Knowledge Graph
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Ontodia: outil de visualisation de graphes de connaissances
Ontodia est une bibliothèque JavaScript open source permettant d’explorer et de visualiser les contenus d’un graphe de connaissances sous la forme de diagrammes interactifs. Ontodia ne requiert pas la connaissance des langages de requête de graphe, ce qui rend les graphes accessibles à tout type d’utilisateurs. Les diagrammes, qui sont esthétiquement agréables, peuvent être téléchargés
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Knowledge graphs – Concept, mogelijkheden en aandachtspunten
Slides van de webinar voor Smals Academy op 20/03/2021 (texte français : voir ci-dessous) Kennis en informatie in een bedrijfsorganisatorische context is doorgaans verspreid over databases, rekenbladen, documenten, etc. Daarnaast bezitten kenniswerkers ook domeinexpertise die niet in een systeem wordt opgeslagen. Maar wat als men die kennis en informatie wenst te integreren om, bijvoorbeeld, processen te
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SHACL: Logische- en vormcontroles met kennisgraaftechnologieën
In 2017 publiceerde het World Wide Web Consortium (W3C) een standaard voor het valideren van graaf-data genaamd SHACL. SHACL staat voor “Shapes Constraint Language” en de naam geeft al een goede indicatie van wat het ondersteunt. SHACL is een taal (language) dat ons toelaat vormen (shapes) te voorschrijven waaraan een graaf aan moet voldoen. De
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Les graphes de connaissance : quelques applications
Le blog « Les graphes de connaissance, incontournable pour l’intelligence artificielle » publié précédemment sur ce site introduisait les « knowledge graphs » (ou graphes de connaissance) ainsi que leur potentiel. On poursuit ici en s’intéressant à quelques applications concrètes qui peuvent aider à identifier des use cases intéressants pour notre organisation. La recherche sémantique C’est une des premières
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Les graphes de connaissance, incontournable pour l’intelligence artificielle
La technologie des graphes a déjà été abordée dans des articles précédents [1] [2] qui mettaient en évidence l’utilité des graphes pour l’analyse de réseaux dans le cadre de la recherche de comportements frauduleux. En effet, de façon générale, les graphes sont relativement faciles à développer et à “comprendre” ce qui en fait un des
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