Lupa

Izpis gradiva Pomoč

A- | A+ | Natisni
Naslov:Type-based computation of knowledge graph statistics
Avtorji:ID Savnik, Iztok (Avtor)
ID Nitta, Kiyoshi (Avtor)
ID Škrekovski, Riste (Avtor)
ID Augsten, Nikolaus (Avtor)
Datoteke:.pdf RAZ_Savnik_Iztok_2025.pdf (677,80 KB)
MD5: E3A36A91418B795906097D84E331D88A
 
URL https://link.springer.com/article/10.1007/s10472-024-09965-3
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FAMNIT - Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije
Opis:We propose a formal model of a knowledge graph (abbr. KG) that classifies the ground triples into sets that correspond to the triple types. The triple types are partially ordered by the sub-type relation. Consequently, the sets of ground triples that are the interpretations of triple types are partially ordered by the subsumption relation. The types of triple patterns restrict the sets of ground triples, which need to be addressed in the evaluation of triple patterns, to the interpretation of the types of triple patterns. Therefore, a schema graph of a KG should include all triple types that are likely to be determined as the types of triple patterns. The stored schema graph consists of the selected triple types that are stored in a KG and the complete schema graph includes all valid triple types of KG. We propose choosing the schema graph, which consists of the triple types from a strip around the stored schema graph, i.e., the triple types from the stored schema graph and some adjacent levels of triple types with respect to the sub-type relation. Given a selected schema graph, the statistics are updated for each ground triple t from a KG. First, we determine the set of triple types stt from the schema graph that are affected by adding a triple t to an RDF store. Finally, the statistics of triple types from the set stt are updated.
Ključne besede:knowledge graphs, RDF stores, graph database systems
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Datum objave:17.01.2025
Leto izida:2025
Št. strani:str. 787-815
Številčenje:Vol. 93, iss. 5
PID:20.500.12556/RUP-22481 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.65
ISSN pri članku:1012-2443
DOI:10.1007/s10472-024-09965-3 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:223651843 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUP:16.01.2026
Število ogledov:74
Število prenosov:2
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Annals of mathematics and artificial intelligence
Skrajšan naslov:Ann. math. artif. intell.
Založnik:J.C. Baltzer AG
ISSN:1012-2443
COBISS.SI-ID:43126017 Povezava se odpre v novem oknu

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P1-0383-2017
Naslov:Kompleksna omrežja

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:grafi znanja, RDF zbirke podatkov, grafovske podatkovne baze


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici