Menyusun pengetahuan dengan graf pengetahuan: trend industri

Graf pengetahuan ialah rangkaian maklumat yang luas di mana unsur dan idea dipautkan antara satu sama lain untuk menunjukkan hubungan mereka di dunia nyata. Ini melangkaui pangkalan data yang hanya menyimpan maklumat. Graf pengetahuan juga menyimpan perkaitan antara maklumat.

Graf pengetahuan ialah rangkaian maklumat yang luas di mana unsur dan idea dipautkan antara satu sama lain untuk menunjukkan hubungan mereka di dunia nyata. Ini melangkaui pangkalan data yang hanya menyimpan maklumat. Graf pengetahuan juga menyimpan perkaitan antara maklumat.

Ini menjadikan graf pengetahuan sangat berguna dalam pelbagai bidang. Berikut ialah beberapa contoh:

1 Enjin carian: Enjin carian menggunakan graf pengetahuan untuk memahami hubungan antara istilah carian dan entiti dunia sebenar. Terima kasih kepada sambungan yang terkandung dalam Graf Pengetahuan, carian untuk "Masakan Perancis" mungkin mendedahkan bukan sahaja resipi tetapi juga maklumat tentang kawasan wain Perancis atau chef terkenal Perancis.

2 Pembantu Maya: Pembantu maya seperti Siri atau Alexa bergantung pada graf pengetahuan untuk memahami permintaan anda dan memberikan respons yang berguna. Dengan mengetahui bahawa "Menara Eiffel" ialah mercu tanda dan "Paris" ialah sebuah bandar, pembantu boleh menjawab soalan anda tentang lokasi Menara Eiffel.

3 Aplikasi pembelajaran mesin: Algoritma pembelajaran mesin boleh menggunakan graf pengetahuan untuk meningkatkan pemahaman tentang dunia. Contohnya, sistem pengesyor boleh menggunakan graf pengetahuan untuk menyambungkan filem kepada pelakon, pengarah dan genre. Ini membenarkan pengesyoran filem yang serupa berdasarkan keutamaan masa lalu.

4 Model Bahasa Besar (LLM): LLM boleh mendapat manfaat daripada graf pengetahuan dengan mengakses dan memproses semua maklumat dan sambungan yang mereka simpan. Ini membantu LL.M. memberikan jawapan yang lebih komprehensif dan bermaklumat kepada soalan kami.

5. Pengesanan penipuan: Graf pengetahuan boleh digunakan untuk mengenal pasti aktiviti penipuan dengan menganalisis hubungan antara entiti. Contohnya, jika transaksi melibatkan akaun baharu yang dipautkan ke alamat IP palsu yang diketahui, carta itu mungkin membenderakannya sebagai mencurigakan.

Asas Graf Pengetahuan

Di perpustakaan, buku bukan sahaja boleh disimpan mengikut kategori tetapi juga dirujuk silang. Buku tentang Paris mungkin hampir sama dengan buku sejarah Perancis seperti buku panduan perjalanan dan karya penulis Paris. Rangkaian sambungan ini adalah intipati graf pengetahuan. Blok binaan asas graf pengetahuan termasuk:

1. Nod: Ini ialah entiti asas dalam graf. Ia boleh menjadi apa sahaja yang anda boleh huraikan: objek fizikal (seperti Menara Eiffel), konsep abstrak (seperti demokrasi), peristiwa (seperti Revolusi Perancis), atau orang (seperti Marie Curie).

2. Tepi: Ini adalah sambungan antara nod. Mereka menunjukkan bagaimana entiti berhubung antara satu sama lain. Tepi biasanya dilabelkan untuk menentukan sifat sambungan. Berbalik kepada contoh Paris kami, tepi antara "Paris" dan "Perancis" mungkin mempunyai label "Modal". Label lain mungkin "penduduk" (antara Paris dan Marie Curie) atau "dipengaruhi oleh" (antara Revolusi Perancis dan demokrasi).

3 Label: Ini penting untuk memahami tepi. Mereka menyediakan konteks dan makna kepada hubungan antara nod.

4 Atribut: Nod dan tepi boleh mempunyai atribut, yang merupakan atribut tambahan atau metadata yang dikaitkan dengannya. Contohnya, nod orang mungkin mempunyai atribut seperti "nama", "umur", "jantina", dsb., manakala kelebihan yang mewakili perhubungan "berkahwin" mungkin mempunyai atribut seperti "tarikh mula" dan "tarikh tamat". ”

5 Ontologi: Ini ialah cetak biru graf pengetahuan Mereka mentakrifkan jenis entiti yang dibenarkan dalam graf, kemungkinan hubungan antara mereka, dan label yang digunakan untuk perhubungan ini, boleh ada Sistem klasifikasi buku khusus yang mentakrifkan bahagian, subbahagian dan cara kategori buku yang berbeza berkait antara satu sama lain Ontologi menetapkan peraturan untuk menyusun maklumat dalam graf pengetahuan

6: Berdasarkan ontologi mentakrifkan entiti yang dibenarkan dalam graf. Ia menyediakan struktur dan ketekalan kepada data, menjadikannya lebih mudah untuk membuat pertanyaan dan menganalisis

Kuasa hebat graf pengetahuan

Rangkaian perhubungan ini membuka kunci kuasa yang unik. mesin boleh memetakan data berdasarkannya. Untuk menaakul dan menyimpul maklumat baharu berdasarkan apa yang anda “tahu”. ialah ibu kota Perancis” dan “ Perancis berada di Eropah" dan seterusnya. Walaupun graf mungkin tidak menyatakan secara eksplisit "Paris berada di Eropah", hubungan antara entiti ini membolehkan mesin membuat alasan tentang kesimpulan itu. "Momen aha" ini adalah intipati penaakulan graf pengetahuan boleh menganalisis Connect ini dan membuat kesimpulan maklumat baharu yang tidak dinyatakan secara eksplisit, dengan itu mengembangkan pemahaman mereka tentang dunia

Contoh

Sistem pengesyoran perjalanan menggunakan graf pengetahuan untuk menghubungkan bandar dengan tarikan pelancong. dan tanda tempat berdekatan jika pengguna menyatakan minat untuk melawat Menara Eiffel , sistem boleh menggunakan graf pengetahuan untuk menaakul dan mengesyorkan meneroka Paris, walaupun pengguna tidak menyebut bandar secara khusus

2 perpustakaan

Graf pengetahuan bukan pulau maklumat terpencil. Ia boleh dibina menggunakan format piawai yang membolehkan sistem berbeza memahami dan bertukar maklumat yang disimpan dalam rajah mereka, sama seperti sistem pemfailan universal perpustakaan. Setiap perpustakaan boleh menyusun koleksinya sendiri (graf pengetahuan khusus), tetapi mereka semua boleh memanfaatkan maklumat daripada perpustakaan lain kerana mereka mengikut prinsip organisasi yang sama (format piawai).

Contoh

Enjin cadangan produk di kedai dalam talian menggunakan graf pengetahuan. Gambar rajah mungkin mengaitkan produk dengan ciri, jenama dan item yang serupa. Kedai kemudian boleh berkongsi graf pengetahuan ini dengan syarikat rakan kongsi yang menyediakan ulasan produk. Syarikat ulasan mempunyai graf pengetahuannya sendiri untuk analisis sentimen pengguna, dan ulasan kemudiannya boleh dianalisis dalam konteks maklumat produk pada graf pengetahuan kedai. Ini boleh memberikan pelanggan pengesyoran yang lebih mendalam.

Contoh Kes Penggunaan Penting

Graf pengetahuan boleh menyediakan rangka kerja yang berkuasa untuk menjana kes ujian secara sistematik. Ini boleh dicapai dengan memanfaatkan perwakilan berstruktur komponen perisian, interaksinya dan pengetahuan khusus domain. Dengan menganalisis gambar rajah, penguji boleh mengenal pasti laluan kritikal, mengendalikan kerumitan, menggabungkan kekangan dan mengautomasikan proses binaan untuk meningkatkan kualiti dan liputan usaha ujian mereka. Mari kita terokai beberapa kes penggunaan penting.

