지식그래프 - Node & Edges

지식 그래프의 맥락에서 노드와 에지는

각각 엔터티와 관계를 나타냅니다.

지식 그래프는 노드와 에지의 형태로 정보를 저장하는 그래프 데이터베이스의 한 유형으로,

노드는 사람, 장소, 사물, 개념 또는 이벤트와 같은 엔터티를 나타내고

에지는 이러한 엔터티 간의 관계 또는 연결을 나타냅니다.

 

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예를 들어 영화에 대한 지식 그래프에서

노드는 영화, 배우, 감독 또는 장르를 나타낼 수 있으며

엣지는 "감독", "연출", "장르에 속함" 또는 "출시"와 같은 관계를 나타낼 수 있습니다.

 

각 노드와 에지는 엔터티 또는 관계에 대한 추가 정보를 제공하는 추가 특성 또는 속성을 가질 수 있습니다.

지식 그래프는 자연어 처리, 검색 엔진, 추천 시스템, 질의 응답 시스템과 같은 다양한 애플리케이션에서 자주 사용됩니다.

지식을 그래프로 표현함으로써

그래프 순회, 경로 찾기, 클러스터링, 순위 지정 등의 다양한 계산 및 분석을 수행할 수 있어 데이터에 숨겨진 관계나 패턴을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

지식 그래프는 복잡하고 구조화된 데이터를

기계와 인간이 보다 쉽게 ​​검색, 분석 및 해석할 수 있는 방식으로 표현하고

저장하는 데 사용됩니다.

그것들은 데이터 이면의 관계와 의미를 포착하는

일종의 시맨틱 네트워크로 생각할 수 있습니다.

 

1. 온톨로지 기반 접근법

> 이 접근법에서는 온톨로지를 사용하여 도메인의 개념, 엔터티 및 관계를 정의하고

> 이를 기반으로 지식 그래프를 구성합니다.

> 이 접근 방식은 데이터의 일관성과 상호 운용성을 보장합니다.

 

2. 머신러닝 기반 접근 방식

> 이 접근 방식에서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트나

> 이미지와 같은 비정형 데이터에서

> 엔터티, 관계 및 속성을 추출하고

> 추출된 정보를 기반으로 지식 그래프를 구성합니다.

 

3. 하이브리드 접근 방식

> 이 접근 방식에서는 온톨로지 기반과

> 머신러닝 기반 방법을 조합하여 지식 그래프를 구축합니다.

 

지식그래프가 구축되면 의미검색, 질의응답, 추천, 지식발견 등
다양한 작업에 활용할 수 있다.

예를 들어, 의료 정보 지식 그래프를 활용하여

특정 질병에 대한 적절한 치료법을 찾거나,

소셜 미디어 데이터 지식 그래프를 활용하여

영향력 있는 사용자 및 커뮤니티를 파악할 수 있습니다.

 

전반적으로 지식 그래프는 귀중한 통찰력을 제공하고

의사 결정을 개선할 수 있는 방식으로 복잡한 데이터를

캡처, 구성 및 분석하는 강력한 방법을 나타냅니다.