Grafice de cunoștințe personale (Pkgs): Metodologie, instrumente și aplicații

Titlul original:

Personal Knowledge Graphs (Pkgs): Methodology, Tools and Applications

Conținutul cărții:

De la dezvoltarea web-ului semantic, grafurile de cunoștințe (KG) au fost utilizate de motoarele de căutare, motoarele de cunoștințe și serviciile de răspuns la întrebări, precum și de rețelele sociale. Un graf de cunoștințe, cunoscut și sub numele de rețea semantică, reprezintă și ilustrează o rețea de entități din lumea reală, cum ar fi obiecte, evenimente, situații sau concepte, precum și relațiile dintre acestea. Aceste informații sunt, de obicei, stocate într-o bază de date de grafuri și vizualizate sub forma unei structuri de grafuri, ceea ce generează termenul "graf de cunoștințe". Grafurile de cunoștințe structurează informațiile despre entități, proprietățile acestora și relațiile dintre ele.

Grafurile de cunoștințe personale (PKG) codifică aceleași informații la nivel individual și, prin urmare, variază foarte mult. PKG-urile necesită prelucrarea informațiilor individuale ale fiecărei persoane și sunt construite în mod automat. Odată ce un PKG este construit, acesta va fi integrat în KG cu scop mai larg. Un PKG este o reprezentare a tuturor cunoștințelor relevante de bun simț și a datelor personale pentru un utilizator și poate sprijini dezvoltarea de aplicații inovatoare, cum ar fi un antrenor personalizat digitalizat. Ea permite părților interesate să ia decizii mai eficiente.

Această carte explorează într-o manieră structurată cercetarea avansată la nivel mondial în domeniul PKG-urilor pentru a sprijini dezvoltarea de aplicații personalizate digitalizate inovatoare, cum ar fi serviciile bancare personale, contabilitatea personalizată, monitorizarea activităților zilnice legate de sănătate și urmărirea managementului obiectivelor. Autorii prezintă metodologii, instrumente și aplicații care includ subiecte inovatoare adaptate pentru PKG-uri, cum ar fi recunoașterea și legarea entităților numite, abordări de construcție, modelarea personalizării și a conștientizării contextului, abordări de evaluare, tehnici de extragere a relațiilor, răspunsul la interogări în grafice de cunoștințe specifice utilizatorului, reprezentarea și raționamentul cunoștințelor (KRR), instrumente de vizualizare, instrumente și tehnici de integrare și rezumarea faptelor.

Cartea oferă o acoperire sistematică a acestui subiect complex pentru cercetători, oameni de știință și ingineri atât din industrie, cât și din mediul academic, care lucrează în domeniul științei datelor, TIC, ingineria cunoașterii, web-ul semantic, raționamentul, recuperarea informațiilor și învățarea automată și profundă, cu accent pe grafurile de cunoștințe. Studenții avansați interesați de acest domeniu vor găsi, de asemenea, că aceasta este o resursă utilă.