Graafitietokantojen sovelluksia: systemaattinen kirjallisuuskatsaus

Tässä työssä kartoitetaan akateemisessa tutkimuksessa esiintyviä graafitietokantoja, niiden sovellusaloja sekä niihin liitettyjä hyötyjä ja haittoja. Tutkimusmenetelmänä on systemaattinen kirjallisuuskatsaus, jossa tunnistettiin 111 kriteerit täyttävää artikkelia vuosilta 2017–2021. Artikkeleja analysoitiin sisällönanalyysin keinoin. Graafitietokantojen sovellusaloja tunnistettiin 25. Sovellusaloilla tieto on tyypillisesti mallinnettavissa kompleksisina verkkoina. Yleisimpiä aloja olivat bioinformatiikka, sosiaaliset verkostot, tietoverkot ja geografinen tieto. Yksittäisistä graafitietokannoista ylivoimaisesti käytetyin oli Neo4j: se oli käytössä valtaosassa artikkelien sovelluksista. Muut graafitietokannat olivat edustettuna vähäisessä määrin aineistossa. Graafitietokantojen käytölle tunnistettiin kymmenen hyötyä. Yleisimmin mainitut hyödyt olivat graafikyselyiden ja algoritmien hyödyntäminen sekä graafitietokantojen soveltuvuus verkottuneelle datalle. Näiden jälkeen yleisimpinä hyötyinä tulivat selitysvoima erilaisissa analyyseissa, suorituskyky, visualisointiominaisuudet, tietokantakaavion joustavuus ja graafitietomallin ymmärrettävyys. Eri haittoja puolestaan tunnistettiin yhdeksän: haittoja mainittiin kuitenkin ylipäänsä huomattavasti hyötyjä harvemmin. Yleisimmin mainitut haitat olivat suorituskyky ja graafitietokantojen opettelu: molemmat oli mainittu kohtalaisen usein myös hyötynä. Tätä voi selittää sillä, että graafitietokantojen suorituskyvyssä on eroja eri sovellusten välillä: graafitietokantojen ja -kyselykielten koettu vaikeustaso taas riippuu tutkijoiden näkemyksistä. Lisäksi harvemmin mainittuja haittoja olivat muun muassa graafitietokantojen soveltumattomuus tietynlaiselle datalle ja alempi kypsyysaste verrattuna relaatiotietokantoihin

Improving data management through automatic information extraction model in ontology for road asset management

lRoads are a critical component of transportation infrastructure, and their effective maintenance is paramount in ensuring their continued functionality and safety. This research proposes a novel information management approach based on state-of-the-art deep learning models and ontologies. The approach can automatically extract, integrate, complete, and search for project knowledge buried in unstructured text documents. The approach on the one hand facilitates implementation of modern management approaches, i.e., advanced working packaging to delivery success road management projects, on the other hand improves information management practices in the construction industry