Wissensgraph-Embedding bezeichnet die Darstellung von Entitäten und Beziehungen in einem Wissensgraphen als numerische Vektoren in einem hochdimensionalen Raum. Ein Wissensgraph ist eine strukturierte Datenbank, die Informationen in Form von Entitäten (z.B. Personen, Orten, Organisationen) und Beziehungen (z.B. „ist-ein“, „arbeitet-für“) speichert. Das Embedding ermöglicht es, diese komplexen Beziehungen in einer maschinell verarbeitbaren Form zu repräsentieren.
Die Technik des Embeddings nutzt Algorithmen, um Entitäten und Beziehungen aus dem Wissensgraphen in Vektoren umzuwandeln. Diese Vektoren erfassen die semantische Bedeutung der Entitäten und Beziehungen, wodurch maschinelles Lernen und Anwendungen wie semantische Suche, Empfehlungssysteme oder natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht werden. Beispielsweise kann ein Empfehlungssystem mithilfe von Wissensgraph-Embeddings komplexe Beziehungen zwischen Produkten, Nutzern und Attributen berücksichtigen, um personalisierte Empfehlungen zu generieren.
Die Vorteile von Wissensgraph-Embeddings liegen in ihrer Fähigkeit, strukturierte Daten effizient zu verarbeiten und komplexe Zusammenhänge abzubilden. Dies ermöglicht bessere Suchergebnisse, genauere Vorhersagen und eine verbesserte Entscheidungsfindung. Wissensgraph-Embeddings sind somit ein wichtiger Bestandteil moderner künstlicher Intelligenz und maschineller Lernverfahren.