研究課題/領域番号 |
22H03694
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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研究機関 | 筑波大学 |
研究代表者 |
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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研究分担者 |
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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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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キーワード | 知識グラフ / 多粒度 / RDF / 索引 / 多粒度分散知識グラフ / 分散問合せ |
研究開始時の研究の概要 |
複数の分散データベースによってホストされた,膨大なエンティティを含む粒度の異なる知識グラフのネットワーク(多粒度分散知識グラフ)に対して,所望のデータの探索・発見を支援するため,新たな索引手法を開発する.具体的には,知識グラフの構造的特徴,内容に関する特徴,それぞれを考慮した要約手法を開発する.この要約を索引として活用することで,知識グラフの構造と内容を捉えたエンティティ探索や検索が可能となる.さらに,エンティティの異なる特性を考慮した,多様なデータとの連携手法も開発する.
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研究実績の概要 |
【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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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
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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今後の研究の推進方策 |
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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