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Unifying Graph Databases and Causal Models

Description du projet

Exploiter le potentiel des graphes causaux dans l’analyse des données

Comprendre les relations de cause à effet est essentiel dans de nombreux domaines, de la santé à l’économie. Les graphes causaux, également appelés graphes acycliques orientés, sont des outils puissants pour représenter ces relations. Cependant, ils sont actuellement créés manuellement par des experts et ne disposent pas de systèmes adéquats pour leur validation, leur stockage et leur mise à jour, ce qui rend difficile leur gestion et leur analyse efficaces. Le projet GOY, financé par le CER, vise à combiner l’inférence causale avec la technologie des bases de données graphiques. L’objectif est de créer une base de données spécialisée pour les graphes causaux, où ces graphes pourront être stockés, validés et analysés. Ce système permettra aux experts de mieux gérer et interroger les données causales, ouvrant ainsi la possibilité de faire progresser la compréhension des relations complexes de cause à effet de manière structurée.

Objectif

Graphs are expressive data structures representing more effectively relationships in data and enabling complex data-intensive tasks. Graphs are also a widely adopted paradigm in causal inference focusing on causal directed acyclic graphs. Causal DAGs (Directed Acyclic Graphs) are manually curated by domain experts, but they are not validated, stored, integrated and versioned as data artifacts in a graph data system. In the GOY (pronounced GO Why) project, I focus on a radical shift towards causality-driven graph databases, addressing the development of solid theoretical foundations and a set of adequate tools underpinning causal graph operations. To date, these two paradigms, namely causality and graph data management, are developed by entirely separate communities with different motivations: one is interested in causal analysis and inference, realized by means of ad-hoc programs and scripts on empirically validated causal graphs, while the other is interested in collecting, validating, integrating and querying graph data by means of declarative languages. These two areas are investigated in isolation although combining them creates exciting possibilities. The present proposal aims at investigating these possibilities and focuses on laying the theoretical foundations of causality-driven graph data management, a completely novel approach to data management guided by the theory of causation. Causal graphs, either provided by domain experts or extracted from the underlying observational data, are further semantically enriched, disambiguated, reconciled and used in the downstream processes of the graph database for queries, updates and analysis. Following these goals, I investigate (1) a formal causal property graph model and the extension of graph query languages to support causal graph query operators and (2) the integration, consistency and (3) versioning of causal property graphs to assist domain experts in the execution of advanced causal processes.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-ADG

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Institution d’accueil

UNIVERSITE LYON 1 CLAUDE BERNARD
Contribution nette de l'UE
€ 2 315 565,00
Adresse
BOULEVARD DU 11 NOVEMBRE 1918 NUM43
69622 Villeurbanne Cedex
France
Région
Auvergne-Rhône-Alpes Rhône-Alpes Rhône
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Bénéficiaires (1)