tudásgrafikonok

A tudásgrafikon egy olyan adatstruktúra, amely a valóság elemeit entitásokként és az azokat összekötő szemantikus kapcsolatokként ábrázolja. Az entitások lehetnek személyek, helyek, szervezetek, események vagy fogalmak; a kapcsolatok a viszonyokat írják le, például "munkatárs", "székhelye" vagy " tagságban van". Az entitásokhoz gyakran tulajdonságok vagy attribútumok is tartoznak. A szemantika meghatározására általában ontológiákat, osztályokat és előírt tulajdonságokat használnak, hogy az adatok egységesen értelmezhetők legyenek és összekapcsolhatók legyenek a különböző források között.

Két elterjedt megvalósítási modell létezik: RDF-alapú tudásgrafikonok, amelyek háromrészes triples formátumban tárolják az adatokat (subject–predicate–object), és gyakran OWL vagy RDFS ontológiákkal együtt használják; valamint a tulajdonság-gráf modellek, ahol a csomópontok és élek tulajdonságokkal rendelkeznek, és lekérdezőnyelvek például Cypher vagy más hasonló nyelvek használhatók.

Források és építés: a tudásgrafikonokat gyakran több, strukturált vagy félstrukturált forrásból gyűjtik össze, összekapcsolják az entitásokat, elvégzik az egyezések és a duplikációk felismerését, és az ontológiákat a sémákat igyekeznek összhangba hozni. Jellemző példák közé tartozik a Wikidata, a Google Knowledge Graph és a DBpedia, amelyeket keresési eredmények, kérdés-válasz rendszerek és adatintegráció területén használnak.

Kihívások: adatok minősége és frissítése, skálázási korlátok nagy adatkészleteknél, entitásösszeolvadás és entitások közötti kapcsolatok megbízhatósága, valamint adatvédelmi és jogi kérdések.