Workload based summaries for knowledge graphs
Authors: Βασιλείου Ιωάννης 
Published: December 2024

Η παρούσα διατριβή εμβαθύνει στην εξέλιξη στη σημασιολογική σύνοψη και την εξερεύνηση γραφημάτων γνώσεων (KGs) με επίκεντρο τον χρήστη, δεδομένης της ταχείας διάδοσης των διασυνδεδεμένων δεδομένων. Οι σημασιολογικές συνόψεις έχουν καταστεί κρίσιμα εργαλεία για τη συμπύκνωση τεράστιων συνόλων δεδομένων σε διαχειρίσιμα μεγέθη, βελτιστοποιώντας την απάντηση σε ερωτήματα, την ευρετηρίαση και την απεικόνιση. Οι πρόσφατες εξελίξεις στις δομικές σημασιολογικές συνόψεις επικεντρώνονται στην εξαγωγή κεντρικών κόμβων από το σημασιολογικό γράφημα, εκμεταλλευόμενοι διάφορα μέτρα κεντρικότητας, και στη συνέχεια στη σύνδεσή τους και παρουσίασή τους ως συνόψεις. Αυτές οι συνόψεις μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν, μεταξύ άλλων, για τη βελτιστοποίησητης απάντησης επερωτήσεων, καθώς το μέγεθος του γραφήματος μειώνεται δραστικά. Ωστόσο, καθώς τα σημασιολογικά γραφήματα είναι ετερογενή, η χρήση διαφόρων μέτρων κεντρικότητας για την επιλογή τμημάτων του γραφήματος που θα χρησιμοποιηθούν, δημιουργούν συνόψεις με περιορισμένα οφέλη για την απάντηση επερωτήσεων. Η αξιοποίηση των αρχείων καταγραφής ερωτημάτων χρήστη έχει τη δυνατότητα να προσφέρει απτά οφέλη προς αυτή την κατεύθυνση, καθώς μπορούννα προσφέρουν μοναδικές πληροφορίες για τις τάσεις και τα ενδιαφέροντα των χρηστών καθώς εξελίσσονται με την πάροδο του χρόνου. Προς αυτή την κατεύθυνση, αυτή η διατριβή αρχίζει να εξερευνά συνόψεις βασισμένες σε αρχεία καταγραφής ερωτημάτων επιλέγοντας κόμβους με βάση τη συχνότητά τους στα αρχεία αυτά. Αυτό βελτιώνει δραστικά τη χρησιμότητα των συνόψεων όσον αφορά την κάλυψη των ερωτημάτων. Στη συνέχεια, διερευνάται πώς η αξιοποίηση των αρχείων καταγραφής ερωτημάτων και των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) μπορεί να οδηγήσει στην αυτόματη δημιουργία συχνών ερωτήσεων (FAQs), επιτρέποντας στους χρήστες να κατανοούν γρήγορα τα περιεχόμενα ενός ολόκληρου γραφήματος γνώσεων απλώς επισκεπτόμενοι ένα σύνολο ερωτήσεων και των απαντήσεών τους σε μορφή κειμένου. Παράλληλα, εξερευνούμε τις αλλαγές στα ενδιαφέροντα των χρηστών με την πάροδο του χρόνου χρησιμοποιώντας αρχεία καταγραφής ερωτημάτων και γλωσσικά μοντέλα, διευκολύνοντας την απεικόνιση και κατανόηση αυτών των εξελισσόμενων ενδιαφερόντων από τους χρήστες. Στη συνέχεια, επικεντρωνόμαστε στον τρόπο κατασκευής εξατομικευμένων συνόψεων που προσαρμόζονται στις προτιμήσεις των χρηστών. Και πάλι εκμεταλλευόμαστε τα αρχεία καταγραφής ερωτημάτων επιλέγοντας ερωτήματα παρόμοια με τα ενδιαφέροντα του χρήστη και δημιουργούμε συνόψεις που μεγιστοποιούν την κάλυψη για τα ερωτήματα του χρήστη, έχοντας καλύτερα αποτελέσματα από όλα τα αντωγωνιστικά συστήματα. Τέλος, επικεντρωνόμαστε στο πώς οι συνόψεις βασισμένες σε αρχεία καταγραφής ερωτημάτων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία συμπαγών δομών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως μηχανισμός προσωρινής αποθήκευσης για την γρήγορη παροχή μιας πρώτης απάντησης στα ερωτήματα των χρηστών πριν από την πλήρη απάντησή τους. Αποδεικνύουμε ότι τέτοιες περιλήψεις είναι τόσο πρακτικές, καθώς μπορούν να κατασκευαστούν και να διατηρηθούν εύκολα στη μνήμη, όσο και ωφέλιμες, καθώς μπορούν να βελτιστοποιήσουν σημαντικά το χρόνο που απαιτείται για τα πρώτα αποτελέσματα των ερωτημάτων των χρηστών. Με την ενσωμάτωση αυτών των καινοτόμων προσεγγίσεων, αυτή η διατριβή στοχεύει να προωθήσει τον τομέα των σημασιολογικών συνόψεων και την εξερεύνηση γράφων γνώσης με επίκεντρο τον χρήστη, προάγοντας πιο αποτελεσματική και αποδοτική εξερεύνηση δεδομένων σε ολοένα και πιο διασυνδεδεμένα περιβάλλοντα.