tudásgrafokat

A tudásgrafok olyan strukturált adatszerkezetek, amelyek entitásokból (például személyek, helyek, dolgok) és azokat összekötő kapcsolatokból állnak. A graf különböző entitások attribútumait is tartalmazhatja, például nevek, dátumok vagy tulajdonságok. A normál formában háromrészes szerkezetben írják le az információt: alany – predikátum – tárgy, vagyis egy entitás kapcsolata egy másik entitással. A szemantikai réteg lehetővé teszi, hogy a kapcsolatok jelentése formális legyen, ezt gyakran RDF, RDFS vagy OWL nyelvekkel és SPARQL lekérdezőnyelvvel kezelik. Ennek köszönhetően a tudásgrafok képesek összekapcsolni és következtetéssel bővíteni adatokat különböző forrásokból.

Az adatszerkezetek graf-alapú adatbázisokban, például Neo4j vagy JanusGraph, illetve RDF-tárolókban kerülnek tárolásra. A lekérdezésekre két fő út létezik: a graf-alapú nyelvek, például Cypher vagy Gremlin, és a szemantikai lekérdezés SPARQL. Tudásgrafok célja, hogy integrálják a strukturált és félig strukturált forrásokat, és lehetővé tegyék a közvetlen válaszadást összetett kérdésekre, a nézetek feltárását, a kapcsolatok feltárását és a jobb ajánlásokat.

Példák és hatásai: a Google Knowledge Graph 2012-ben indult, a Wikidata nyílt, közösség által fenntartott tudásbázis, amelyet számos projekt használ. A tudásgrafok számos területen alkalmazhatók: keresés javítása, természetes nyelvű kérdések megválaszolása, ajánlórendszerek, vállalati adatintegráció, az egészségügy és a pénzügyek adatanalitikája. Fő kihívások közé tartozik az adatok minősége és naprakészsége, források közötti összefésülés, interoperabilitás és ontológiák összehangolása, adatok védelme és adatvédelmi szempontok, valamint a skálázás és teljesítmény.