| 研究課題/領域番号 |
21K11900
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
鈴木 伸崇 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (60305779)
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| 研究分担者 |
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, 上級研究員 (80597097)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | グラフデータ / スキーマ / 充足可能性問題 |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではグラフデータを対象に，スキーマ下での問合せ式充足可能性問題について考察した．問合せ言語としてConjunctive Property Pathおよびパターン問合せを対象とし，スキーマ言語としてShape Expression (ShEx)を対象とした．これらに基づいて，ShExスキーマ下での問合せ式充足可能性問題を解くためのアルゴリズムを開発した．次に，実装したアルゴリズムについて評価実験を行い，動作効率が概ね良好であること等の結果を得た．また，本テーマの発展として，ライフサイエンス分野のデータに対する適用について検討を行った．
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| 自由記述の分野 |
データベース
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
問合せ式の充足可能性問題や包含性問題は，問合せ式の検証・作成支援や最適化など，多くの応用に繋がる重要な問題である．例えば，もしqが充足不能な部分式を含む（または，q自体が充足不能である）場合，その部分の評価・実行は不要である．もし充足不能な部分式を効率よく検出できれば，多くの不要な問合せ処理を省くことができる．近年のグラフデータはサイズが非常に大きく，問合せ式の実行には相当の時間を要する．そのため，充足不能な問合せ式を効率よく検出し，その実行を回避することは極めて重要である．
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