Pemodelan komponen dan interaksi perisian

Graf pengetahuan boleh mewakili komponen sistem perisian (seperti modul, kelas, fungsi atau API) sebagai nod dalam graf. Tepi antara nod ini boleh mewakili interaksi atau kebergantungan antara komponen. Dengan menganalisis interaksi ini, penguji boleh mengenal pasti kemungkinan senario ujian dan laluan sistem.

Sepadukan pengetahuan domain

Graf pengetahuan boleh menyepadukan pengetahuan khusus domain (seperti piawaian industri, amalan terbaik atau keperluan kawal selia) ke dalam proses penjanaan kes ujian. Dengan memasukkan nod dan tepi khusus domain ke dalam graf, penguji boleh memastikan kes ujian konsisten dengan pertimbangan dan kekangan khusus domain.

Kawalan Versi dan Pengurusan Perubahan

Graf Pengetahuan juga boleh menyokong kawalan versi dan pengurusan perubahan dengan menjejaki sejarah keperluan dan kes ujian dari semasa ke semasa. Penguji boleh melihat evolusi keperluan dan kes ujian yang berkaitan, termasuk masa perubahan dibuat dan oleh siapa. Konteks sejarah ini berharga untuk memahami rasional di sebalik perubahan dan memastikan kebolehkesanan antara lelaran perisian yang berbeza.

Pergantungan rujukan silang

Keperluan selalunya bergantung antara satu sama lain dan kes ujian juga mungkin bergantung pada pelbagai keperluan. Graf pengetahuan boleh menangkap kebergantungan ini sebagai tepi antara nod, membenarkan penguji untuk menggambarkan dan memahami kesalinghubungan keperluan dan kes ujian. Ini boleh membantu mengenal pasti kemungkinan konflik atau jurang dalam liputan ujian.

Kenal pasti Corak dan Trend

Graf pengetahuan membolehkan penguji mengenal pasti corak dan arah aliran dalam kejadian kecacatan, seperti isu berulang, senario kegagalan biasa atau korelasi antara perubahan dan kecacatan kod tertentu. Dengan menganalisis carta, penguji boleh mendapatkan cerapan tentang punca kecacatan dan mengutamakan usaha penyiasatan dengan sewajarnya.

Graf Pengetahuan Sumber Terbuka

Sesetengah graf pengetahuan sumber terbuka boleh membolehkan kita memahami struktur dan fungsi sistem ini. Contohnya termasuk:

Wikidata: pangkalan pengetahuan kolaboratif dan boleh diedit yang dikendalikan oleh Yayasan Wikimedia

DBpedia: graf pengetahuan yang diekstrak daripada Wikipedia

YAGO: graf pengetahuan yang diperoleh daripada Wikipedia untuk carian web

KBpedia: KBpedia ialah sumber terbuka graf pengetahuan yang menyepadukan tujuh pangkalan pengetahuan awam terkemuka, termasuk Wikipedia, Wikidata, schema.org, DBpedia, GeoNames, OpenCyc dan produk dan perkhidmatan UNSPSC standard. Ia menyediakan struktur komprehensif yang menggalakkan kebolehoperasian data dan kecerdasan buatan (KBAI) berasaskan pengetahuan. Ontologi Atas (KKO) KBpedia merangkumi lebih 58,000 konsep rujukan, kira-kira 40 juta pautan dipetakan kepada entiti (terutamanya daripada Wikidata), dan 5,000 perhubungan dan atribut. Ia adalah graf pengetahuan yang fleksibel dan boleh dikira sesuai untuk pelbagai tugas pembelajaran mesin.

Logseq: Alat graf pengetahuan yang menggabungkan nota, garis besar dan fungsi wiki; ia membolehkan pengguna membuat nota yang saling berkaitan dan menyusun maklumat dalam struktur grafik.

Athens: Alat graf pengetahuan yang disepadukan dengan apl pengambilan nota lain seperti Roam Research ia membolehkan pengguna membuat nota terpaut dan membina rangkaian idea.

