Différences entre les versions de « Graphe de connaissances »

Version du 15 octobre 2023 à 18:26

"Un graphe de connaissance est une représentation de connaissances relatives à un domaine sous une forme exploitable par la machine.
La représentation des connaissances sous forme d’un graphe est un élément clé pour la recherche efficace et contextuelle d’informations et connaissances riches, la prise de décision, les applications d’intelligence artificielle, les assistants vocaux…
Le graphe de connaissance est formé de trois composants : une ontologie (modèle de données), des référentiels ou vocabulaires contrôlés et les ressources couvertes par la graphe."^[1]

Graphe de Connaissances^[1]

https://www.ibm.com/fr-fr/topics/knowledge-graph

https://www.researchgate.net/publication/338992426_Un_graphe_de_connaissance_evolutif_pour_la_representation_d'ontologies_dynamiques

https://www.semsimo.com/knowledge-graph/

https://createur2site.fr/seo/fonctionnement-google/algorithmes/knowledge-graph/

https://demo.nl.diffbot.com

https://www.slideshare.net/neo4j/graphday-paris-crdit-agricole-cib-dtection-qualification-dvnements-clientle?from_action=save

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 == Technologies ==
+* Neo4J
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 == Applications ==
 https://neo4j.com/case-studies/nasa/?utm_campaign=Case+Studies&utm_content=UI&utm_medium=social&utm_source=LinkedIn&utm_tag=Knowledge+graphs%2CCustomer&utm_term=Link
+<nowiki>https://www.slideshare.net/neo4j/graphday-paris-crdit-agricole-cib-dtection-qualification-dvnements-clientle?from_action=save</nowiki>
+[[:Fichier:GraphDay Paris - Crédit Agricole CIB - Détection & qualification d’événements Clientèle.pdf|Fichier:GraphDay Paris - Crédit Agricole CIB - Détection & qualification d’événements Clientèle.pdf]]
 == Références ==