Wissensgraphen beziehen sich auf eine Darstellungsform von Wissen, die in der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt wird, um Informationen strukturiert und vernetzt zu speichern. Ein Wissensgraph besteht aus Entitäten (auch als Knoten bezeichnet) und Beziehungen (als Kanten bezeichnet), die diese Entitäten miteinander verbinden. Diese Struktur ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge zwischen Daten abzubilden und maschinell verarbeitbar zu machen.
Wissensgraphen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen der KI, insbesondere in der semantischen Suche, im Natürlichen Sprachverständnis (NLP) und in Empfehlungssystemen. Sie ermöglichen es, Kontext zu verstehen und Beziehungen zwischen Entitäten herzustellen, was die Genauigkeit von Suchergebnissen und Empfehlungen erhöht. Darüber hinaus können Wissensgraphen dazu beitragen, die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu unterstützen, indem sie relevante Informationen strukturiert bereitstellen.
Die Vorteile von Wissensgraphen liegen in ihrer Fähigkeit, heterogene Datenquellen zu integrieren und somit ein umfassendes Wissensnetz zu schaffen. Dies ermöglicht eine bessere Organisation und ein effizienteres Abrufen von Informationen. Allerdings erfordert die Pflege eines Wissensgraphen regelmäßige Aktualisierungen, um die Integrität und Relevanz der gespeicherten Informationen zu gewährleisten.