2022 Fiscal Year Annual Research Report
A study on technologies for utilizing multi-granular distributed knowledge graphs
Project/Area Number |
22H03694
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Allocation Type | Single-year Grants |
Research Institution | University of Tsukuba |
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 |
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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