大規模地理的知識グラフのための一般的データベース索引付けフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Sun Yuhan; Sarwat Mohamed

文献

J-GLOBAL ID：202002278101355640 整理番号：20A1799844

大規模地理的知識グラフのための一般的データベース索引付けフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A generic database indexing framework for large-scale geographic knowledge graphs

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資料名：
号： SIGSPATIAL ’18 ページ： 289-298 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)

本論文は,地理的知識グラフのための一般的インデクシングフレームワークであるRiso-Treeを提案する。Riso-Treeは,空間述語を含むグラフクエリの高速実行を可能にする。提案フレームワークは,事前材料化サブグラフエントリを有する古典的Rツリー構造を強化する。Riso-Treeは,空間サブ領域へのそれらの連結性に基づいてグラフを部分グラフに最初に分割する。提案インデックスは,材料化サブグラフ情報に基づく横断頂点/エッジを効率的に枝刈りすることにより,GraSpクエリの高速実行を可能にした。実験は,実際の知識グラフ(例えばWikiData)上でGraSpクエリを実行するとき,提案したRiso-Treeが,その対応物よりも2桁速い実行時間を達成することを示した。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】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： , ,

パターン認識 , グラフ理論基礎

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