理論および計算科学ジャーナル
オープンアクセス

概要

制約の否定のマイニング、オンライン問題解決とビッグデータにおける知識発見への応用

ヴィンセント・アルマン

この講演では、オンライン問題解決とビッグデータにおける知識発見という 2 つの異なる研究領域における制約否定のマイニングの利点について説明し、図解します。オンライン問題解決アプリケーションのコンテキストでは、ドライバーと乗客の間の競合する割り当てルールを表す時空間制約の発見が、オンラインのより大規模なライドシェアリング問題の解決にどのように役立つかを示します。ライドシェアリング問題は、見込み客をドライバーの車に割り当てることを目的とした車両ルーティング問題のサブクラスです。知識発見アプリケーションのコンテキストでは、非キー発見を利用して大規模な RDF 知識ベースに取り組む一般的なキー発見アプローチを示します。データ リンクのコンテキストでは、リソースを一意に識別するキー制約を使用して、進化的および異種知識ベース間の ID リンクを推測します。講演の最後には、これらのアプローチを一般化して、数値農業を含むさまざまな応用コンテキストで再利用する方法を説明します。