文献

J-GLOBAL ID：202002227523566160   整理番号：20A1929240

大規模知識グラフのメタエキスパート対話型説明と探索【JST・京大機械翻訳】

MetaExp Interactive Explanation and Exploration of Large Knowledge Graphs

著者 (14件)： Behrens Freya (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Bischoff Sebastian (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Ladenburger Pius (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Rueckin Julius (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Seidel Laurenz (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Stolp Fabian (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Vaichenker Michael (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Ziegler Adrian (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Mottin Davide (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Aghaei Fatemeh (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Mueller Emmanuel (Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany) ,  Preusse Martin (Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum Muenchen&Knowing Health, Neuherberg, Germany) ,  Mueller Nikola (Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum Muenchen&Knowing Health, Neuherberg, Germany) ,  Hunger Michael (neo4j Inc., Dresden, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WWW ’18  ページ： 199-202  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模知識グラフの探索中にユーザを支援するシステムであるMetaExpを提示し,2セットの初期ノードを与えた。そのコアでは,MetaExpは,ノードタイプ間の関係のシーケンスであるユーザへのメタパスの小さな集合を示す。このようなメタパスは複雑な構造のユーザを圧倒的にしないが,グラフにおいて意味的に豊富な関係を保存する。メタExpは,ユーザ固有の類似性測度を推論する簡単なメタパス評価を含む対話型手続きにおいてユーザを参加させる。この類似性測度は,局所ノード近傍または静的に決定された類似性スコアに基づく以前の方法の基本的限界を克服する,ユーザのドメイン知識と選好を組み入れる。このシステムは,初期ノードを探索するためのユーザフレンドリーなインタフェイスを提供し,メタパスの漸進的な精密化に向けてユーザをガイドする。システムは,3つのデータセット,フリーベース,映画データベース,および生物学的ネットワークで実証された。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  データベース ,  ネットワーク ,  データ探索 ,  精密化 ,  類似性 ,  インタフェイス ,  ドメイン知識
準シソーラス用語： ユーザフレンドリ性 ,  *対話型 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データ探索 ,  説明 ,  グラフ探索 ,  知識グラフ

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  知識グラフ ,  エキスパート ,  対話型 ,  説明 ,  探索