Графики знаний: что это такое и как они работают

Правильно говорят, что данные — это новая нефть! Без данных он может быть бессмысленным, если только он не сплетает историю. Графики знаний позволяют превращать данные в идеи с помощью инструментов и платформ управления знаниями, таких как InsightsHub .

Forrester предполагает, что от 60 до 73% данных никогда не используются в аналитических целях . Эти цифры в целом означают равномерный сбор данных в исследованиях. Как вы можете использовать истинный потенциал данных, используя графики знаний в качестве жизненно важного инструмента в процессе управления информацией?

Что такое графы знаний?

Графы знаний (KG) определяются как база знаний, которая использует структурированную модель данных для представления реальных сущностей и их взаимосвязей. Они используются для хранения взаимосвязей различных сущностей, включающих объекты, события, ситуации и концепции с данными в их основе. Все эти взаимосвязанные данные представляют собой графическую модель, известную как графы знаний.

Графы знаний создают структуру для получения контекста данных с помощью связывания и семантических метаданных. Следовательно, они обеспечивают основу для унификации данных, запуска аналитики и обмена этими данными в виде идей.

В довершение всего, KG — это динамическая концепция, которая практически не требует ручного вмешательства со стороны людей и машин и может со временем перекалибровываться и реконструироваться, в отличие от традиционных моделей данных.

Такие передовые методы управления данными могут помочь компаниям выйти из колеи традиционных баз данных, используя возможности обработки естественного языка, машинного обучения и семантики для более эффективного использования данных. Они могут быть созданы с нуля, например экспертами в предметной области, изучены из неструктурированных или полуструктурированных источников данных или собраны из существующих графов знаний.

Обычно им помогают различные полуавтоматические или автоматические механизмы проверки и интеграции данных. Другими словами, граф знаний — это процедурный метод моделирования предметной области с использованием экспертов предметной области, связи данных и алгоритмов машинного обучения.

Благодаря гибкому характеру отображения данных и скорости получения выводов и выводов графики знаний в настоящее время являются важной частью процесса исследования рынка . Они также помогают устранить племенные знания и помогают создать единый источник правды, опираясь при этом на прошлые данные и идеи.

Разница между онтологией и графом знаний

Когда говорят о графах знаний, очень часто упоминают онтологии, но между ними есть разница. Несмотря на взаимозаменяемость, между ними все же есть разница. Поскольку оба они также используют узлы и ребра, это усиливает путаницу между тем, что такое онтология, и что такое граф знаний.

Онтология

Онтология — это жесткая модель данных, которая определяет только вещи в нашей экосистеме и свойства, используемые для их описания. В онтологии обобщенные модели данных создаются на основе общих свойств без предоставления какой-либо конкретной информации.

Существует три основных компонента онтологии:

• Классы: все позиции вещей, которые существуют в данных.
• Отношения: обеспечивает связь между одним или несколькими классами .
• Атрибуты: они определяют свойства, которые используются для описания отдельного класса.

Граф знаний

Граф знаний использует онтологию в качестве основы для добавления реальных данных и увеличения веса данных. Вы можете добавлять детализированные данные, такие как идентифицирующая информация и информация, которая является неприкосновенной для конкретного человека или экземпляра. В этом случае существует абсолютное представление свойств, отношений, узлов и данных.

Используя эту информацию, можно создавать определенные экземпляры онтологических отношений в данных.

Давайте рассмотрим библиотечную экосистему, чтобы обозначить разницу между онтологией и графом знаний на примере . В онтологии библиотека будет состоять из табличного представления книг, авторов и издателей в виде структурированных данных, поскольку между данными существуют параллели.

Однако, если вы хотите создать граф знаний, вы можете использовать табличное представление онтологии для составления графического представления книги, автора, издателя и т. д. Он обеспечивает всеобъемлющее представление структурированных данных и уникальную идентифицирующую информацию, чтобы обеспечить представление информации на высоком уровне.

Проще говоря, онтология — это основа для графа знаний. Чтобы еще больше упростить, онтология + данные = граф знаний .

