Interrogation des Espaces de Représentation des Graphes de Connaissances H/F - 63

Cette recherche porte sur l'élaboration de stratégies pour l'évaluation des requêtes au sein de graphes de connaissances représentés dans un espace vectoriel. Elle consistera à concevoir ou adapter des structures d'indexation performantes, spécifiquement adaptées aux bases de données vectorielles, ainsi qu'à explorer des approches neurosymboliques hybrides afin d'optimiser les performances des requêtes.

Un objectif central est d'examiner la manière dont les différentes techniques d'apprentissage de représentations de graphes de connaissances peuvent faciliter le traitement de requêtes complexes. Ces techniques se distinguent par leurs espaces de représentation et par la façon dont elles définissent les mappings relationnels. En s'appuyant sur des représentations vectorielles établies des entités et des relations, l'objectif est d'exprimer les requêtes conjonctives comme des compositions structurées dans l'espace d'embedding. Pour chaque type de représentation, il est essentiel de déterminer comment les opérations requises peuvent être implémentées de manière efficace sous forme d'opérateurs au sein d'un système de gestion de bases de données vectorielles, tout en garantissant à la fois l'efficacité et le passage à l'échelle.
Contexte de travail
Le Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS - UMR 6158) est une unité mixte de recherche du CNRS, de l'Université Clermont Auvergne et de l'INP Clermont Auvergne. Implanté à Clermont-Ferrand, il est spécialisé en informatique et, plus largement, en sciences et technologies de l'information et de la communication (STIC). Ses travaux s'articulent autour de plusieurs axes majeurs : la modélisation et l'optimisation des systèmes complexes, les données et systèmes d'information intelligents, ainsi que les réseaux, systèmes distribués et sécurité. Le LIMOS se distingue par une approche interdisciplinaire, combinant fondements théoriques, méthodes algorithmiques et applications dans des domaines variés tels que l'industrie, la santé, les transports ou encore les systèmes intelligents.
Contraintes et risques
NA