Technological developments and globalized working processes have transformed the building process. However, current digital semantic building models no longer adequately represent the increasing complexity of modern building projects. The potential of combining agent-based and graph-based methods, for example for energy calculations or spatial research strategies, is not fully exploited. In our system, users search for building floorplans, for example as sources of inspiration, by creating conceptual hand-drawn sketches of building parts on multi-touch devices. The sketch is analyzed and used to query a federated database system comprising a building information model server, the graph database neo4j and the content management system mediaTUM. Users interact with client applications that show and continuously update a list of floorplans by sending queries to a central coordinator service. In the paper, we describe the coordinator that enables our databases to appear as a single smart information system to search for digital information about buildings and visualize their floorplans. The application case comprises search by drawing the initial design idea of a building to find similar floorplans e.g. as source of inspiration. Our federated database system is queried using semantic building floorplan fingerprints, which are formalized as graphs and encoded in a common schema, like our AGraphML, to represent spatial configurations and perform graph matching. As graph matching is computationally expensive, the coordinator needs to analyze the queries, separate different fingerprints and metadata and pass it to specialized agents, implemented as microservices, for processing. The returned result sets are combined and the results are visualized. The use of multiple agents facilitates the recombination of the data from the underlying disparate data sources and also serves to support different execution strategies which are chosen using properties of the query and a set of predefined rules. To deal with complex and dynamic queries, as well as dynamic results that are updated while some agents are still executing, a caching framework was developed which takes the similarity measures of the graph-based building representation into account when determining query equality.

中文翻译：

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使用集中式联合数据库的基于图的方法支持建筑设计过程

技术发展和全球化的工作流程已经改变了建筑流程。但是，当前的数字语义构建模型不再足以代表现代建筑项目日益增加的复杂性。尚未充分利用将基于代理的方法和基于图的方法相结合的潜力，例如用于能量计算或空间研究策略。在我们的系统中，用户通过在多点触控设备上创建建筑零件的概念手绘草图来搜索建筑平面图，例如作为灵感来源。草图被分析并用于查询联合数据库系统，该联合数据库系统包括建筑物信息模型服务器，图形数据库neo4j和内容管理系统mediaTUM。用户与客户端应用程序进行交互，这些客户端应用程序通过向中央协调器服务发送查询来显示并连续更新平面图列表。在本文中，我们描述了使我们的数据库显示为单个智能信息系统的协调器，以搜索有关建筑物的数字信息并可视化其平面图。该应用案例包括通过绘制建筑物的初始设计思想进行搜索，以找到类似的平面图，例如作为灵感来源。我们使用语义建筑平面图指纹来查询我们的联合数据库系统，这些指纹被形式化为图并以通用模式（例如AGraphML）进行编码，以表示空间配置并执行图匹配。由于图匹配的计算量很大，因此协调器需要分析查询，分离不同的指纹和元数据，并将其传递给实现为微服务的专用代理进行处理。返回的结果集将合并，结果将可视化。使用多个代理有利于重组来自底层不同数据源的数据，并且还可以支持使用查询属性和一组预定义规则选择的不同执行策略。为了处理复杂的动态查询以及一些代理仍在执行时更新的动态结果，开发了一种缓存框架，该缓存框架在确定查询相等性时考虑了基于图的建筑表示形式的相似性。返回的结果集将合并，结果将可视化。使用多个代理有利于重组来自底层不同数据源的数据，并且还可以支持使用查询属性和一组预定义规则选择的不同执行策略。为了处理复杂的动态查询以及一些代理仍在执行时更新的动态结果，开发了一种缓存框架，该缓存框架在确定查询相等性时考虑了基于图的建筑表示形式的相似性。返回的结果集将合并，结果将可视化。使用多个代理有利于重组来自底层不同数据源的数据，并且还可以支持使用查询属性和一组预定义规则选择的不同执行策略。为了处理复杂的动态查询以及一些代理仍在执行时更新的动态结果，开发了一种缓存框架，该缓存框架在确定查询相等性时考虑了基于图的建筑表示形式的相似性。使用多个代理有利于重组来自底层不同数据源的数据，并且还可以支持使用查询属性和一组预定义规则选择的不同执行策略。为了处理复杂的动态查询以及一些代理仍在执行时更新的动态结果，开发了一种缓存框架，该缓存框架在确定查询相等性时考虑了基于图的建筑表示形式的相似性。使用多个代理有利于重组来自底层不同数据源的数据，并且还可以支持使用查询属性和一组预定义规则选择的不同执行策略。为了处理复杂的动态查询以及在某些代理仍在执行时更新的动态结果，开发了一种缓存框架，该缓存框架在确定查询相等性时考虑了基于图的建筑表示形式的相似性。