Graphe de connaissances
"Les knowledge graph ne sont pas une technologie nouvelle, mais les enjeux actuels en font repenser les usages pour l'aide à la décision. Les knowledge graph pourraient bien être nos cartes de navigation dans un monde submergé par les données."[1]
« Les graphes de connaissances sont l’aboutissement de plus de deux décennies de travail, avec le potentiel de fournir des expériences utilisateur plus intelligentes et plus riches. Forbes,You need to be thinking in knowledge graph (Bryon Jacob)[1]
- Dessine-moi un graphe de connaissances !
- Thinking in maps: from the Lascaux caves to modern knowledge graphs[2]
- Penser par cartes : des grottes de Lascaux aux graphes de connaissances modernes (traduction automatique via Google Traduction de [2] )
Définition
"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." [3]
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://createur2site.fr/seo/fonctionnement-google/algorithmes/knowledge-graph/
https://demo.nl.diffbot.com
Base de données orientée graphe
Technologies
- Neo4J
- Stardog
- Ontotext
- OrientDB
Applications
https://www.slideshare.net/neo4j/graphday-paris-crdit-agricole-cib-dtection-qualification-dvnements-clientle?from_action=save
Fichier:GraphDay Paris - Crédit Agricole CIB - Détection & qualification d’événements Clientèle.pdf
