知识图：它们是什么以及它们是如何工作的

已发表: 2022-05-25

数据就是新的石油，这是正确的说法！没有数据，除非它编织一个故事，否则它可能毫无意义。 知识图提供了使用知识管理工具和平台（如InsightsHub ）将数据转化为洞察力的能力。

Forrester 表示， 60% 到 73% 的数据永远不会被用于分析。 这些数字广泛地转化为研究中的数据收集。您如何通过使用知识图作为洞察管理过程中的重要工具来发挥数据的真正潜力？

什么是知识图谱？

知识图 (KG) 被定义为利用结构化数据模型来表示现实世界实体及其关系的知识库。它们用于存储各种实体的互连，包括对象、事件、情况和概念，并以数据为基础。所有这些相互关联的数据都是称为知识图谱的图形模型。

知识图通过使用链接和语义元数据建立了一个结构，以获取数据中的上下文。因此，它们提供了一个框架来统一数据、对其进行分析并以洞察力的形式共享这些数据。

最重要的是，KG 是一个动态概念，与传统数据模型不同，它几乎不需要人类和机器的人工干预，并且可以随着时间的推移重新校准和重塑。

此类先进的数据管理技术可以帮助公司摆脱传统数据库的束缚，利用自然语言处理、机器学习和语义能力更好地利用数据。它们可以由领域专家从头开始创建，从非结构化或半结构化数据源中学习，或者从现有的知识图谱中组装。

通常由各种半自动化或自动化的数据验证和集成机制辅助。换句话说，知识图谱是一种使用领域专家、数据链接和机器学习算法对知识领域进行建模的过程方法。

由于描述数据的敏捷性以及绘制推理和见解的速度，知识图现在是市场研究过程的关键部分。它们还有助于消除部落知识，并帮助创建单一的真相来源，同时建立在过去的数据和见解的基础上。

在谈论知识图谱时，本体经常被引用，但它们之间是有区别的。虽然可以互换使用，但它们之间仍然存在差异。由于它们都使用节点和边，这加剧了什么是本体和什么是知识图之间的混淆。

本体是一种严格的数据模型，它只定义我们生态系统中的事物以及用于描述它们的属性。在本体中，数据的通用模型是在共享属性的基础上创建的，而不提供任何特定信息。

本体的三个主要组成部分是：

知识图谱使用本体作为框架来添加现实生活中的数据并为数据添加权重。您可以添加细化数据，例如识别信息和对特定个人或实例神圣不可侵犯的信息。在这种情况下，属性、关系、节点和数据是绝对表示的。

使用此信息，可以在数据中创建本体关系的特定实例。

让我们考虑一个图书馆生态系统，用一个例子来表示本体和知识图之间的区别。 在本体中，图书馆将包含书籍、作者和出版商的表格表示，作为结构化数据，因为数据之间存在并行。

但是，当您要创建知识图谱时，可以使用本体的表格表示来绘制书籍、作者、出版商等的图形表示。它提供了结构化数据和唯一标识信息的全面视图，以提供信息的高级视图。

简单地说，本体是知识图谱的框架。为了进一步简化，本体 + 数据 = 知识图谱。

既然我们知道如何从本体创建知识图谱，那么必须知道，如果没有标记和索引的结构化数据，就不可能进行推理。原始数据需要放入具有正确识别信息、标签、信息块、识别信息、元数据、项目详细信息等的知识管理工具中。

这些数据的创建结构必须为人工智能和自然语言处理 (NLP) 搜索、检索和共享数据提供最大的成功机会。

在拥有大量信息和数据的组织中，必须建立和发布创建、标记和管理数据的流程，以便研究数据的利益相关者和知识数据库的所有者充分意识到他们的责任以及如何处理数据的重要性。数据被管理。

这消除了部落知识，创建了单一的事实来源，并包含多变量数据以从中得出推论，也可以比较情况并更快地做出决策。

知识图是根据用户在知识管理工具中运行的查询创建的。这些是预定义的查询，也是基于智能触发器的动态图。当查询通过时 - 已识别与键匹配的模式，并在数据中搜索具有这些已识别模式的项目。信息以图形格式返回给相关的利益相关者。

它快速而敏捷，并在洞察力管理过程中提供了高价值。

虽然是一个相对较新的概念，但我们周围的品牌和组织仍在使用知识图谱。他们使用固有数据并利用机器学习和人工智能来输入来自不同领域的变量，以提供最准确的事实版本和最相关的数据。

下面列出了一些知识图谱的示例。

知识图谱的完美示例是 Google 搜索或任何其他搜索引擎。像“一个奥林匹克大小的游泳池可以放多少根火柴”这样的问题是不可能回答一个人会想到的问题的。然而，谷歌搜索索引可以将查询与多个数据源相关联，并根据关系数据得出结论以提供数值。

全球零售巨头如何知道他们想要和需要某些产品、折扣等？通过使用来自过去购买趋势、购物和购物者行为、正在进行的纵向研究、来自不同人口来源的持续发现等的多变量历史数据和信息块。

通过使用原子研究的原理和知识管理工具，可以衡量需求和供应并定制营销策略、支出、供应链管理等，以提供最佳的用户体验。

您多久想知道接下来在 Netflix 上看什么？ Netflix 使用智能引擎根据过去的观看习惯、内容评分、观看内容所花费的时间等来定制内容，这有助于他们不仅在每个用户的微观尺度上智能地导出知识图谱，而且在宏观尺度上基于人口统计信息。

但您也有可供选择的建议。这些建议通常对您有用，并且您会找到想要观看的内容。

知识图谱正在成为研究和研究团队不可或缺的一部分，因为它们提供模型现实世界信息、使用人工智能和机器学习来执行快速周转逻辑推理、提供结构化数据并减少冗余。此类图表还有助于分析，是存储和管理信息的更好方法。

全球各地的组织都在利用知识管理系统和工具（例如InsightsHub ）来更好地管理数据、缩短洞察时间并提高过去数据的效率，同时降低成本并提高投资回报率。

在您的研究过程中纳入知识图以进行洞察力管理对于保持领先地位并使数据完成繁重的工作至关重要。

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