GraphGPT: Walaupun bukan graf pengetahuan kendiri, GraphGPT ialah model bahasa yang diperhalusi untuk menjana respons berasaskan graf. Ia boleh digunakan untuk mencipta kandungan pendidikan yang berkaitan dengan graf pengetahuan.

GitJournal: Alat graf pengetahuan yang disepadukan dengan repositori Git ia membolehkan pengguna membuat dan mengurus nota menggunakan kawalan versi Git.

RecBole: Pustaka pengesyoran yang menggunakan graf pengetahuan untuk pengesyoran diperibadikan; ia sangat berguna untuk senario pendidikan yang berkaitan dengan sistem pengesyoran.

DeepKE: Kit alat benam pengetahuan yang boleh digunakan untuk membenamkan entiti dan perhubungan dalam graf pengetahuan ke dalam perwakilan vektor;

Sumber ini menyediakan asas pembelajaran yang berharga untuk memahami asas graf pengetahuan dan potensi aplikasinya.

Peta pengetahuan industri

Terdapat banyak kes dalam industri di mana syarikat telah mendapat manfaat daripada graf pengetahuan. Gergasi teknologi Google menggunakan graf pengetahuan secara meluas. Graf pengetahuan mereka meningkatkan hasil carian dengan memahami hubungan antara entiti, memberikan pengguna maklumat yang lebih berkaitan.

Amazon memanfaatkan graf pengetahuan untuk meningkatkan sistem pengesyorannya. Dengan menganalisis gelagat pengguna dan atribut produk, mereka membuat pengesyoran diperibadikan untuk pelanggan.

Walmart menggunakan graf pengetahuan untuk mengoptimumkan pengurusan rantaian bekalan. Dengan memodelkan hubungan antara produk, pembekal dan logistik, mereka meningkatkan pengurusan dan pengedaran inventori.

Syarikat perkongsian tunggangan Lyft menggunakan graf pengetahuan untuk meningkatkan pengoptimuman laluan dan menambah baik padanan pemandu-penumpang. Dengan memahami hubungan geografi, mereka boleh mengoptimumkan masa perjalanan dan mengurangkan masa menunggu.

Graf pengetahuan Airbnb membantu memadankan hos dan tetamu berdasarkan pilihan, lokasi dan ketersediaan. Ia meningkatkan pengalaman pengguna dengan mencadangkan senarai berkaitan.

Mari kita mendalami butiran dua kes tertentu: Allianz dan eBay.

Allianz: Memudahkan ujian regresi dengan graf pengetahuan

Gergasi insurans Jerman Allianz telah melaksanakan sistem graf pengetahuan untuk memudahkan ujian regresi platform insurans terasnya. Begini cara ia berfungsi:

Pembinaan Graf Pengetahuan

Allianz membina graf pengetahuan yang menangkap maklumat tentang kefungsian platform insurans, peranan pengguna, entiti data (dasar, tuntutan, pelanggan) dan hubungan antara mereka.

Automasi kes ujian

Gunakan graf pengetahuan untuk menjana kes ujian regresi asas secara automatik. Rangkaian maklumat yang kaya dalam rajah membolehkan sistem mengenal pasti senario ujian yang berbeza dan mencipta kes ujian yang sepadan. Ini dengan ketara mengurangkan jumlah usaha manual yang diperlukan untuk ujian regresi.

Penyelenggaraan ujian yang lebih baik

Keupayaan graf pengetahuan untuk mewakili perubahan sistem terbukti berharga. Apabila platform insurans dikemas kini, graf pengetahuan boleh dikemas kini dengan mudah untuk mencerminkan perubahan tersebut. Ini memastikan bahawa ujian regresi yang dijana secara automatik kekal relevan dan terus meliputi fungsi terkini.

