Adatgráfok alkalmazásai területei
data graphs
Semantic Web
social networks
visualization
semantic matching
influence maximization
Informatika D. I./Információs rendszerek
adatgráfok
Szemantikus Web
szociális hálózatok
vizualizáció
szemantikus párosítás
befolyásmaximalizálás
Absztrakt:
A doktori értekezésemben adatgráfokat vizsgáltam különböző szempontok szerint. Ezek olyan irányított, címkézett gráfok, amelyek csúcsai fogalmakat, objektumokat reprezentálnak. az élek pedig a köztük levő kapcsolatokat írják le. A tézisem három tématerület köré csoportosulnak, melyek mindegyike kapcsolódik valamilyen módon az adatgráfokhoz és a Szemantikus Web technológiáihoz.
Az első témakör középpontjában a Szemantikus Web technológiái állnak,melyek célja, hogy összekapcsolják a Weben elérhető adatokat. Ehhez létrehoztak egy keretrendszert, amely lehetővé teszik heterogén forrásból származó heterogén adatok összekapcsolását és a világról szerzett tudásunk leírását. A keretrendszeren megadott adathalmazok ábrázolhatók irányított, címkézett gráfként, vagyis tárolhatóak adatgráfként. Lekérdezésükhöz kidolgoztak egy deklaratív, mintaillesztésen alapuló nyelvet.
Azt vizsgáltam, hogyan lehet kiaknázni a vizualizáció nyújtotta előnyöket az adathalmazok megértéséhez, jellemzéséhez. Megmutattam, milyen lehetőségeket és kihívásokat rejt magában a keretrendszer szerkezete az adatok megjelenítése alkalmával. Valamint áttekintettem a vizuális nyelvek és lekérdezések előnyeit és hátrányait.
A második témakörben a szemantikus párosítási feladattal foglalkoztam, amely során különböző elemek közül kell kiválasztanunk a leginkább összeillőket. A dolgozatban párosítási függvényeket ismertettem, amelyek alapján el lehet dönteni, hogy mennyire illenek össze az elemek. A függvények definíciójához felhasználtam a Szemantikus Webnek egy további építőelemét, az ontológiákkal. Ezek egyrészt szókészletet nyújtanak egy- egy terület fontosabb fogalmainak a leírására, másrészt hierarchiába, csoportokba rendezhetjük velük a fogalmakat. Továbbá valószínűségi modelleken alapuló párosítási függvényeket is láthatunk.
A harmadik terület a szociális hálózatok vizsgálatához kapcsolódik, amely által jobban megérthetjük a társadalmunk felépítését, az emberek viselkedését. A dolgozatban hálózatok befolyásos csúcshalmazait kerestem, amelyeken keresztül a hálózatnak a lehető legnagyobb része elérhető, befolyásolható. A legbefolyásosabb csúcshalmazok megtalálására mohó algoritmusokat mutattam be. Valamint megismerhettünk egy bővítményt a RapidMiner adatbányász szoftverhez, melynek segítségével hálózatelemző algoritmusokat használhatunk fel a Szemantikus Web technológiái a szociális hálózatok elemzésére.