Rachunki grafowe i grafy wiedzy

Kluczowe pojęcia

RDF

Pojęcie: Ramka opisowa zasobów. Tripety tematu-predykatu-objektu.

Format: XML, Turtle, JSON-LD.

Zastosowanie: Standard dla grafów wiedzy.

Ontologia

Pojęcie: Formalna definicja pojęć i relacji.

Standardy: OWL, RDFS.

Zastosowanie: Definicja struktury grafu wiedzy.

Magazyn Tripetowy

Pojęcie: Baza danych dla tripetów RDF.

Przykłady: Virtuoso, Blazegraph, GraphDB.

Zastosowanie: Przechowywanie i zapytywanie grafów wiedzy.

Metody Pracy z Grafami Wiedzy

Zapytania SPARQL

Koncept: Język zapytań dla RDF.

Przykłady: zapytania SELECT, CONSTRUCT, ASK.

Zastosowanie: wyszukiwanie i ekstrakcja informacji.

Wbudowane Wektory Grafów Wiedzy

Modely: TransE, ComplEx, RotatE, DistMult.

Cel: przedstawianie entitetów i relacji jako wektory.

Zastosowanie: podobieństwo, uzupełnianie, rozumienie.

Przykładowe zastosowania

Przykład 1: Tworzenie grafu wiedzy

Ontologia: Zdefiniuj ontologię (entity, relacje).

Wyciągnięcie: Wydziel entity i relacje z danych.

Zapisanie: Zapisz w triple store (GraphDB).

Zapytania: Użyj SPARQL do zapytań.

Przykład 2: Wstawienia grafu wiedzy

Przygotowanie: Przygotuj tripliety (entity, relacje).

Wstawienia: Trening TransE lub ComplEx.

Zastosowanie: Użyj do podobieństwa i prognozowania linków.

Spróbuj na żywo

Wszystko powyżej działa w Twojej przeglądarce — otwórz Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP i zmieniaj parametry podczas jego działania. Nie ma nic do zainstalowania, nie jest wysyłany żaden plik, cała modelizacja istnieje tylko w jednym zakładku.