Con el fin de visibilizar el trabajo en Investigación, ahora en nuestro sitio web, encontrarás papers publicados durante el primer semestre del 2025-1 de cada profesor ó profesora que a su vez son investigadores e investigadoras.
En esta oportunidad se publican investigaciones de Juan Reutter, académico del Departamento Ciencia de la Computación vacante compartida con el Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC, y director del Instituto Milenio Fundamentos de los datos (IMFD).
- “How Expressive are Knowledge Graph Foundation Models?“
Xingyue Huang, Pablo Barceló, Michael M. Bronstein, Ismail Ilkan Ceylan, Miguel Romero, Mikhail Galkin and Juan Reutter*
Disponible: https://icml.cc/virtual/2025/poster/44147
Este estudio analiza el poder expresivo de los modelos fundacionales para grafos de conocimiento (KGFMs), que pueden generalizar a grafos con vocabularios relacionales completamente nuevos. Los autores demuestran que la expresividad de estos modelos depende de los motifs utilizados para aprender las representaciones de relaciones. Observan que los motivos comúnmente usados son binarios, lo que limita la expresividad, y proponen modelos más potentes basados en motivos más ricos (por ejemplo, interacciones entre tríos de relaciones). Validan empíricamente que estos motivos más complejos mejoran el rendimiento en múltiples dominios. - “Worst-Case-Optimal Joins on Graphs with Topological Relations“
José Fuentes-Sepúlveda, Adrián Gómez-Brandón, Aidan Hogan, Ayleen Irribarra-Cortés, Gonzalo Navarro and Juan Reutter*
Disponible: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3696410.3714695
Esta investigación propone una solución eficiente para consultar relaciones topológicas (como contiene o adyacente a) en knowledge graphs, sin necesidad de materializar inferencias ni usar algoritmos recursivos costosos. Los autores desarrollan un índice compacto y algoritmos especializados que permiten inferir todas las relaciones topológicas posibles en tiempo óptimo y sin aumentar el uso de espacio. Su implementación supera ampliamente a las soluciones existentes en rendimiento.
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