Kunskapsbaser av enheter och relationer (antingen konstruerade manuellt eller automatiskt) ligger bakom många verkliga sökmotorer, inklusive de på Yahoo!, Microsoft 1, och Google. Dessa kunskapsbaser kan ses som grafer med noder som representerar enheter och kanter som representerar (primära) relationer, och olika studier har genomförts om hur man kan utnyttja dem för att svara på frågor. Samtidigt, i en kompletterande riktning, analyser över frågeloggarna har gjort det möjligt för forskare att identifiera enheter par som är statistiskt korrelerade. Sådana företag relationer presenteras sedan för att söka användare genom "relaterade sökningar" funktionen i moderna sökmotorer. Enhetsrelationer som upptäcks på detta sätt kan dock ofta vara "pussel" till användarna, eftersom varför enheterna är anslutna ofta är obeskrivligt. I detta dokument föreslår vi ett nytt problem som kallas entitetsförhållande förklaring, som syftar till att förklara varför ett par enheter är anslutna, och lösa detta utmanande problem genom att integrera ovanstående två kompletterande metoder, dvs. vi utnyttjar kunskapsbasen för att "förklara" de förbindelser som upptäckts mellan entitet par. Mer specifikt presenterar vi REX, ett system som tar ett par enheter i en given kunskapsbas som input och effektivt identifierar en rangordnad lista över relationsförklaringar. Vi definierar formellt relationsförklaringar och analyserar deras önskvärda egenskaper. Dessutom utformar och implementerar vi algoritmer för att effektivt räkna upp och rangordna alla relationsförklaringar baserade på flera mått av "intressanthet". Vi utför omfattande experiment över verkliga web-skala data som samlats in från DBpedia och en kommersiell sökmotor, visar effektiviteten och skalbarheten av REX. Vi utför också användarstudier för att bekräfta effektiviteten i de förklaringar som REX ger upphov till.
REF utforskar skapandet av en rankad lista över kunskapsbasrelationer för ett enhetspar.
REX: Explaining Relationships between Entity Pairs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}