กราฟความรู้: มันคืออะไรและทำงานอย่างไร

ว่ากันว่า data เป็นน้ำมันใหม่! หากไม่มีข้อมูล ก็ไร้ค่า เว้นแต่จะสานต่อเรื่องราว กราฟความรู้ นำเสนอความสามารถในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกโดยใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มการจัดการความรู้ เช่น InsightsHub

Forrester แนะนำว่า ระหว่าง 60 ถึง 73% ของข้อมูลไม่เคยถูกใช้เพื่อเหตุผลในการ วิเคราะห์ ตัวเลขเหล่านี้แปลอย่างกว้างๆ เป็นการรวบรวมข้อมูลในการวิจัย คุณจะควบคุมศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูลโดยใช้กราฟความรู้เป็นเครื่องมือสำคัญในกระบวนการจัดการข้อมูลเชิงลึกได้อย่างไร

กราฟความรู้คืออะไร?

กราฟความรู้ (KG) ถูกกำหนดให้เป็นฐานความรู้ที่ใช้ประโยชน์จากแบบจำลองข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อแสดงถึงหน่วยงานในโลกแห่งความเป็นจริงและความสัมพันธ์ของพวกเขา ใช้เพื่อจัดเก็บการเชื่อมโยงระหว่างเอนทิตีต่างๆ ซึ่งรวมถึงอ็อบเจ็กต์ เหตุการณ์ สถานการณ์ และแนวคิดด้วยข้อมูลที่ฐาน ข้อมูลที่เชื่อมโยงกันทั้งหมดนี้เป็นแบบจำลองกราฟิกที่เรียกว่ากราฟความรู้

กราฟความรู้วางโครงสร้างเพื่อให้ได้บริบทในข้อมูลโดยใช้การเชื่อมโยงและข้อมูลเมตาเชิงความหมาย ดังนั้น พวกเขาจึงมีกรอบงานในการรวมข้อมูล เรียกใช้การวิเคราะห์ และแบ่งปันข้อมูลนี้ในรูปแบบของข้อมูลเชิงลึก

เหนือสิ่งอื่นใด KG เป็นแนวคิดแบบไดนามิกที่ต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์และเครื่องจักรเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย และสามารถปรับเทียบใหม่และสร้างแบบจำลองใหม่ตามเวลา ซึ่งแตกต่างจากแบบจำลองข้อมูลแบบเดิม

​​เทคนิคการจัดการข้อมูลขั้นสูงดังกล่าวสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ หลุดพ้นจากฐานข้อมูลแบบเดิมๆ โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้ของเครื่อง และพลังแห่งความหมายเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น สามารถสร้างได้ตั้งแต่ต้น ตัวอย่างเช่น โดยผู้เชี่ยวชาญโดเมน เรียนรู้จากแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง หรือประกอบจากกราฟความรู้ที่มีอยู่

มักจะได้รับความช่วยเหลือจากกลไกการตรวจสอบข้อมูลและการรวมข้อมูลกึ่งอัตโนมัติหรืออัตโนมัติที่หลากหลาย กล่าวอีกนัยหนึ่ง กราฟความรู้เป็นวิธีการขั้นตอนสำหรับการสร้างแบบจำลองโดเมนของความรู้โดยใช้ผู้เชี่ยวชาญโดเมน การเชื่อมโยงข้อมูล และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

เนื่องจากลักษณะที่คล่องตัวของการแสดงข้อมูลและความรวดเร็วในการอนุมานและข้อมูลเชิงลึก กราฟความรู้จึงเป็นส่วนสำคัญของ กระบวนการ วิจัยตลาด นอกจากนี้ยังช่วยขจัดความรู้ของชนเผ่าและช่วยสร้างแหล่งความจริงเพียงแหล่งเดียว ทั้งหมดนี้สร้างจากข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกในอดีต

ความแตกต่างระหว่าง ontology และกราฟความรู้

Ontology มักมีการอ้างอิงถึงในขณะที่พูดถึงกราฟความรู้ แต่มีความแตกต่างระหว่างพวกเขา แม้ว่าจะใช้แทนกันได้ แต่ก็ยังมีความแตกต่างระหว่างกัน เนื่องจากทั้งคู่ใช้โหนดและขอบด้วย มันจึงเพิ่มความสับสนระหว่างสิ่งที่เป็น ontology และกราฟความรู้คืออะไร

อภิปรัชญา

ontology คือโมเดลข้อมูลแบบเข้มงวดที่กำหนดสิ่งต่าง ๆ ในระบบนิเวศของเราและคุณสมบัติที่ใช้ในการอธิบายเท่านั้น ใน ontology โมเดลทั่วไปของข้อมูลจะถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของคุณสมบัติที่ใช้ร่วมกันโดยไม่ต้องให้ข้อมูลเฉพาะใดๆ

