本研究は、ふたつの知識グラフから共通する知識を抽出し、新しい知識グラフを生成する一般化アルゴリズムを探求する。
アルゴリズムは、入力される知識グラフをラベル付き有向グラフとして処理し、ふたつのグラフが共通してもつ部分グラフを出力する。
従来より、自然言語処理分野や記号処理の人工知能分野では、非循環グラフの単一化が研究されてきた。
それを拡張した、グラフが再入構造や循環構造を持つ場合の単一化アルゴリズムを紹介し、その双対として、提案する一般化アルゴリズムを位置付ける。