Projektbeschreibung
Neuartige Ansätze zur Ressourcenbeschränkung bei der Abfrage großer Diagramme
Die Bearbeitung von Abfragen oder Fragen (Extrahieren von Informationen aus einer Datenbank oder Handeln auf der Grundlage von Daten, die in einer Datenbank gespeichert sind) liegt vielen modernen Anwendungen wie sozialen Medien, Chatbots und Internetsuchmaschinen zugrunde. Die Datenbank ist ein Wissensgraph, bei dem die Knoten Datenpunkte darstellen und die Ränder die ‚Verbindungen‘ dazwischen sind. Die gleichzeitige Abfrage mehrerer Datenbanken wird die Leistungsfähigkeit erhöhen, doch sind neue Ansätze erforderlich. Das vom Europäischen Forschungsrat finanzierte Projekt GRACE hat die Entwicklung einer innovativen Abfragesprache für Graphenmuster, einer überarbeiteten Komplexitätstheorie und einer Formalisierung der parallelen Skalierbarkeit bei steigender Anzahl von Prozessoren zum Ziel. Sollten die neuen Algorithmen keine genauen Antworten finden, so wird das Team mit seinen Näherungsschemata ein Gleichgewicht zwischen Präzision und Kosten herstellen.
Ziel
When we search for a product, can we find, using a single query, top choices ranked by Google and at the same time, recommended by our friends connected on Facebook? Is such a query tractable on the social graph of Facebook, which has over 1.31 billion nodes and 170 billion links? Is it feasible to evaluate such a query if we have bounded resources such as time and computing facilities? These questions are challenging: they demand a departure from the traditional query evaluation paradigm and from the classical computational complexity theory, and call for new resource-constrained methodologies to query big graphs.
This project aims to tackle precisely these challenges, from fundamental problems to practical techniques, using radically new approaches. We will develop a graph pattern query language that allows us to, e.g. unify Web search (via keywords) and social search (via graph patterns), and express graph pattern association rules for social media marketing. We will revise the conventional complexity theory to characterize the tractability of queries on big data, and formalize parallel scalability with the increase of processors. We will also develop algorithmic foundations and resource-constrained techniques for querying big graphs, by ``making big data small''. When exact answers are beyond reach in big graphs, we will develop data-driven and query-driven approximation schemes to strike a balance between the accuracy and cost. As a proof of the theory, we will develop GRACE, a system to answer graph pattern queries on big GRAphs within bounded resourCEs, based on the techniques developed. We envisage that the project will deliver methodological foundations and practical techniques for querying big graphs in general, and for improving search engines and social media marketing in particular. A breakthrough in this subject will advance several fields, including databases, theory of computation, parallel computation and social data analysis.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer vision
- natural sciencesmathematicspure mathematicsdiscrete mathematicsgraph theory
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetworld wide web
- natural sciencescomputer and information sciencesdatabasesrelational databases
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-ADG - Advanced GrantGastgebende Einrichtung
EH8 9YL Edinburgh
Vereinigtes Königreich