มีสามองค์ประกอบหลักของ ontology คือ:

• คลาส: รายการบรรทัดทั้งหมดของสิ่งต่าง ๆ ที่มีอยู่ในข้อมูล
• ความสัมพันธ์: สิ่งนี้ให้ความสัมพันธ์ระหว่างหนึ่งหรือหลายคลาส
• คุณลักษณะ: พวกเขากำหนดคุณสมบัติที่ใช้เพื่ออธิบายแต่ละคลาส

กราฟความรู้

กราฟความรู้ใช้ ontology เป็นกรอบงานในการเพิ่มข้อมูลในชีวิตจริงและเพิ่มน้ำหนักให้กับข้อมูล คุณสามารถเพิ่มข้อมูลแบบละเอียด เช่น การระบุข้อมูลและข้อมูลที่ศักดิ์สิทธิ์ต่อบุคคลหรืออินสแตนซ์เฉพาะ มีการแสดงคุณสมบัติ ความสัมพันธ์ โหนด และข้อมูลอย่างสมบูรณ์ในตัวอย่างนี้

การใช้ข้อมูลนี้ทำให้สามารถสร้างอินสแตนซ์เฉพาะของความสัมพันธ์แบบออนโทโลยีภายในข้อมูลได้

ลองพิจารณาระบบนิเวศของห้องสมุดเพื่อแสดงความ แตกต่างระหว่าง ontology และกราฟความรู้ด้วย ตัวอย่าง ใน ontology ห้องสมุดจะประกอบด้วยการแสดงแบบตารางของหนังสือ ผู้แต่ง และผู้จัดพิมพ์เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างเนื่องจากมีข้อมูลคู่ขนานกัน

อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณต้องการสร้างกราฟความรู้ คุณสามารถใช้การแสดงแบบตารางของ ontology เพื่อสร้างการนำเสนอแบบกราฟิกของหนังสือ ผู้แต่ง ผู้จัดพิมพ์ และอื่นๆ ให้มุมมองที่ครอบคลุมของข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลระบุตัวตนที่ไม่ซ้ำกันเพื่อให้มีมุมมองข้อมูลในระดับสูง

พูดง่ายๆ ก็คือ ontology เป็นกรอบงานสำหรับกราฟความรู้ เพื่อให้ง่ายขึ้นไปอีก ออนโทโลยี + data = กราฟความ รู้

กราฟความรู้ทำงานอย่างไร

ตอนนี้เรารู้วิธีสร้างกราฟความรู้จาก ontology แล้ว จำเป็นต้องรู้ว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะทำการอนุมานโดยไม่มีข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งถูกแท็กและจัดทำดัชนี ข้อมูลดิบจำเป็นต้องใส่ลงใน เครื่องมือการจัดการความรู้ที่ มีข้อมูลระบุตัวตน แท็ก นักเก็ตข้อมูล ข้อมูลระบุตัวตน ข้อมูลเมตา รายละเอียดโครงการ และอื่นๆ ที่ถูกต้อง

ข้อมูลนี้จะต้องสร้างขึ้นในโครงสร้างที่มีโอกาสประสบความสำเร็จสูงสุดสำหรับปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในการค้นหา เรียกค้น และแบ่งปันข้อมูล

ในองค์กรที่มีข้อมูลและข้อมูลจำนวนมาก กระบวนการในการสร้าง แท็ก และจัดการข้อมูลจะต้องมีการจัดตั้งขึ้นและเผยแพร่ เพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของข้อมูลการวิจัยและเจ้าของฐานข้อมูลความรู้ตระหนักดีถึงความรับผิดชอบและความสำคัญของวิธีการ ข้อมูลได้รับการจัดการ

สิ่งนี้จะขจัดความรู้ของชนเผ่า สร้างแหล่งความจริงเพียงแหล่งเดียว และเก็บข้อมูลหลายตัวแปรเพื่อทำการอนุมาน เปรียบเทียบสถานการณ์ด้วย และตัดสินใจได้เร็วขึ้น

กราฟความรู้ถูกสร้างขึ้นตามการสืบค้นที่เรียกใช้โดยผู้ใช้ในเครื่องมือการจัดการความรู้ สิ่งเหล่านี้คือคำค้นหาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่ยังรวมถึงกราฟที่มีชีวิตตามทริกเกอร์อัจฉริยะ เมื่อการสืบค้นผ่านเข้ามา – schema ได้ระบุว่าตรงกับคีย์ และข้อมูลจะถูกค้นหาสำหรับรายการที่มี schema ที่ระบุเหล่านี้ ข้อมูลจะถูกส่งคืนในรูปแบบกราฟิกไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้อง

