Neuro-Symbolic Query Optimization in Knowledge Graphs

要約

この章では、ナレッジ グラフ (KG) のニューロシンボリック クエリ最適化という新興分​​野を詳しく掘り下げ、ニューラル技術とシンボリック技術を統合してクエリ処理を強化する方法について包括的に探求します。
ナレッジ グラフの従来のクエリ オプティマイザーは、シンボリックな手法に大きく依存しており、データセットの概要、統計、コスト モデルを利用して効率的な実行プランを選択します。
ただし、これらのアプローチは、特に複雑なクエリや大規模なデータセットを扱う場合に、誤った推定や不正確さが生じることがよくあります。
最近の進歩により、クエリ最適化の非線形側面を捉えるニューラル モデルが導入され、純粋にシンボリックな手法に代わる有望な代替手段が提供されました。
この章では、記号推論の長所とニューラル計算の適応性を組み合わせた新しいアプローチであるニューロシンボリック クエリ オプティマイザーを紹介します。
これらのハイブリッド システムのアーキテクチャについて説明し、ニューラル コンポーネントとシンボリック コンポーネント間の相互作用に焦点を当て、探索空間をナビゲートして効率的な実行プランを作成するオプティマイザーの能力を向上させます。
さらに、この章では、ナレッジ グラフに対するクエリを最適化するために調整された既存のニューラル コンポーネントをレビューし、現実世界の環境でニューロシンボリック クエリ オプティマイザーを展開する際の制限と課題を検討します。

要約(オリジナル)

This chapter delves into the emerging field of neuro-symbolic query optimization for knowledge graphs (KGs), presenting a comprehensive exploration of how neural and symbolic techniques can be integrated to enhance query processing. Traditional query optimizers in knowledge graphs rely heavily on symbolic methods, utilizing dataset summaries, statistics, and cost models to select efficient execution plans. However, these approaches often suffer from misestimations and inaccuracies, particularly when dealing with complex queries or large-scale datasets. Recent advancements have introduced neural models, which capture non-linear aspects of query optimization, offering promising alternatives to purely symbolic methods. In this chapter, we introduce neuro-symbolic query optimizers, a novel approach that combines the strengths of symbolic reasoning with the adaptability of neural computation. We discuss the architecture of these hybrid systems, highlighting the interplay between neural and symbolic components to improve the optimizer’s ability to navigate the search space and produce efficient execution plans. Additionally, the chapter reviews existing neural components tailored for optimizing queries over knowledge graphs and examines the limitations and challenges in deploying neuro-symbolic query optimizers in real-world environments.

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