2022 Fiscal Year Annual Research Report
A study on technologies for utilizing multi-granular distributed knowledge graphs
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22H03694
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
天笠 俊之 筑波大学, 計算科学研究センター, 教授 (70314531)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北川 博之 筑波大学, 国際統合睡眠医科学研究機構, 教授 (00204876)
橋本 武彦 (BouSavong) 筑波大学, 計算科学研究センター, 助教 (80910760)
塩川 浩昭 筑波大学, 計算科学研究センター, 准教授 (90775248)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 多粒度分散知識グラフ / 分散問合せ / RDF |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【研究項目1 MD知識グラフの構造的・意味的要約生成】（担当：天笠，サポート：塩川）一般のグラフに対する要約生成手法を参考に，知識グラフに適した構造要約手法を検討した．知識グラフに含まれる多数のエンティティに対して，同一性判定を効率よく行うブロッキング手法を開発した（SAC2022，ACM ACR）．
【研究項目2 高速かつ分散透過なMD知識グラフ検索】（担当：塩川，サポート：天笠）
MD知識グラフに対する検索処理の高速化を念頭に，ベクトル表現されたデータに対する逆k最近傍検索をGPUで高速化する手法（DEMoC-2022），Opticsクラスタリングを高速に行う手法（DEXA2022），Transformerを用いた時系列予測手法の高速化（DEXA2022），ストリームデータに対する高精度な欠損値補完手法（iiWAS2022）などを開発した．また，フォグ環境における分散RDF推論の最適化手法についても検討した（SAC2023）．
【研究項目3 MD知識グラフと異種データの連携】（担当：北川，サポート：天笠）エンィティの直接的なマッチング（エンティティリンキング）だけではなく，エンティティの意味的な特徴に着目したマッチングを検討する．初年度は，関係データベースを対象とした仮想知識グラフ手法（DEIMフォーラム2023）を開発した．
【研究項目4 プロトタイプ構築および性能評価】（担当：Bou，サポート：全員）プロトタイプシステム構築に向けて，他の研究項目と連携し，各手法の基礎的な部分を実装，評評価した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
各研究項目について手法の検討が進んでおり，研究成果を国内外の学会で発表しているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画に沿って，多粒度分散知識グラフの構造的・意味的要約手法の検討を進めるとともに，知識グラフ検索の高速化および異種データ連携方式について検討を進める予定である．
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