Kernkonzepte
Efficiently construct personalized summaries using query logs for high-quality results.
Zusammenfassung
知識グラフのサイズと複雑さの増加により、パーソナライズされた要約を構築するための効率的な方法が必要です。本研究では、クエリログを活用して高品質な結果を得るためにパーソナライズされた要約を効率的に構築します。提案手法は、ユーザー入力に基づいて異なる重み割り当てを特定し、利用可能なクエリに基づいて選択したノードをどのようにリンクするかを効果的かつ効率的に特定します。
Statistiken
Linked Open Data Cloud includes more than 62 billion triples.
DBpedia v3.8 consists of 422 classes, 1323 properties, and more than 2.3M instances.
WikiData contains 100 million items and 1.4 billion statements.
Bio2RDF includes more than 11 billion triples.
The query workload for WikiData includes 192,325 queries.
The query workload for Bio2RDF includes 3,616,330 queries.
Zitate
"Semantic summaries have recently emerged as methods to quickly explore and understand the contents of various sources."
"Our approach dominates other methods in terms of both quality and efficiency."
"Resolving this problem is really important, as usually users visit a KG with a specific information request in mind."