Maverick: Discovering Exceptional Facts from Knowledge Graphs
Maverick: Discovering Exceptional Facts from Knowledge Graphs
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Maverick：从知识图中发现特殊事实
DOI：
10.1145/3183713.3183730
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Li, Chengkai
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang, Gensheng;Jimenez, Damian;Li, Chengkai
我们提出了Maverick，这是一个通用的、可扩展的框架，可以发现关于知识图中实体的特殊事实。据我们所知，以前没有关于这个问题的研究。我们将感兴趣的实体的一个例外事实建模为上下文-子空间对，其中子空间是一组属性，上下文是由实体匹配的图查询模式定义的。就子空间而言，实体在上下文中的实体中是例外的。模式和子空间的搜索空间都是指数大的。Maverick对模式进行波束搜索，使用基于匹配的模式构建方法来避免无效模式的评估。它在每次迭代中应用两个启发式算法来选择有希望的模式来形成波束。Maverick通过利用例外评分函数的上界性质来遍历和剪枝组织为集合枚举树的子空间。使用真实世界数据集的实验和用户研究结果表明，所提出的框架在基线上有显著的性能改进，并且在发现例外事实方面是有效的。
We present Maverick, a general, extensible framework that discovers exceptional facts about entities in knowledge graphs. To the best of our knowledge, there was no previous study of the problem. We model an exceptional fact about an entity of interest as a context-subspace pair, in which a subspace is a set of attributes and a context is defined by a graph query pattern of which the entity is a match. The entity is exceptional among the entities in the context, with regard to the subspace. The search spaces of both patterns and subspaces are exponentially large. Maverick conducts beam search on the patterns which uses a match-based pattern construction method to evade the evaluation of invalid patterns. It applies two heuristics to select promising patterns to form the beam in each iteration. Maverick traverses and prunes the subspaces organized as a set enumeration tree by exploiting the upper bound properties of exceptionality scoring functions. Results of experiments and user studies using real-world datasets demonstrated substantial performance improvement of the proposed framework over the baselines as well as its effectiveness in discovering exceptional facts.
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DOI：
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发表时间：
2011-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Sarah Cohen;Chengkai Li;Jun Yang;Cong Yu
通讯作者：
Sarah Cohen;Chengkai Li;Jun Yang;Cong Yu
通过查询扰动进行计算事实检查
DOI：
10.1145/2996453
发表时间：
2017
期刊：
ACM Transactions on Database Systems (TODS)
影响因子：
--
作者：
You Wu;P. Agarwal;Chengkai Li;Jun Yang;Cong Yu
通讯作者：
Cong Yu
DOI：
10.1145/2020408.2020601
发表时间：
2011-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Xiao Jiang;Chengkai Li;Ping Luo;Min Wang;Yong Yu
通讯作者：
Xiao Jiang;Chengkai Li;Ping Luo;Min Wang;Yong Yu
影响因子：
22.7
作者：
Vrandecic, Denny;Kroetzsch, Markus
通讯作者：
Kroetzsch, Markus
影响因子：
22.7
作者：
Cohen, Sarah;Hamilton, James T.;Turner, Fred
通讯作者：
Turner, Fred