OnTeGra: Ontologie-basierter Zugang zu temporale graph Daten

Die Formulierung und Auswertung von Abfragen kann herausfordernd und ressourcenintensiv sein, insbesondere wenn Daten aus heterogenen, potenziell unvollständigen und unstrukturierten Quellen stammen. Das Paradigma von virtuellen Wissensgraphen (VKG) bietet eine Lösung, indem es Nutzern und Anwendungen ermöglicht, unterschiedliche Datenquellen als einen einheitlichen Wissensgraphen zu betrachten, dessen Knoten und Kanten mit einem vertrauten Vokabular beschriftet sind. Dieser Ansatz hat sich bereits in vielen Anwendungsbereichen als effektiv erwiesen. Dennoch gibt es zahlreiche andere Bereiche, die bisher noch nicht davon profitieren, da die vorhandenen Technologien ihre spezifischen Anforderungen nicht erfüllen. Das OnTeGra-Projekt wird sich mit zwei wesentlichen Einschränkungen befassen: der fehlenden Unterstützung für Graphdatenbanken, die im letzten Jahrzehnt erheblich an Popularität gewonnen haben, und für temporale Daten. Unser Ziel ist es, die Formalismen und Algorithmen, die dem VKG-Paradigma zugrunde liegen, zu erweitern, um Graphdatenbanken in Form von Property Graphs und Erweiterungen von RDF zu unterstützen sowie temporale Daten in einfache Datenaustauschformate mit unterschiedlicher zeitlicher Granularität einzubeziehen. Mit diesen Erweiterungen werden Benutzer:innen in der Lage sein, Abfragen zu formulieren und effizient auszuwerten, die komplexe Datennavigation und Mustervergleiche, temporale Aggregationen wie gleitende Durchschnitte, Trends, Maxima und Minima über zeitliche Intervalle und traditionelle temporale Operatoren beinhalten. Wir werden Algorithmen zur Beantwortung von Abfragen über materialisierte und virtuelle temporale Graphdaten entwickeln und eine Grundlage zur Abfragenoptimierung schaffen. Trotz eines Jahrzehnts der Forschung kann noch kein existierendes System temporale VKGs abfragen. Es gibt zwar umfangreiche theoretische Arbeiten in diesem Bereich, aber die zugrundeliegenden Herausforderungen sind komplex, und praktische Implementierungen fehlen noch. Der Schlüssel zum Durchbruch liegt in der Anwendung. Zwei konkrete Anwendungsfälle werden die Entwicklung von Formalismen und die Identifizierung nützlicher praktischer Fragmente leiten, die wir in einem Prototyp implementieren und evaluieren werden. Dieses Projekt ist eine Zusammenarbeit zwischen der TU Wien, der Freien Universität Bozen- Bolzano und der Virtual Vehicle Research GmbH. Gemeinsam bringen die Forscher:innen fundiertes Wissen, Expertise in der Entwicklung von VKG-Systemen und praktische Erfahrungen mit realen Anwendungsfällen und Daten ein. Dieses kombinierte Fachwissen wird es uns ermöglichen, die Vorteile von VKGs auf temporale Graphdaten auszudehnen.