Descrizione del progetto
Metodi migliorati per la gestione di grafi di conoscenza di grandi dimensioni
I grafi di conoscenza, che memorizzano le informazioni come entità e relazioni, aiutano a creare reti di dati interconnessi. Sono fondamentali per la creazione di sistemi intelligenti e interoperabili. Il progetto MOKA, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, mira a progettare metodi per gestire l’evoluzione di grafi di conoscenza ampi e dinamici. Tuttavia, la manutenzione dei grafi di conoscenza nel tempo è impegnativa, poiché devono essere aggiornati frequentemente per riflettere i cambiamenti nei rispettivi domini. Per affrontare questo problema, MOKA svilupperà strumenti che identificano e caratterizzano i cambiamenti nei grafi di conoscenza, riducendo la manutenzione. Inoltre, verrà definito un meccanismo per rappresentare l’evoluzione di un dominio all’interno di un grafo di conoscenza storico che dovrebbe consentire agli utenti di comprendere a fondo l’evoluzione del dominio.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinatore
4362 Esch Sur Alzette
Lussemburgo