图谱动态｜学苑周刊 NO.170

图谱学苑 2024-01-30

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本期将分享近期全球知识图谱相关

行业动态、会议课程、论文推荐

—--| 新闻动态 |--—

自主实验室+数字孪生 + 知识图谱

近日，来自剑桥大学的研究团队及其合作者，成功利用自主实验室 + 数字孪生 + 知识图谱这一方法实现了两个分别位于新加坡和英国的自主实验室的远程合作（相隔10800公里），打破了传统实验室的地理和合作限制，为未来科学研究提供了数字化、智能化的崭新范式。研究团队表示，这一方法或许有助于通过增加世界不同地区实验室之间数据和材料流动（迄今仍有相当困难），提高某些类型研究的效率。相关研究论文以“A dynamic knowledge graph approach to distributed self-driving laboratories”为题，发表在近日的科学期刊 Nature Communication 上。

http://t.nxw.so/bYdr2

Amazon IoT TwinMaker

亚马逊云科技宣布，通过与光环新网的紧密合作，在亚马逊云科技（北京）区域推出数字孪生服务Amazon IoT TwinMaker。据介绍，Amazon IoT TwinMaker让开发人员能够汇集来自多个来源（如设备传感器、摄像机和业务应用程序）的数据，并将这些数据结合起来创建一个知识图谱，对企业的楼宇、工厂、工业设备和生产线等现实世界环境进行建模，并通过三维视图（3D）进行可视化呈现。

https://t.hk.uy/b9mk

—--| 会议讲座 |--—

Dagstuhl Seminar——Beyond-Planar Graphs: Models, Structures and Geometric Representations

由加利福尼亚州渥太华大学、澳大利亚悉尼大学等高校组织的Dagstuhl研讨会24062将于 2024年2月4日-2月9日召开。本次Dagstuhl研讨会将研究超平面图，特别是它们的组合和拓扑结构（即密度、厚度、交叉图案、色数、队列数和堆栈数）、计算复杂性和识别算法、几何表示（即直线绘制、折线绘制、交点图）及其在现实世界网络可视化中的应用。本次研讨会的基本科学挑战和重大进展的背后，是对现实世界大型复杂网络的有效可视化算法的实用需求。

详情请访问：

https://www.dagstuhl.de/24062

—--| 论文推荐 |--—

k-plex

本周推荐的是发表于VLDB 2023的论文：Eficient Maximum -Plex Computation over Large Sparse Graphs，该文提出一种算法求解最大k-plex，作者来自悉尼大学和汉密尔顿学院。

k-plex模型是团（clique）模型的一种松弛形式。设计精确有效的算法来计算图中的最大k-plex最近受到越来越多的关注。然而，现有的算法存在较大的局限性且效率低下。该文提出了一个新的算法kPlexS来解决最大k-plex问题。首先，该文提出了一个新的框架来计算大型稀疏图上的最大k-plex，迭代地提取小的稠密子图，然后通过分支定界搜索来求解每个提取的稠密子图，该框架如下图所示。

其次，该文提出了一种有效的约简算法CTCP，通过穷尽式的顶点约简和边约简来减小输入图的大小。CTCP计算得到的简化图更小，且比现有技术具有更低的时间复杂度。此外，一旦一个顶点被处理并从输入图中移除，该方法就迭代地调用CTCP来缩减图的规模。第三，该文提出了针对从输入图中提取的稠密子图的分支定界算法BBMatrix。BBMatrix用邻接矩阵表示输入图，并利用一阶信息（即单个顶点）和二阶信息（即顶点对）进行约简和定界。此外，该文还提出了增量技术以在递归期间有效地应用约简和定界。实验表明，算法kPlexS优于最先进的算法BnB、Maplex和KpLeX。

该论文链接：https://www.vldb.org/pvldb/vol16/p127-chang.pdf

代码链接：https://lijunchang.github.io/Maximum-kPlex，感兴趣的读者可以关注。