Как работают графы знаний

Теперь, когда мы знаем, как создавать графы знаний из онтологии, необходимо знать, что невозможно делать выводы без структурированных данных, которые помечены и проиндексированы. Необработанные данные необходимо поместить в инструмент управления знаниями с правильной идентифицирующей информацией, тегами, фрагментами информации, идентифицирующей информацией, метаданными, деталями проекта и т. д.

Эти данные должны быть созданы в структуре, обеспечивающей наилучшие шансы на успех искусственного интеллекта и обработки естественного языка (NLP) для поиска, извлечения и обмена данными.

В организациях с большим объемом информации и данных процесс создания, маркировки и управления данными должен быть хорошо отлажен и опубликован, чтобы заинтересованные лица, имеющие отношение к исследовательским данным, и владельцы базы данных знаний хорошо осознавали свои обязанности и важность того, как данные управляются.

Это устраняет племенные знания, создает единый источник правды и содержит многовариантные данные, на основе которых можно делать выводы, сравнивать ситуации и быстрее принимать решения.

Графики знаний создаются на основе запросов, выполняемых пользователями в инструменте управления знаниями. Это предопределенные запросы, а также живые графики, основанные на интеллектуальных триггерах. Когда приходит запрос — идентифицируются схемы, соответствующие ключам, и в данных выполняется поиск элементов с этими идентифицированными схемами. Информация возвращается в графическом формате соответствующим заинтересованным сторонам.

Это быстрое и гибкое решение, обеспечивающее высокую ценность в процессе управления информацией.

Примеры графов знаний

Несмотря на то, что это относительно новая концепция, графы знаний все еще используются брендами и организациями вокруг нас. Они используют встроенные данные и используют машинное обучение и ИИ для ввода переменных из разных областей, чтобы предоставить наиболее точную версию правды и наиболее актуальные данные.

Некоторые примеры графов знаний перечислены ниже.

Алгоритм поиска Google

Прекрасным примером графа знаний является поиск Google или любой другой поисковой системы. Казалось бы, на вопрос типа «Сколько спичек может поместиться в олимпийском бассейне» невозможно ответить. Однако поисковый индекс Google может сопоставить запрос с несколькими источниками данных и сделать вывод на основе реляционных данных, чтобы предоставить числовое значение.

Глобальный гигант розничной торговли, использующий графы знаний для управления цепочками поставок и запасами.

Как глобальные гиганты розничной торговли узнают, что им нужны определенные продукты, скидки и многое другое? Используя многовариантные исторические данные и крупицы информации из прошлых тенденций покупок, покупок и поведения покупателей, текущих лонгитюдных исследований, непрерывных открытий из различных демографических источников и т. д.

Можно оценить спрос и предложение и адаптировать маркетинговые стратегии, расходы, управление цепочками поставок и многое другое, чтобы предложить наилучший пользовательский опыт, используя принципы атомных исследований и опираясь на инструменты управления знаниями.

Рекомендации Netflix о том, что смотреть дальше!

Как часто вы задаетесь вопросом, что дальше смотреть на Netflix? Netflix использует интеллектуальный механизм для адаптации контента на основе прошлых привычек просмотра, рейтинга контента, времени, затраченного на просмотр контента, и т. д., что помогает им разумно выводить графики знаний не только в микромасштабе для каждого пользователя, но и в макромасштабе на основе демографическая информация.

Но у вас также есть рекомендации на выбор. Эти рекомендации часто работают для вас, и вы находите то, что хотели бы посмотреть.

Делаем графики знаний неотъемлемой частью управления аналитикой

Графы знаний становятся неотъемлемой частью исследовательских и исследовательских групп, поскольку они предоставляют модели реальной информации, используют искусственный интеллект и машинное обучение для быстрого выполнения логических рассуждений, предоставляют структурированные данные и уменьшают избыточность. Такие графики также помогают с аналитикой и являются лучшим способом хранения и управления информацией.

Организации по всему миру используют системы и инструменты управления знаниями, такие как InsightsHub , для более эффективного управления данными, сокращения времени получения информации и повышения эффективности прошлых данных при одновременном снижении затрат и повышении рентабельности инвестиций.

Включение графа знаний в ваш исследовательский процесс для управления информацией имеет решающее значение для опережения кривой и того, чтобы данные выполняли тяжелую работу.

Запросить демонстрацию