研究課題
【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.
2: おおむね順調に進展している
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.
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.
すべて 2023 2022
すべて 雑誌論文 (10件) (うち査読あり 10件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (6件)
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