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Incremental Knowledge Graph Construction from Heterogeneous Data Sources
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AI
DOI：10.1177/22104968251412270.png)
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摘要
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通过创建、更新和删除操作共享变化的数据集给数据消费者带来了挑战，包括历史版本对齐和频繁变更管理。这一点在由此类数据集物化而成的知识图谱（KGs）中尤为明显，其中同步通过频繁重新生成实现。然而，这种方法耗时、丢失历史记录，并通过冗余处理浪费计算资源。我们提出了一种KG生成方法，能够高效处理具有不同变更信号策略的演变数据源。我们研究了真实数据集的变更信号策略，提出了相应的变更检测算法，并引入了一种基于RDF映射语言（RML）和函数本体（Function Ontology）的声明式方法，用于物化演变KG的变更。检测到的变更可自动发布为链接数据事件流（LDES），使用Activity Streams 2.0词汇描述变更并通过Web进行通信。我们在RMLMapper中实现了该方法作为增量RML，并使用GTFS Madrid基准的修改版和多个真实数据源对其进行功能性和定量评估。我们的方法降低了生成和存储多个KG版本所需的存储和计算资源（最多减少315.83倍存储、4.59倍CPU时间和1.51倍内存），并将KG构建时间最多缩短4.41倍。性能提升在大型数据集中更为显著，而我们的方法对小规模数据集的效益部分被其开销所抵消。总体而言，我们的方法降低了发布和维护KG的成本，并通过LDES支持及时、原生的Web变更传播。我们计划优化变更检测算法，并采用窗口技术以支持流数据。
Keyword:
Incremental Knowledge Graph Construction
Heterogeneous Data Sources
Change Detection
RDF Mapping Language
Linked Data Event Stream
期刊
S
IF:
0
论文数:
28
被引数:
0
机构
引用论文
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