グラフデータにおける問合せ式充足可能性問題の計算複雑さおよび判定アルゴリズム

• Project/Area Number: 21K11900
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 鈴木 伸崇 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (60305779)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 權 娟大 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業情報研究センター, 研究員 (80597097)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2021: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
• Keywords: グラフデータ / 充足可能性問題

Outline of Research at the Start

近年，RDF/グラフデータに対する記述力の高いスキーマ言語が策定されており，主なものとしてShape Expression (ShEx)がある．ShExスキーマSと問合せ式qに対して，もしSに妥当かつqの実行結果が空でないデータが存在するならば，qは充足可能であるという．本研究では，ShExスキーマ下での問合せ式充足可能性問題に着目する．まず，本問題の計算複雑さを明らかにし，その上で本問題を効率よく解くためのアルゴリズムを設計する．次に，得られたアルゴリズムを計算機上に実装して評価実験を行い，提案アルゴリズムの有効性を明らかにする．