Wissensnetze

Wissensnetze sind strukturierte Repräsentationen von Wissen, in denen Knoten Konzepte, Begriffe oder Aussagen darstellen und Kanten die Beziehungen zwischen ihnen abbilden. Typische Beziehungsarten umfassen Hierarchiebeziehungen (z. B. Ist‑A), kausale oder konditionale Zusammenhänge, Ähnlichkeiten und zeitliche oder räumliche Verknüpfungen. Sie ermöglichen das Speichern, Organisieren, Durchsuchen und Ableiten neuer Informationen aus vorhandenem Wissen.

Es gibt verschiedene Formate: semantische Netze, Konzeptkarten, Taxonomien, Ontologien und Knowledge Graphs. In der Informatik spielen auch Wissensgraphen eine zentrale Rolle, oft implementiert mit RDF oder OWL. Wissensnetze unterscheiden sich von reinen sozialen Netzwerken dadurch, dass der Fokus auf Wissen und seiner Struktur liegt, nicht nur auf den Beziehungen zwischen Menschen.

Aufbau und Erzeugung umfassen Knoten, Kanten, Gewichte und Metadaten. Wissensnetze können manuell erstellt oder automatisiert aus Texten, Datenbanken oder Sensorquellen extrahiert werden. Grundsätzlich wird Wert auf Provenance, Versionierung und Konsistenz gelegt, um die Zuverlässigkeit der Darstellung sicherzustellen.

Anwendungen reichen von Informationsretrieval, Wissensmanagement und Entscheidungsunterstützung bis zu Lern- und Forschungsumgebungen. Allgemeine Aufgaben umfassen semantische Suche, Inferenz, Ähnlichkeitsmessung sowie Problemlösen und Planen auf der Basis der im Netz enthaltenen Beziehungen.

Hinweise zu Herausforderungen: Interoperabilität und Standardisierung (z. B. RDF, OWL), Skalierbarkeit, Aktualisierung dynamischer Wissensbestände, Mehrsprachigkeit und Qualitätskontrollen. Wissensnetze sind damit ein Kernbestandteil moderner Wissensorganisation und KI-Forschung.