มีความรวดเร็วและคล่องตัว และให้คุณค่าสูงในกระบวนการจัดการข้อมูลเชิงลึก

ตัวอย่างกราฟความรู้

แม้ว่าจะเป็นแนวคิดที่ค่อนข้างใหม่ แต่กราฟความรู้ยังคงถูกใช้โดยแบรนด์และองค์กรรอบตัวเรา พวกเขาใช้ข้อมูลโดยธรรมชาติและใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิงและ AI เพื่อป้อนตัวแปรจากฟิลด์ต่างๆ เพื่อให้รุ่นที่ถูกต้องที่สุดของความจริงและข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

ตัวอย่างของกราฟความรู้แสดงอยู่ด้านล่าง

อัลกอริทึมการค้นหาของ Google

ตัวอย่างที่ดีของกราฟความรู้คือการค้นหาโดย Google หรือเครื่องมือค้นหาอื่นๆ คำถามเช่น "ไม้ขีดไฟสามารถใส่ลงในสระขนาดโอลิมปิกได้กี่อัน" จะไม่สามารถตอบคำถามที่เราคิดได้ อย่างไรก็ตาม ดัชนีการค้นหาของ Google สามารถเชื่อมโยงการสืบค้นกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่งและได้ข้อสรุปตามข้อมูลเชิงสัมพันธ์เพื่อให้ค่าตัวเลข

ยักษ์ใหญ่ค้าปลีกระดับโลกที่ใช้กราฟความรู้สำหรับห่วงโซ่อุปทานและการจัดการสินค้าคงคลัง

behemoth ผู้ค้าปลีกทั่วโลกรู้ได้อย่างไรว่าพวกเขาต้องการและต้องการผลิตภัณฑ์บางอย่าง ส่วนลด และอื่นๆ โดยใช้ข้อมูลประวัติที่หลากหลายและนักเก็ตข้อมูลจากแนวโน้มการซื้อในอดีต พฤติกรรมการจับจ่ายและนักช้อป การวิจัยระยะยาว อย่างต่อเนื่อง การค้นพบอย่างต่อ เนื่องจากแหล่งข้อมูลทางประชากรศาสตร์ที่หลากหลาย เป็นต้น

เป็นไปได้ที่จะวัดอุปสงค์และอุปทาน และปรับกลยุทธ์ทางการตลาด การใช้จ่าย การจัดการห่วงโซ่อุปทาน และอื่นๆ เพื่อมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีที่สุดโดยใช้หลักการของ การวิจัยปรมาณู และพึ่งพาเครื่องมือการจัดการความรู้

Netflix แนะนำว่าดูอะไรต่อดี!

คุณสงสัยว่าจะดูอะไรต่อไปบน Netflix บ่อยแค่ไหน? Netflix ใช้เครื่องมืออัจฉริยะเพื่อปรับแต่งเนื้อหาตามนิสัยการรับชมในอดีต การให้คะแนนเนื้อหา เวลาที่ใช้ในการดูเนื้อหา และอื่นๆ ซึ่งช่วยให้พวกเขาได้รับกราฟความรู้ที่ไม่เพียงแต่ในระดับไมโครต่อผู้ใช้อย่างชาญฉลาด แต่ยังรวมถึงมาตราส่วนมาโครตาม ข้อมูลประชากร.

แต่คุณยังมีคำแนะนำให้เลือก คำแนะนำเหล่านี้มักจะได้ผลสำหรับคุณ และคุณพบสิ่งที่คุณต้องการดู

ทำให้กราฟความรู้เป็นส่วนสำคัญของการจัดการข้อมูลเชิงลึก

กราฟความรู้กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของทีมวิจัยและวิจัย เนื่องจากมีการสร้างแบบจำลองข้อมูลจริง ใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อดำเนินการให้เหตุผลเชิงตรรกะที่ตอบสนองอย่างรวดเร็ว ให้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และลดความซ้ำซ้อน กราฟดังกล่าวยังช่วยในการวิเคราะห์และเป็นวิธีที่ดีกว่าในการจัดเก็บและจัดการข้อมูล

องค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังใช้ประโยชน์จากระบบและเครื่องมือการจัดการความรู้ เช่น InsightsHub เพื่อจัดการข้อมูลได้ดีขึ้น ลดเวลาในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก และเพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูลในอดีต ในขณะที่ลดต้นทุนและเพิ่ม ROI

การรวมกราฟความรู้ในกระบวนการวิจัยของคุณสำหรับการจัดการข้อมูลเชิงลึกนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการก้าวล้ำหน้าและทำให้ข้อมูลสามารถยกระดับได้

ขอการสาธิต