知識圖：它們是什麼以及它們是如何工作的

已發表: 2022-05-25

數據就是新的石油，這是正確的說法！沒有數據，除非它編織一個故事，否則它可能毫無意義。 知識圖提供了使用知識管理工具和平台（如InsightsHub ）將數據轉化為洞察力的能力。

Forrester 表示， 60% 到 73% 的數據永遠不會被用於分析。 這些數字廣泛地轉化為研究中的數據收集。您如何通過使用知識圖作為洞察管理過程中的重要工具來發揮數據的真正潛力？

什麼是知識圖譜？

知識圖 (KG) 被定義為利用結構化數據模型來表示現實世界實體及其關係的知識庫。它們用於存儲各種實體的互連，包括對象、事件、情況和概念，並以數據為基礎。所有這些相互關聯的數據都是稱為知識圖譜的圖形模型。

知識圖通過使用鏈接和語義元數據建立了一個結構，以在數據中派生上下文。因此，它們提供了一個框架來統一數據、對其進行分析並以洞察力的形式共享這些數據。

最重要的是，KG 是一個動態概念，與傳統數據模型不同，它幾乎不需要人類和機器的人工干預，並且可以隨著時間的推移重新校準和重塑。

此類先進的數據管理技術可以幫助公司擺脫傳統數據庫的束縛，利用自然語言處理、機器學習和語義能力更好地利用數據。它們可以由領域專家從頭開始創建，從非結構化或半結構化數據源中學習，或者從現有的知識圖譜中組裝。

通常由各種半自動化或自動化的數據驗證和集成機制輔助。換句話說，知識圖譜是一種使用領域專家、數據鏈接和機器學習算法對知識領域進行建模的過程方法。

由於描述數據的敏捷性以及繪製推理和見解的速度，知識圖現在是市場研究過程的關鍵部分。它們還有助於消除部落知識，並幫助創建單一的真相來源，同時建立在過去的數據和見解的基礎上。

在談論知識圖譜時，本體經常被引用，但它們之間是有區別的。雖然可以互換使用，但它們之間仍然存在差異。由於它們都使用節點和邊，這加劇了什麼是本體和什麼是知識圖之間的混淆。

本體是一種嚴格的數據模型，它只定義我們生態系統中的事物以及用於描述它們的屬性。在本體中，數據的通用模型是在共享屬性的基礎上創建的，而不提供任何特定信息。

本體的三個主要組成部分是：

知識圖譜使用本體作為框架來添加現實生活中的數據並為數據添加權重。您可以添加細化數據，例如識別信息和對特定個人或實例神聖不可侵犯的信息。在這種情況下，屬性、關係、節點和數據是絕對錶示的。

使用此信息，可以在數據中創建本體關係的特定實例。

讓我們考慮一個圖書館生態系統，用一個例子來表示本體和知識圖之間的區別。 在本體中，圖書館將包含書籍、作者和出版商的表格表示，作為結構化數據，因為數據之間存在並行。

但是，當您要創建知識圖譜時，可以使用本體的表格表示來繪製書籍、作者、出版商等的圖形表示。它提供了結構化數據和唯一標識信息的全面視圖，以提供信息的高級視圖。

簡單地說，本體是知識圖譜的框架。為了進一步簡化，本體 + 數據 = 知識圖譜。

既然我們知道如何從本體創建知識圖譜，那麼必須知道，如果沒有標記和索引的結構化數據，就不可能進行推理。原始數據需要放入具有正確識別信息、標籤、信息塊、識別信息、元數據、項目詳細信息等的知識管理工具中。

這些數據的創建結構必須為人工智能和自然語言處理 (NLP) 搜索、檢索和共享數據提供最大的成功機會。

在擁有大量信息和數據的組織中，必須建立和發布創建、標記和管理數據的流程，以便研究數據的利益相關者和知識數據庫的所有者充分意識到他們的責任以及如何處理數據的重要性。數據被管理。

這消除了部落知識，創建了單一的事實來源，並包含多變量數據以從中得出推論，也可以比較情況並更快地做出決策。

知識圖是根據用戶在知識管理工具中運行的查詢創建的。這些是預定義的查詢，也是基於智能觸發器的動態圖。當查詢通過時 - 已識別與鍵匹配的模式，並在數據中搜索具有這些已識別模式的項目。信息以圖形格式返回給相關的利益相關者。

它快速而敏捷，並在洞察力管理過程中提供了高價值。

雖然是一個相對較新的概念，但我們周圍的品牌和組織仍在使用知識圖譜。他們使用固有數據並利用機器學習和人工智能來輸入來自不同領域的變量，以提供最準確的事實版本和最相關的數據。

下面列出了一些知識圖譜的例子。

知識圖譜的完美示例是 Google 搜索或任何其他搜索引擎。像“一個奧林匹克大小的游泳池可以放多少根火柴”這樣的問題是不可能回答一個人會想到的問題的。然而，谷歌搜索索引可以將查詢與多個數據源相關聯，並根據關係數據得出結論以提供數值。

全球零售巨頭如何知道他們想要和需要某些產品、折扣等？通過使用來自過去購買趨勢、購物和購物者行為、正在進行的縱向研究、來自不同人口來源的持續發現等的多變量歷史數據和信息塊。

通過使用原子研究的原理和知識管理工具，可以衡量需求和供應並定制營銷策略、支出、供應鏈管理等，以提供最佳的用戶體驗。

您多久想知道接下來在 Netflix 上看什麼？ Netflix 使用智能引擎根據過去的觀看習慣、內容評分、觀看內容所花費的時間等來定制內容，這有助於他們不僅在每個用戶的微觀尺度上智能地導出知識圖譜，而且在宏觀尺度上基於人口統計信息。

但您也有可供選擇的建議。這些建議通常對您有用，並且您會找到想要觀看的內容。

知識圖譜正在成為研究和研究團隊不可或缺的一部分，因為它們提供模型現實世界信息、使用人工智能和機器學習來執行快速周轉邏輯推理、提供結構化數據並減少冗餘。此類圖表還有助於分析，是存儲和管理信息的更好方法。

全球各地的組織都在利用知識管理系統和工具（例如InsightsHub ）來更好地管理數據、縮短洞察時間並提高過去數據的效率，同時降低成本並提高投資回報率。

在您的研究過程中納入知識圖以進行洞察力管理對於保持領先地位並使數據完成繁重的工作至關重要。

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