Automata methods and techniques for graph-structured data
Notice bibliographique
Résumé
Graph-structured data (GSD) is a popular model to represent complex information in a wide variety of applications such as social networks, biological data management, digital libraries, and traffic networks. The flexibility of this model allows the information to evolve and easily integrate with heterogeneous data from many sources. In this dissertation we study three important problems on GSD. A consistent theme of our work is the use of automata methods and techniques to process and reason about GSD. First, we address the problem of answering queries on GSD in a distributed environment. We focus on regular path queries (RPQs) – given by regular expressions matching paths in graph-data. RPQs are the building blocks of almost any mechanism for querying GSD. We present a fault-tolerant, message-efficient, and truly distributed algorithm for answering RPQs. Our algorithm works for the larger class of weighted RPQs on weighted GSDs. Second, we consider the problem of answering RPQs on incomplete GSD, where different data sources are represented by materialized database views. We explore the connection between “certain answers” (CAs) and answers obtained from “view-based rewritings” (VBRs) for RPQs. CAs are answers that can be obtained on each database consistent with the views. Computing all of CAs for RPQs is NP-hard, and one has to resort to an exponential algorithm in the size of the data–view materializations. On the other hand, VBRs are query reformulations in terms of the view definitions. They can be used to obtain query answers in polynomial time in the size of the data. These answers are CAs, but unfortunately for RPQs, not all of the CAs can be obtained in this way. In this work, we show the surprising result that for RPQs under local semantics, using VBRs to answer RPQs gives all the CAs. The importance of this result is that under such semantics, the CAs can be obtained in polynomial time in the size of the data. Third, we focus on XML–an important special case of GSD. The scenario we consider is streaming XML between exchanging parties. The problem we study is flexible validation of streaming XML under the realistic assumption that the schemas of the exchanging parties evolve, and thus diverge from one another. We represent schemas by using Visibly Pushdown Automata (VPAs), which recognize Visibly Pushdown Languages (VPLs). We model evolution for XML by defining formal language operators on VPLs. We show that VPLs are closed under the defined language operators and this enables us to expand the schemas (for XML) in order to account for flexible or constrained evolution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».