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J-GLOBAL ID：202002241900423048   整理番号：20A0436715

個人化知識グラフ要約:クラウドからあなたのポケットへ【JST・京大機械翻訳】

Personalized Knowledge Graph Summarization: From the Cloud to Your Pocket

著者 (6件)： Safavi Tara (University of Michigan) ,  Belth Caleb (University of Michigan) ,  Faber Lukas (Google) ,  Mottin Davide (Aarhus University) ,  Muller Emmanuel (Bonn-Aachen International Center for Information Technology) ,  Koutra Danai (University of Michigan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICDM  ページ： 528-537  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  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： 包括的知識グラフ(KGs)のスケールの増大により,ユーザが効率的にアクセスし,世界の知識を無視するのを助ける方法として要約することが求められている。本論文では,個人の限られた情報ニーズとKGsの大規模スケールの間の不一致に動機付けられて,本論文では,個人化知識グラフ要約と呼ばれる新しい問題を提案した。目的は,個人の関心に最も関連する事実のみを含むKGsのコンパクトな「個人的要約」を構築することである。このような要約は保存され,利用されることができ,個人の個人的な情報へのアクセスを可能にし,それらを最も興味のある情報にアクセスすることができる。著者らは,スパースグラフの構築の一つとして問題を定式化するか,あるいは要約することにより,ユーザとデバイスに特有の制約を与えられたKG上でユーザの推論された「効用」を最大化し,要約のサイズに対する制約を与える。それを解決するために,著者らはGLIMPSEを提案する。要約フレームワークは要約の有用性に関する理論的保証を提供し,KGにおけるエッジの数において線形である。オープンソースに対する実際のユーザ質問による評価において,1億倍までの暗号化KGsにより,GLIMPSEは,質問応答F1スコアにおいて19%までの強いベースラインを上回る要約を効率的に生成することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報需要 ,  基準線 ,  線形性 ,  暗号 ,  *定式化
準シソーラス用語： オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 個人化 ,  知識グラフ ,  クラウド