Hygraph

Projekttitel: HyGraph – ein hybrides Datenmodell, das Graph- und Zeitreihendaten kombiniert

Projektdauer: 2023-2026

Forschungsbereich: Graph-basierte Künstliche Intelligenz

Graphen sind einfache, aber äußerst aussagekräftige Datenstrukturen zur Modellierung und Analyse von Beziehungen zwischen Objekten der realen Welt. Da sich Struktur und Inhalt von Graphen ständig ändern, beispielsweise in sozialen Netzwerken oder Verkehrs- und Mobilitätsnetzwerken, sind neuartige Datenmodelle und Analysemechanismen erforderlich. Unser Ziel ist die Entwicklung von HyGraph, einem neuen hybriden Datenmodell, das zeitliche Graphen nahtlos mit Zeitreihen kombiniert und hochfrequente Aktualisierungen über Graph-Streams ermöglicht. Diese Kombination in einem einheitlichen Hybridmodell ebnet den Weg für neuartige, bisher beispiellose Aufgaben in den Bereichen Abfrage, Analyse, Data Mining und maschinelles Lernen. Weitere Informationen finden Sie auf der Projekt-Website.

Projektmitglieder

• Mouna Ammar
• Christopher Rost
• Prof. Dr. Erhard Rahm
• Angela Bonifati
• Riccardo Tommasini

Partner

• LIRIS UMR 5205 – IMAGE AND INFORMATION SYSTEMS COMPUTING LABORATORY – Universität Lyon, Frankreich

Finanzierung / Kooperation

• DFG : Von der deutschen Seite
• ANR : Von der französischen Seite