گراف دانش در یک دهه گذشته به زندگی روزمره ما اضافه شده است، خواه از طریق دستیاران صوتی (مانند الکسا، Google Assistant)، خواه از طریق نتایج جستجوی بصری یا حتی تجارب خرید شخصی از طریق فروشگاه های آنلاین مورد استفاده قرار می گیرد.
ما به طور روزمره در حال تعامل با Knowledge Graph هستیم.
با این حال گراف دانش و گراف پایگاه داده هنوز رمز و راز های زیادی دارد و به دلیل ورود بی درنگ آن به زندگی ما اکثر ما حتی نمی دانیم که چقدر وابسته به فناوری هستیم، یا از آن چه انتظاراتی داریم.
بسیاری از سازمان ها در حال حاضر از این فناوری استفاده می کنند تا به خود کمک کنند که در این رقابت پیشی بگیرند.
گراف دانش و گراف بانک های اطلاعاتی برای انواع صنایع اعم از بانکداری، صنعت خودرو، نفت و گاز گرفته تا داروسازی و بهداشت، خرده فروشی، انتشارات، رسانه ها و موارد دیگر استفاده شده است.
این شرکت ها از این فناوری برای موارد مختلف استفاده می کنند.
Knowledge Graph چیست؟
گراف دانش یا Knowledge Graph الگویی از یک حوزه دانش است که توسط کارشناسان با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین هوشمند ایجاد شده است.
این فناوری یک ساختار و رابط مشترک برای همه داده های شما ایجاد می کند و ایجاد روابط چند جانبه هوشمند در سراسر پایگاه های داده شما را امکان پذیر می کند.
همچنین به عنوان یک لایه داده مجازی اضافی، در بالای داده های موجود یا مجموعه داده های شما قرار دارد تا تمام داده ها را با هم در مقیاس پیوند دهد، خواه ساختارمند باشد یا بدون ساختار.
تفاوت بین گراف دانش و گراف بانک اطلاعاتی چیست؟
در Knowledge Graph این داده ها هستند که آن ها باید ذخیره شوند، مدیریت شوند، تمدید شوند، از کیفیتشان اطمینان حاصل شود و از آن ها سؤال شود.
این امر به پایگاه داده ها و مؤلفه های موجود نیاز دارد که معمولاً در لایه رابط معنایی پیاده سازی می شوند.
این در “پایگاه داده” قرار دارد و در عین حال نقاط پایانی خدمات را برای ادغام با سیستم های شخص ثالث ارائه می دهد.
بنابراین گراف پایگاه داده ها پایه و اساس هر گراف دانش را تشکیل می دهند.
به طور معمول این ها فناوری هایی هستند که براساس چارچوب توصیف منابع (RDF)، استاندارد W3C یا برچسب (LPG) بنا شده اند.
مطالعه بیشتر…
در ادامه بخوانید: 9 مورد از عادات بد که در سئو باید فراموش کنیم
به منظور تركیب این فناوری در شركت ها به بیش از یك پایگاه داده نیاز است:
با كمك مؤلفه هایی از جمله EDIT Taxonomic و هستی شناسی، entity extractor، اعتبار سنجی، ابزارهای تجسمی و … می توان از این روش استفاده کرد.
همچنین تضمین می کند که این فناوری می تواند توسعه و مدیریت پایدار داشته باشد.
در حالی که گراف بانک های اطلاعاتی معمولاً توسط مهندسین داده ها یا متخصصان وب معنایی نگهداری می شوند، رابط کاربری (Semantic Middleware) به افراد این امکان را می دهد تا با Knowledge Graph بتوانند با دانش فنی کمتری تعامل برقرار کنند.
گراف دانش گوگل و سازمانی چه تفاوتی با هم دارند؟
این فناوری در همه جا وجود دارد: فیس بوک، مایکروسافت، گوگل، همه آن ها این پنل را به عنوان بخشی از زیرساخت های خود قرار دادند.
گوگل در ماه مه 2012 نسخه و تفسیر یک گراف دانش را معرفی کرد.
از آن زمان به بعد مفهوم ” Knowledge Graph ” بیشتر و بیشتر محبوب شد.
گوگل از اطلاعات گراف دانش برای تقویت نتایج جستجو استفاده می کند.
از این گذشته گراف دانش گوگل هنگام پاسخ دادن به سؤالات مستقیم گفتاری در دستیار گوگل و سؤالات صوتی Google Home، هوش مصنوعی (AI) خود را نیز تقویت می کند.
همچنین در پشت صحنه گوگل از گراف دانش خود برای بهبود الگوریتم های یادگیری ماشین خود استفاده می کند.
اما گراف دانش گوگل در ارتباط برقرار کردن کاربران و نمایندگان نرم افزار کاملاً محدود است.
این فقط چند بخش از دانش خاص صنعت را در بر می گیرد و دانش داخلی شرکت ها را پوشش نمی دهد.
اینجا جایی است که گراف های دانش سازمانی به کار می روند.
گراف های دانش سازمانی به شرکت ها کمک می کند تا در وب دانش خاص خود را نمایان کنند که حوزه فعالیتشان را نشان می دهد.
در نتیجه آن ها می توانند به طور یکپارچه مخازن داده را تجزیه کنند تا از دارایی های اطلاعاتی استفاده کنند.
علاوه بر این یک راه حل مقرون به صرفه است که جایگزین نمی شود بلکه سیستم های فناوری اطلاعات موجود را تقویت می کند.
گراف دانش سازمانی نیاز های امروز را برای پردازش منابع اطلاعات در زمان واقعی و بازیابی دانش از داده های ذخیره شده در سیستم های مختلف را برآورده می کند.
دیدگاهی بنویسید