An Ecosystem for Personal Knowledge Graphs: A Survey and Research
Roadmap
解决问题:本论文旨在提出一个个人知识图谱(PKG)生态系统,以解决个人数据管理和个性化服务方面的挑战。其中,PKG是指关于个人实体、属性和它们之间关系的结构化信息资源。本论文的主要目的是为了推广PKG的应用,但在此之前需要解决一些挑战,如对PKG的定义、数据拥有权和个性化服务等方面的问题。
关键思路:本论文提出了自己的PKG定义,强调了数据拥有权和个性化服务的重要性。同时,提出了一个统一的PKG框架,将PKG作为一个更大生态系统的一部分,与数据服务和数据源之间有明确的接口。此外,本论文还对现有研究进行了综合调查和综合,将其映射到所提出的统一生态系统中。
其他亮点:本论文的实验设计并不是重点,而是对现有研究进行了全面的综合和调查,提出了一个统一的框架。此外,本论文还指出了PKG领域的一些挑战和研究机会,包括人口、表示和管理以及利用等方面。
关于作者:本论文的主要作者来自挪威科技大学、奥斯陆大学和法国国家科学研究中心。他们都在信息检索和知识图谱领域有着丰富的经验和代表作。例如,Martin G. Skjæveland的研究兴趣包括信息检索和自然语言处理,Krisztian Balog是知识图谱和信息检索领域的专家,Nolwenn Bernard的研究方向是知识图谱和语义网络,Trond Linjordet的研究方向是信息检索和自然语言处理。
相关研究:近期其他相关的研究包括:“Personal Knowledge Graphs: A Scalable Infrastructure for Knowledge Management”(作者:Jie Bao等,机构:亚利桑那州立大学)、“Personalized Knowledge Graph Construction and Its Applications”(作者:Zequn Sun等,机构:香港中文大学)、“Knowledge Graphs: New Directions for Knowledge Representation on the Semantic Web”(作者:Markus Krötzsch等,机构:德国波茨坦大学)。这些研究都与个人知识图谱和知识图谱构建有关,但与本论文不同的是,它们更关注具体的技术实现和应用场景。
论文摘要:本文提出了一个个人知识图谱(PKG)生态系统,通常定义为关于个人实体及其属性以及它们之间关系的结构化信息资源。PKG是安全和复杂的个人数据管理和个性化服务的关键因素。然而,在PKG能够得到广泛应用之前,需要解决一些挑战。其中一个基本挑战是PKGs的定义,因为该术语有多种解释。我们提出了自己的PKG定义,强调单个个体的数据所有权和提供个性化服务是主要目的的方面。我们进一步认为,需要全面了解PKG才能发挥其全部潜力,并提出了一个统一的PKG框架,其中PKG是与数据服务和数据源具有明确接口的更大生态系统的一部分。通过综述和综合现有工作,将调查的工作映射到提出的统一生态系统中。最后,我们确定了生态系统整体以及PKG特定方面(包括人口、表示和管理以及利用)的开放性挑战和研究机会。