しながら、KGの正確性を改善するのに役立つ。 我々は,KGの異常を検出するためにカスタマイズされたPRAの適応であるCorroborative Path Rank Algorithm (CPRA) と呼ばれるパスランクアルゴリズム(PRA)の適応を提案する。 さらに, TAXO (TAXOnomy of anomaly types in KGs) は, KGに発生する可能性のある異常型の分類法である。 この分類法は、SEKAによって発見された異常の分類を提供し、KGにおけるデータ品質の問題について広範囲に議論する。 実世界の4つのKG YAGO-1,KBpedia,Wikidata,DSKG を用いて,SEKA と TAXO がベースラインを上回っていることを示す。

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