Linked Open Data Query-Logs Analytics Solution

Conceitos Básicos

Linked Open Data query-logs provide valuable insights, but trust and quality issues require a comprehensive end-to-end solution for effective analytics.

Resumo

Abstract:

• Exploiting query-logs from Linked Open Data (LOD) is crucial for decision-making.
• LOD query-logs face challenges due to complex structures and trust issues.
• The study aims to provide an end-to-end solution for LOD query-log analytics.

Introduction:

• User-generated content drives applications like e-commerce and social media.
• Query-logs analysis helps understand user behavior and preferences.
• LOD query-logs record user interactions with data sources.

LOD Logs Analytics:

• Trust is essential for efficient query-log exploitation.
• A layered architecture is proposed for LOD query-log analytics.
• Experiments validate the effectiveness of the proposed solution.

Related Work:

• Various studies focus on LOD query-logs for different purposes.
• Intrusion detection, query optimization, and recommender systems are common applications.

LOD Logs Structure and Ecosystem:

• LOD data sources consist of RDF triples and ontologies.
• LOD query-logs are generated by consumer interactions with LOD datasets.
• Different expertise levels and behaviors impact the trust of LOD ecosystem.

Our proposed End-to-End Solution:

• Trust-based layered architecture for LOD query-log analytics.
• Preparation, curation, storage, and analytics layers ensure data quality and trust.
• Experiments validate the solution's effectiveness in generating trusted data warehouses.

Experiments and Results:

• Scholarly data and DBpedia logs are curated and analyzed.
• Trust-aware curation pipeline ensures data quality and trust.
• Trusted queries are stored in databases for analytics usage.

Conclusion:

• The proposed solution offers a trust-based approach for LOD query-log analytics.
• Effective curation and analysis of LOD logs can provide valuable insights for decision-making.

Estatísticas

LOD logs have experienced significant growth in the industrial and academic worlds.
Trust is a complex concept linked to risk, quality, and provenance in LOD query-logs.
81% of Scholarly data and 65% of DBpedia queries have a trust degree above 0.75.

Citações

"Trust is a complex concept linked to risk, quality, and provenance in LOD query-logs."
"Effective curation and analysis of LOD logs can provide valuable insights for decision-making."

Principais Insights Extraídos De

End-to-end solution for linked open data query logs analytics

by Dihia Lanasr... às arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06016.pdf

Perguntas Mais Profundas

어떻게 LOD 쿼리 로그 분석을 위한 제안된 엔드 투 엔드 솔루션이 현실 세계 시나리오에서 구현될 수 있을까요?

제안된 LOD 쿼리 로그 분석 솔루션은 현실 세계 시나리오에서 구현될 수 있습니다. 먼저, Layer 0에서는 원시 LOD 로그를 물리적 저장소에 저장하고, Layer 1에서는 준비 및 정제를 통해 필요한 데이터와 메타데이터를 추출하고 처리합니다. 그런 다음, Layer 2에서는 신뢰할 수 있는 쿼리를 저장하고, Layer 3에서는 분석 레이어를 통해 이러한 데이터를 활용하여 다양한 분석 사용 사례에 활용할 수 있습니다. 이러한 단계를 따라 실제 LOD 쿼리 로그를 처리하고, 신뢰할 수 있는 데이터 웨어하우스를 생성하여 의사 결정자가 이를 활용할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이를 통해 실제 시나리오에서 LOD 쿼리 로그를 효과적으로 분석하고 가치 있는 정보를 추출할 수 있습니다.

어떤 단점이 의사 결정 프로세스에 대부분 사용자 생성 콘텐츠에 의존하는 것에 따라 발생할 수 있을까요?

사용자 생성 콘텐츠에 과도하게 의존하는 것은 몇 가지 잠재적인 단점을 야기할 수 있습니다. 첫째, 사용자 생성 콘텐츠는 사용자의 의도와 편향에 영향을 받을 수 있으며, 이는 신뢰할 수 없는 정보를 제공할 수 있습니다. 둘째, 사용자 생성 콘텐츠는 품질과 신뢰성 문제를 내포하고 있을 수 있으며, 이는 의사 결정 프로세스에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 사용자 생성 콘텐츠는 가치 있는 정보와 함께 잡음이나 부정확한 정보를 포함할 수 있어 신속하고 정확한 의사 결정을 방해할 수 있습니다.

LOD 쿼리 로그의 신뢰성을 더 향상시키기 위해 어떻게 할 수 있을까요?

LOD 쿼리 로그의 신뢰성을 더 향상시키기 위해서는 몇 가지 조치를 취할 수 있습니다. 먼저, Layer 1에서 제안된 신뢰 기반 정제 프로세스를 통해 쿼리 로그를 신뢰할 수 있는 수준으로 정제하고 클렌징할 수 있습니다. 또한, Layer 2에서는 신뢰할 수 있는 쿼리만을 저장하고, Layer 3에서는 이러한 데이터를 활용하여 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 더불어 LOD 쿼리 로그의 신뢰성을 높이기 위해 사용자의 행동 분석, 쿼리의 품질 분석, 그리고 쿼리의 신뢰도 주석을 통해 쿼리 로그를 더욱 신뢰할 수 있는 상태로 유지할 수 있습니다.