Autocompletion for SPARQL-Based exploration and querying

Abstract

En esta investigación presentamos técnicas de autocompletado para sugerir términos en tareas de exploración y consulta sobre conjuntos de datos RDF de gran escala. Nuestros métodos asisten a los usuarios a generar consultas sobre un conjunto de datos existente. Funciona mediante un índice especializado, creado a partir de las entidades y las propiedades: los tipos de sujetos y objetos; y las propiedades entrantes y salientes. Utilizamos PageRank para priorizar las sugerencias más importantes. Dado que sugerir los términos correctos puede ser demasiado costoso para ciertas construcciones de grafos, el objetivo de nuestra investigación es sugerir términos relevantes en cada paso, que no conduzcan a tiempos de espera indefinidos, como ocurre con las técnicas de autocompletado existentes. Para lograr este objetivo se hace un balance con la precisión de los resultados y los tiempos de respuesta. En este balance, se pueden proponer términos adicionales no-relevantes que conducen a resultados vacíos en la consulta, pero se propondrán siempre todos los términos pertinentes. Nuestra investigación permite tanto a los usuarios técnicos, como a los no técnicos, seleccionar el término deseado, ya sea para tareas de consulta o exploración, incluidos los casos en que el usuario no esté familiarizado con el conjunto de datos. Hemos probado nuestros métodos indexando un repositorio (dump) de Wikidata, demostrando la escalabilidad. Hemos implementado nuestros métodos dentro de una interfaz de usuario llamada RDFExplorer: un sistema de consulta y exploración visual para SPARQL, que permite a los usuarios no-técnicos, crear consultas de forma visual. Nuestros métodos también pueden aplicarse a otras interfaces SPARQL existentes, como la Wikidata Query Tool; y también pueden ocuparse con otros conjuntos de datos RDF.