Att fråga ut komplexa grafdatabaser som kunskapsgrafer är en utmanande uppgift för icke-professionella användare. På grund av deras komplexa scheman och variationsinformation beskrivningar, blir det mycket svårt för användare att formulera en fråga som kan behandlas korrekt av de befintliga systemen. Vi hävdar att för en användarvänlig graf fråga motor, måste det stödja olika typer av omvandlingar såsom synonym, förkortning, och ontologi. Dessutom måste de härledda frågeresultaten rangordnas på ett principfast sätt. I detta dokument introducerar vi ett nytt ramverk som möjliggör schemalös och strukturlös grafförfrågan (SLQ), där en användare inte behöver beskriva frågor exakt som krävs av de flesta databaser. Frågemotorn är byggd på en uppsättning transformationsfunktioner som automatiskt kartlägger nyckelord och länkar från en fråga till deras matchningar i en graf. Den lär sig automatiskt en effektiv rankingmodell, utan att anta manuellt märkta träningsexempel, och kan effektivt returnera topprankade matcher med hjälp av graf skiss och tro förökning. Arkitekturen av SLQ är elastisk för "plug-in" nya omvandlingsfunktioner och frågeloggar. Våra experimentella resultat visar att detta nya grafförfrågan paradigm är lovande: Det identifierar högkvalitativa matchningar för både nyckelord och graffrågor över verkliga kunskap grafer, och överträffar befintliga metoder avsevärt när det gäller effektivitet och effektivitet.
I REF används en uppsättning transformationsfunktioner för att kartlägga attribut för noder och kanter som visas i en graf fråga till matchningar i datagrafen, och en rankning modell för frågesvar lärs med hjälp av automatiskt genererade utbildningsinstanser och frågeloggen.
Schemaless and Structureless Graph Querying
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}