HyGraph: Anfrageverarbeitung und Analysen auf hybriden Graphdaten

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Erhard Rahm
• Fachliche Zuordnung: Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 505597817

Graphen erlauben eine aussagekräftige Modellierung und Analyse von Beziehungen zwischen Objekten der realen Welt. Da sich Struktur und Inhalt von Graphdaten ständig ändern, z. B. in sozialen Netzwerken oder Verkehrs- und Mobilitätsnetzwerken, werden Datenmodelle und Analysemechanismen zur Berücksichtigung und Analyse dieser Dynamik benötigt. Insbesondere die Verschmelzung von temporalen Graphen mit Zeitreihendaten sowie die hochfrequente Aktualisierung durch Graphdatenströme sind wichtige Herausforderungen, die in derzeitigen Datenmodellen und Analyseansätzen nur unzureichend adressiert werden. Unser Ziel ist die Konzeption und Entwicklung von HyGraph, ein neuartiges hybrides Datenmodell und Analysesystem, das temporale Graphen mit Zeitreihen nahtlos verbindet und hochfrequente Aktualisierungen durch Graphdatenströme ermöglicht. Diese Kombination in einem vereinheitlichten hybriden Modell ebnet den Weg für neuartige Abfragen und Analysen, u.a. mit Methoden des Data Mining und des maschinellen Lernens. Die unterschiedlichen Analysen werden dabei durch ein mächtiges Operator-Konzept sowie die Verkettung von Operatoren innerhalb von Analyse-Pipelines ermöglicht. Das Gesamtsystem wird prototypisch implementiert und seine Einsetzbarkeit soll für mindestens einen Anwendungsfall demonstriert werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Frankreich
• Partnerorganisation: Agence Nationale de la Recherche / The French National Research Agency
• Kooperationspartnerin: Professorin Dr. Angela Bonifati