Mapping Patterns for Virtual Knowledge Graphs

要約

仮想ナレッジ グラフ (VKG) は、レガシー データ ソースを統合してアクセスするための最も有望なパラダイムの 1 つを構成します。
統合プロセスにおける重大なボトルネックには、データ ソースをドメイン オントロジーにリンクするマッピングの定義、検証、保守が含まれます。
ライフサイクル全体を通してマッピングの管理をサポートするために、データベースをオントロジーにリンクするときに現れる洗練されたマッピング パターンの包括的なカタログを提案します。
そのために、私たちはデータ管理、データ分析、概念モデリングで研究された確立された方法論とパターンに基づいて構築します。
これらは、具体的な VKG ベンチマークと実際の使用例の分析、およびデータ ソースとオントロジー間の固有のインピーダンスの不一致の考慮を通じて拡張および洗練されています。
考慮した VKG シナリオでカタログを検証し、そこに存在するパターンの大部分をカバーしていることを示します。

要約(オリジナル)

Virtual Knowledge Graphs (VKG) constitute one of the most promising paradigms for integrating and accessing legacy data sources. A critical bottleneck in the integration process involves the definition, validation, and maintenance of mappings that link data sources to a domain ontology. To support the management of mappings throughout their entire lifecycle, we propose a comprehensive catalog of sophisticated mapping patterns that emerge when linking databases to ontologies. To do so, we build on well-established methodologies and patterns studied in data management, data analysis, and conceptual modeling. These are extended and refined through the analysis of concrete VKG benchmarks and real-world use cases, and considering the inherent impedance mismatch between data sources and ontologies. We validate our catalog on the considered VKG scenarios, showing that it covers the vast majority of patterns present therein.

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