kennisgrafen

Kennisgrafen zijn gestructureerde representaties van entiteiten zoals personen, plaatsen en dingen en van de relaties daartussen. Ze combineren informatie uit verschillende bronnen en presenteren deze zodanig dat semantische querying en redenering mogelijk worden. Door entiteiten te koppelen via gemeenschappelijke identifiers ontstaat een netwerk waarin semantische connecties zichtbaar worden.

In een kennisgraf worden knopen (entiteiten) en randen (relaties) met elkaar verbonden; vaak wordt een ontologie of schema gebruikt om de soorten entiteiten en toegestane relaties te definiëren. Metadata zoals provenance en bewijsvoering geven de herkomst en betrouwbaarheid van informatie weer. Data worden opgeslagen als RDF-triples en beheerd in grafendatabases.

Het bouwen van een kennisgraf omvat data-schoonmaak, entity linking, relatie-extractie en reconciliatie tussen bronnen. Standaarden zoals RDF, OWL en SPARQL faciliteren interoperabiliteit; identiteiten worden vaak via URIs toegewezen. Voorbeelden zijn Wikidata, de Google Knowledge Graph en Microsoft Academic Graph (MAG).

Kennisgrafen vinden toepassing bij het verbeteren van zoekfuncties, het ondersteunen van vraag-antwoord systemen, aanbevelingssystemen en data-integratie in organisaties. Ze leveren semantische context voor bedrijfsdata en bieden ondersteuning bij wetenschappelijk en medisch onderzoek.

Uitdagingen omvatten data-kwaliteit, volledigheid, schema-afstemming, schaalbaarheid en real-time updates, evenals privacy en governance. Het omgaan met onzekerheid en het waarborgen van provenance zijn cruciaal. Effectieve evaluatie kijkt naar nauwkeurigheid, volledigheid en consistentie, vaak aangevuld met domeinspecifieke beoordelingen.