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Conference Papers Year : 2020

A generic modelling to capture the temporal evolution in graphs

Abstract

A temporal graph is based on two aspects: it is a graph that models the interconnection of data and that includes time dimension to model the temporal evolution of data. Temporal graphs are commonly used in different domains to capture the different evolution types that occur in a graph over time. However, existing modelling solutions of temporal graph do not allow to manage all temporal evolution types in the real world. In this paper, we propose a generic model that is able to manage the temporal evolution at different levels: at the schema level to capture the temporal evolution in the graph data structure, and at the instance level to capture the temporal evolution of data contained in entities and their relationships as well as the temporal evolution of the graph topology. We complete our proposed modelling solution with a set of translation rules compatible with the property graph model. The feasibility of our proposal is illustrated through an implementation of our model in the Neo4j database system.
Un graphe temporel est basé sur deux aspects: c’est un graphe qui modélise l’interconnexion des données et qui inclut une dimension temporelle pour modéliser l’évolution temporelle des données. Les graphes temporels sont couramment utilisés dans différents domaines pour capturer les différents types d’évolution qui se produisent dans un graphe au fil du temps. Cependant, les solutions de modélisation du graphe temporel existantes ne permettent pas de gérer tous les types d’évolution temporelle dans le monde réel. Dans cet article, nous proposons un modèle générique capable de gérer l’évolution temporelle à différents niveaux: au niveau du schéma pour capturer l’évolution temporelle dans la structure de données du graphe, et au niveau d’instance pour capturer l’évolution temporelle des données contenues dans les entités et leurs relations ainsi que l’évolution temporelle de la topologie du graphe. Nous complétons notre proposition de solution de modélisation avec un ensemble de règles de traduction compatibles avec le modèle de graphe de propriétés. La faisabilité de notre proposition est illustrée par une implémentation de notre modèle dans le système de base de données Neo4j.
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Temporal_graph_modelling_Andriamampianina_et_al_final.pdf (614.2 Ko) Télécharger le fichier
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Dates and versions

hal-03109670 , version 1 (20-07-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03109670 , version 1

Cite

Landy Andriamampianina, Franck Ravat, Jiefu Song, Nathalie Vallès-Parlangeau. A generic modelling to capture the temporal evolution in graphs. 16e journées EDA : Business Intelligence & Big Data (EDA 2020), Aug 2020, Lyon, France. pp.19-32. ⟨hal-03109670⟩
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