дедуктивные и индуктивные методыграфовые модели данныхязыки запросов к графам знанийграфы знанийпредставление знаний
Figures from the paper
Abstract (AI)
В этой статье представлен всесторонний обзор графов знаний, которые в последнее время привлекают значительное внимание как промышленности, так и академического сообщества в задачах, требующих использования разнообразных, динамичных и крупномасштабных коллекций данных. После вводных замечаний мы обосновываем и сопоставляем различные модели данных на основе графов, а также языки, используемые для запросов к графам знаний и их валидации. Мы объясняем, как знания могут быть представлены и извлечены с помощью сочетания дедуктивных и индуктивных методов. В заключение мы обозначаем перспективные направления дальнейших исследований в области графов знаний.
Key Findings
1
Графы знаний представлены как основа для работы с разнообразными, динамичными и крупномасштабными коллекциями данных в промышленности и академической сфере.
2
Представление и извлечение знаний может сочетать дедуктивные и индуктивные методы.
3
В статье сопоставляются графовые модели данных и рассматриваются языки запросов и валидации графов знаний.
4
В статье обозначены основные перспективные направления будущих исследований графов знаний.
Research Object
Графы знаний
Research Subject
модели данных на основе графов, языки запросов и валидации, а также дедуктивное и индуктивное представление и извлечение знаний
Publication Details
Publication Date
2021-07-02
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
1803
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest