論文の概要: APEX$^2$: Adaptive and Extreme Summarization for Personalized Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17336v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 07:02:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:34.105042
• Title: APEX$^2$: Adaptive and Extreme Summarization for Personalized Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: APEX$^2$: パーソナライズされた知識グラフに対する適応性と極端要約
• Authors: Zihao Li, Dongqi Fu, Mengting Ai, Jingrui He,
• Abstract要約: 本稿では,適応的な要約タスクにおいて優れた理論的保証を備えた,高度にスケーラブルなPKG要約フレームワークを提案する。 我々は、最大で1200万トリプルのベンチマークKGに対して、進化するクエリ設定の下でAPEX$2$を評価した。 実験の結果,APEXは問合せ精度と効率の両面で最先端のベースラインを上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.055029135415225
• License:
• Abstract: Knowledge graphs (KGs), which store an extensive number of relational facts, serve various applications. Recently, personalized knowledge graphs (PKGs) have emerged as a solution to optimize storage costs by customizing their content to align with users' specific interests within particular domains. In the real world, on one hand, user queries and their underlying interests are inherently evolving, requiring PKGs to adapt continuously; on the other hand, the summarization is constantly expected to be as small as possible in terms of storage cost. However, the existing PKG summarization methods implicitly assume that the user's interests are constant and do not shift. Furthermore, when the size constraint of PKG is extremely small, the existing methods cannot distinguish which facts are more of immediate interest and guarantee the utility of the summarized PKG. To address these limitations, we propose APEX$^2$, a highly scalable PKG summarization framework designed with robust theoretical guarantees to excel in adaptive summarization tasks with extremely small size constraints. To be specific, after constructing an initial PKG, APEX$^2$ continuously tracks the interest shift and adjusts the previous summary. We evaluate APEX$^2$ under an evolving query setting on benchmark KGs containing up to 12 million triples, summarizing with compression ratios $\leq 0.1\%$. The experiments show that APEX outperforms state-of-the-art baselines in terms of both query-answering accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 多数の関係事実を格納する知識グラフ(KG)は、様々な用途に役立っている。 近年,個別知識グラフ (PKG) は,特定のドメイン内のユーザの特定の関心事に合わせてコンテンツをカスタマイズすることで,ストレージコストを最適化するソリューションとして登場している。 現実の世界では、ユーザクエリとその基盤となる関心は本質的に進化しており、PKGは継続的に適応する必要がある。 しかし、既存のPKG要約手法では、ユーザの興味が一定であり、変化しないと暗黙的に仮定している。 さらに、PKGのサイズ制約が極端に小さい場合、既存の手法ではどの事実が直近の関心事であるかを区別できず、要約されたPKGの有用性を保証できない。 これらの制約に対処するため,APEX$^2$という高スケーラブルなPKG要約フレームワークを提案する。 具体的には、初期PKGを構築した後、APEX$^2$は利子シフトを継続的に追跡し、前の要約を調整する。 我々は、最大1200万トリプルを含むベンチマークKGに対して、APEX$^2$を、圧縮比$\leq 0.1\%$と要約して、進化するクエリ設定で評価する。 実験の結果,APEXは問合せ精度と効率の両面で最先端のベースラインを上回っていることがわかった。

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