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Konzept zur semantischen Modellierung von Entitäten und Beziehungen, das Daten verknüpft, kontextualisiert und maschinenlesbar macht.
Knowledge Graphs sind strukturierte, semantische Darstellungen von Entitäten und ihren Beziehungen, die Daten aus unterschiedlichen Quellen verbinden und kontextualisieren. Sie ermöglichen Abfragen, Inferenzen und Integration heterogener Daten für Analyse, Suche und Wissensmanagement. Einsatzbereiche reichen von Unternehmensdatenintegration bis zu Semantic Search und Empfehlungssystemen.
Mittlere Antwortzeit semantischer Abfragen.
Anteil relevanter Entitäten, die im Graphen repräsentiert sind.
Durchschnittliche Anzahl von Beziehungen pro Entität.
Produktorientierte, großskalige Wissensbasis zur Verbesserung von Suche und Entitätsauflösung.
Offene, kollaborative Wissensdatenbank mit verknüpften Entitäten und umfangreicher Ontologie.
Extraktion strukturierter Informationen aus Wikipedia zur Forschung und Integration.
Definition von Anwendungsfällen und Kernentitäten
Auswahl eines Graph-Backends und Standards
Implementierung von Mappings, Linking und APIs