Wissensgraphen

Wissensgraphen sind graphbasierte Repräsentationen von Wissen, in denen Entitäten als Knoten und deren Beziehungen als Kanten verknüpft sind. Sie kombinieren Fakten, Konzepte und Ontologien zu einer vernetzten Struktur, die formale Semantik, Abfragen und Inferenz ermöglicht. In einem Wissensgraphen werden Entitäten wie Personen, Orte oder Dokumente durch Kantenbeziehungen beschrieben, zum Beispiel „ist-von“, „arbeitet-für“ oder „gegründet-von“. Die Semantik wird durch formale Sprachen und Vokabulare festgelegt, typischerweise als RDF-Tripletten (Subjekt – Prädikat – Objekt) oder als Property-Graphen mit Labeln und Property-Keys. Ontologien und Taxonomien (z. B. OWL, RDFS) liefern Klassenhierarchien und Regeln, während SHACL Formen zur Validierung von Graphdaten bereitstellt. Abfragen erfolgen oft über SPARQL (für RDF) oder über graph-spezifische Abfrage-Sprachen wie Cypher oder Gremlin.

Quellen und Anwendungen: Wissensgraphen entstehen aus heterogenen Datenquellen wie Datenbanken, Texten, APIs oder Crowdsourcing. Prominente Beispiele sind Wikidata, DBpedia und YAGO sowie der Google Knowledge Graph. Unternehmen setzen Wissensgraphen zur semantischen Integration von Daten, zur Verbesserung der Such- und Frage-Antwort-Funktionalität, für Recommendations oder für maschinelles Lernen, etwa im Bereich Natural Language Processing.

Herausforderungen: Datenqualität, Konsistenz, Aktualität, Skalierbarkeit und Datenschutz sind zentrale Themen. Die Komplexität von Ontologien, Heterogenität der Quellen und Inferenzregeln erfordern Standardisierung, Governance und geeignete Speicher- sowie Abfrageinfrastrukturen.