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Management and completion of dynamic Knowledge Graph

Description du projet

Améliorer les méthodes de gestion de grands graphes de connaissances

Les graphes de connaissances, qui stockent les informations sous forme d’entités et de relations, permettent de créer un réseau de données interconnectées. Ils sont indispensables à la création de systèmes intelligents et interopérables. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet MOKA se propose de concevoir des méthodes de gestion de l’évolution de graphes de connaissances vastes et dynamiques. Maintenir des graphes de connaissances dans le temps constitue toutefois un défi, car ils doivent être fréquemment mis à jour afin de refléter les changements dans leurs domaines respectifs. Afin de réduire leur maintenance, MOKA développera des outils permettant d’identifier et de caractériser les changements au sein de ceux-ci. Il définira en outre un mécanisme de représentation de l’évolution d’un domaine dans un graphe de connaissances historiques qui devrait permettre aux utilisateurs de comprendre en détail l’évolution du domaine.

Objectif

In MOKA, we will design and implement methods for managing the evolution of large and dynamic knowledge graphs (KG).
Currently, KG are getting much attention from both industry and academia because they have properties that support the design and
development of more intelligent and intelligible systems by connecting and structuring knowledge, ensuring semantic
interoperability between information systems and providing richer content for automatic reasoning. However, one of the most widely
agreed-upon problems experienced by data scientists and knowledge engineers is the maintenance of such KG over time. Since KG
model the knowledge of a given domain, they have to be frequently updated to reflect the evolution of that domain which demand
significant effort from experts and once updated changes are lost which leads to a general impoverishment of knowledge over time.
To do so, our methods and tools will allow to (i) identify and characterize changes that occurs in KG when the domain evolves which
will significantly reduce the efforts of domain experts in the KG maintenance tasks and (ii) define a mechanism to represent the
evolution of a domain within a so-called Historical Knowledge Graph (HKG) that will allow users having a clear and deep
understanding of the evolution of the domain knowledge over time. The proposed methods and tools will be evaluated on the KG of
the Open Research Knowledge Graph initiative and the data of the space domain. We will have a significant impact on scientific,
technological, economic and societal aspects. This will be made possible thanks to the proposed dissemination, exploitation and
communication plans aimed at a large audience that will facilitate the development of the career of the researcher.

Coordinateur

LUXEMBOURG INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
Contribution nette de l'UE
€ 191 760,00
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)