WissensgraphProjekten
Wissensgraph-Projekten referieren auf den Planung, Aufbau und Betrieb von Wissensgraphen, semantischen Netzen aus Entitäten, Attributen und Beziehungen, die aus unterschiedlichen, oft heterogenen Datenquellen zusammengeführt werden. Ziel ist es, strukturierte, maschinenlesbare Wissensbestände zu schaffen, die Abfragen, Analysen und Schlussfolgerungen ermöglichen.
Architektur und typischer Aufbau umfassen die Modellierung von Ontologien oder Taxonomien, das Mapping und Linking von
Methodik und Lebenszyklus orientieren sich an einem mehrstufigen Prozess: Anforderungsanalyse, Ontologie- und Datenmodellierung, Datenintegration und Verlinkung,
Anwendungen umfassen eine verbesserte semantische Suche, semantische Verknüpfungen in Fachgebieten wie Wissenschaft, Gesundheitswesen, Kultur und Enterprise
Herausforderungen betreffen Datenqualität, Heterogenität von Modellen, Ontologieabgleich (Ontology Alignment), Skalierbarkeit, Aktualisierung, Governance und Datenschutz. Eine nachhaltige
Beispiele bekannter Wissensgraph-Projekte sind Wikidata, DBpedia sowie branchen- und unternehmensspezifische Knowledge Graphs, die auf internationalen Standards