Was ist ein Knowledge Graph?
Ein Knowledge Graph ist ein semantisches Netz, das Entitäten und die Beziehungen zwischen diesen visualisiert. Die durch den Knowledge Graph dargestellte Information wird in einer Graphendatenbank gespeichert.
Eine Entität ist ein reales Objekt wie ein Ereignis oder eine Person. In einem Knowledge Graph werden diese realen Objekte als Knoten repräsentiert. Jede(r) Knoten/ Entität steht mit anderen Knoten/ Entitäten in Beziehung. Die Beziehungen werden über Kanten – Verbindungen zwischen den Knoten – dargestellt. Kanten können eine Beschreibung wie „ist Teil von“, „arbeitet bei“ oder „hat Eigenschaften“ haben.
Zum Beispiel könnte ein Knoten ein Produkt sein und ein weiterer Knoten eine Bestellung. Die Kante zwischen dem Produkt und der Bestellung stellt die Beziehung zwischen den beiden Entitäten dar und zeigt an, dass ein bestimmtes Produkt zu einer bestimmten Bestellung gehört.
Durch die Verbindung der Knoten über die Kanten, sprich durch die Beziehungen der einzelnen Objekte untereinander, entsteht ein Wissensnetz. Wie man sieht: ein Knowledge Graph ermöglicht es, Informationen und Wissen auf eine strukturierte Art zu organisieren und miteinander zu verknüpfen.
Was ist die Ontologie eines Knowledge Graphs?
Eine Ontologie ist eine formale Darstellung und Beschreibung von Wissen über eine bestimmte Domäne. Es ist eine Art von Wissensmodell, das die Konzepte, Kategorien, Eigenschaften und Beziehungen innerhalb einer Domäne formalisiert und in einer strukturierten Form darstellt.
Eine Ontologie ermöglicht es, das Wissen im Knowledge Graphen zu strukturieren. Sie dient dazu, eine formale Darstellung der Entitäten im Knowledge Graphen zu schaffen. Sie basieren auf einer Taxonomie.
Wie funktioniert ein Knowledge Graph?
Technisch gesehen basiert ein Knowledge Graph auf einer Graphendatenbank. Die Graphendatenbank speichert die Knoten und Kanten des Knowledge Graphs sowie die zugehörigen Metadaten. Die Knoten und Kanten werden als RDF-Tripel dargestellt, die aus einem Subjekt, einem Prädikat und einem Objekt bestehen. Das Subjekt und das Objekt repräsentieren dabei die Knoten, während das Prädikat die Kante darstellt.
Ein wichtiger Aspekt bei der Erstellung eines Knowledge Graphs ist die semantische Anreicherung der Daten. Das bedeutet, dass die Daten mit zusätzlichen Informationen angereichert werden, die die Bedeutung und die Beziehungen zwischen den Knoten und Kanten präziser beschreiben. Das kann durch die Verwendung von Ontologien erfolgen.
Um den Knowledge Graph zu erstellen und zu aktualisieren, werden verschiedene Technologien eingesetzt, zum Beispiel:
NLP (Natural Language Processing) zur Extraktion von Informationen aus Texten
Machine Learning zur automatischen Identifikation von Entitäten und Beziehungen
APIs (Application Programming Interfaces) zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
Die Daten werden bei Erstellung oder Aktualisierung in die Graphendatenbank eingefügt und können über eine Abfragesprache wie SPARQL abgerufen und analysiert werden.
Bei der Aufnahme neuer Daten werden einzelne Objekte identifiziert und die Beziehungen zwischen verschiedenen Objekten verstanden. Dieses Wissen wird dann mit anderen relevanten und ähnlichen Datensätzen verglichen und integriert.
Wenn ein Knowledge Graph vollständig ist, können Frage-Antwort- und Suchsysteme umfassende Antworten auf gegebene Anfragen abrufen und wiederverwenden.
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Welche Vorteile hat ein Knowledge Graph?
Im Allgemeinen bietet ein Knowledge Graph eine effektive Möglichkeit, Informationen zu organisieren und zu präsentieren, um das Verständnis von komplexen Zusammenhängen zu erleichtern und eine effektive Datenanalyse zu ermöglichen. Im Speziellen liegt die Stärke eines Knowledge Graphens in folgenden Aspekten:
Vereinfachte Datenintegration:
Ein Knowledge Graph hilft, die Integration von verschiedenen Datenquellen zu vereinfachen, indem eine gemeinsame Struktur geschaffen wird, die auf alle Datenquellen angewandt werden kann.Bessere Suchergebnisse:
Durch die Strukturierung der Informationen im Knowledge Graph können Suchanfragen präziser beantwortet werden, da die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenobjekten berücksichtigt werden.Effektive Wissensrepräsentation:
Ein Knowledge Graph kann Wissen auf eine effektive Weise darstellen, indem es Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten und Konzepten visualisiert.Kontextualisierte Informationen:
Die Informationen können im Kontext präsentiert werden, wodurch das Verständnis von komplexen Zusammenhängen erleichtert wird.Automatisierte Analyse:
Ein Knowledge Graph kann als Grundlage für automatisierte Analyse und Entscheidungsfindung dienen, da es eine strukturierte Darstellung von Informationen bietet, die leicht verarbeitet werden kann.Bessere Datenqualität:
Die Qualität der Daten kann mit Hilfe eines Knowledge Graphens, dadurch, dass er Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten und Konzepten prüft und dadurch mögliche Fehler aufdeckt.Flexibilität:
Ein Knowledge Graph ist flexibel und kann leicht an neue Anforderungen angepasst werden, indem neue Entitäten und Konzepte hinzugefügt werden.
Fazit
Knowledge Graphen sind eine leistungsfähige Technologie, die es ermöglicht, Wissen und Informationen auf eine strukturierte Art und Weise zu organisieren und zu verknüpfen. Sie haben eine Vielzahl von Anwendungsbereichen und können Unternehmen dabei helfen, ihr Wissen effektiver zu nutzen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Mit der weiteren Entwicklung von semantischen Technologien und der Zunahme von Datenquellen werden Knowledge Graphen immer wichtiger für die Verwaltung und Auswertung von Wissen.
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