Оглавление
График знаний
-
Основы графов знаний
- Графы знаний – это базы знаний с графической структурой, используемые для представления и работы с данными.
- Они хранят описания сущностей и кодируют семантику, часто связаны с открытыми данными и поисковыми системами.
-
История и развитие
- Термин “граф знаний” был введен в 1972 году Эдгаром У. Шнайдером.
- В 1980-х годах начались проекты по созданию семантических сетей, которые стали основой для графов знаний.
- В последующие десятилетия произошло размытие границ между семантическими сетями и графами знаний.
- Примеры ранних графов знаний включали Wordnet и Geonames, а также системы, основанные на нечеткой логике.
- В 2000-х годах были созданы DBpedia и Freebase, которые стали основой для Google Knowledge Graph.
- Google Knowledge Graph расширил возможности поиска и популяризировал термин “граф знаний”.
-
Определения и функции
- Нет единого общепринятого определения графа знаний, но обычно они включают гибкие связи между знаниями, общую структуру, поддержку рассуждений и могут включать онтологию.
-
Реализации и использование
- Графы знаний применяются в различных проектах, включая открытые данные, поисковые системы, социальные сети и научные исследования.
- Они используются для создания графовых баз данных, которые облегчают хранение и анализ данных.
-
Применение в машинном обучении
- Графы знаний используются для анализа данных и извлечения неявных знаний.
- Для этого применяются методы графовых нейронных сетей, которые позволяют создавать встраиваемые графы знаний.
-
Выравнивание сущностей
- Выравнивание сущностей в графах знаний является активной областью исследований, направленной на сопоставление сущностей из разных графов.
- Для этого используются методы, основанные на структурных сходствах между графами.
-
Рекомендации
- В статье также упоминаются другие связанные понятия, такие как концептуальные карты, формальная семантика и семантическая интеграция.