Developing an Algorithm for Extracting Schema from External Graph

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K00150
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Multimedia database
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Suzuki Nobutaka 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (60305779)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: グラフデータ / スキーマ抽出

Outline of Final Research Achievements

In this study, we constructed an algorithm for extracting schema from graph data. The target schema languages are graph schema and Shape Expression. First, we constructed an algorithm for extracting schema efficiently by introducing new utility function and parallelization. Then we considered extending our algorithm to extract Shape Expression schema from graph data.

Free Research Field

情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

グラフデータは，ソーシャルグラフ，生物データ，Linked Open Dataなどのオープンデータなど，様々な場面で用いられているが，データ量が増大しその構造も複雑化している．一方，グラフデータ対してShape Expressionなど新たなスキーマ言語が提案されており，今後はその活用が進むものと期待されている．グラフデータからスキーマを抽出することができれば，得られたスキーマを用いて，大規模なグラフデータの管理をより効率よく行うことが可能となる．