Keputusan Allianz adalah positif. Mereka melaporkan pengurangan ketara dalam masa ujian regresi dan peningkatan yang sepadan dalam liputan ujian. Graf pengetahuan juga memudahkan penyelenggaraan ujian, membolehkan penguji menumpukan pada senario yang lebih kompleks.

eBay: Menggunakan graf pengetahuan untuk meningkatkan reka bentuk kes ujian

E-dagang gergasi eBay cuba menggunakan graf pengetahuan untuk memperbaik reka bentuk dan pengurusan kes ujian untuk platform pasarannya. Berikut ialah penjelasan terperinci tentang pendekatan mereka:

Memetakan Perjalanan Pengguna

eBay menggunakan graf pengetahuan untuk memodelkan perjalanan pengguna di platform. Ini termasuk entiti seperti pembeli, penjual, produk, fungsi carian dan proses pembayaran. Hubungan antara entiti ini dipetakan dengan teliti, memberikan pandangan holistik interaksi pengguna.

Kenal pasti jurang liputan ujian

Dengan menggambarkan perjalanan pengguna dalam graf pengetahuan, eBay boleh dengan mudah mengenal pasti kawasan yang kekurangan kes ujian sedia ada. Sebagai contoh, graf mungkin menunjukkan bahawa tiada ujian untuk jenis interaksi pengguna tertentu atau senario kes tepi tertentu.

Optimumkan Reka Bentuk Test Suite

Setelah jurang ini dikenal pasti, eBay boleh mereka bentuk kes ujian baharu untuk memastikan liputan penuh perjalanan pengguna. Graf pengetahuan memudahkan pendekatan yang lebih sistematik untuk menguji reka bentuk kes, memastikan kefungsian diuji secara menyeluruh.

Walaupun butiran khusus tentang keputusan adalah terhad, percubaan eBay menunjukkan potensi graf pengetahuan untuk meningkatkan kecekapan dan keberkesanan reka bentuk kes ujian untuk sistem perisian yang kompleks.

Cabaran Teknikal

Terdapat beberapa isu tertunggak dalam membina dan menyelenggara alatan berkuasa ini. Daripada mengumpul dan membersihkan sejumlah besar data untuk memastikan graf pengetahuan kekal terkini, terdapat cabaran penting yang perlu diatasi. Mari kita terokai contoh cabaran secara terperinci.

1. Pengumpulan dan pembersihan data

Pengumpulan pengetahuan

Membina graf pengetahuan yang komprehensif memerlukan pengumpulan maklumat daripada sumber yang berbeza. Ini boleh menjadi tugas yang memakan masa dan intensif sumber, terutamanya untuk domain yang kompleks.

Kualiti Data

Ketepatan dan ketekalan input maklumat ke dalam graf pengetahuan adalah penting. Membersihkan dan menapis data untuk menghapuskan ralat, ketidakkonsistenan dan pertindihan boleh menjadi cabaran yang ketara.

2. Pembinaan dan penyelenggaraan graf pengetahuan

Reka bentuk seni bina

Mentakrifkan struktur graf pengetahuan, termasuk jenis entiti, hubungan dan atribut, memerlukan perancangan yang teliti. Skema harus cukup fleksibel untuk menampung maklumat baharu sambil mengekalkan konsistensi.

Populasi Graf Pengetahuan

Mengisi graf dengan maklumat yang tepat dan terkini boleh menjadi proses yang berterusan. Apabila dunia berubah, graf pengetahuan perlu dikemas kini untuk mencerminkan perubahan ini.

3. Penyepaduan dan kebolehoperasian

Penyepaduan data

Graf pengetahuan selalunya memerlukan penyepaduan maklumat daripada sumber yang berbeza, yang boleh mempunyai format dan struktur yang berbeza. Menyelaraskan perbezaan ini dan memastikan aliran data yang lancar boleh menjadi mencabar.

Saling kendali

Untuk graf pengetahuan benar-benar menzahirkan potensi mereka, mereka perlu dapat berkomunikasi dan bertukar maklumat dengan graf pengetahuan yang lain. Format dan protokol piawai diperlukan untuk memudahkan kesalingoperasian ini.

4. Penaakulan dan Penaakulan

Keupayaan Penaakulan

Walaupun graf pengetahuan berpotensi untuk menaakul dan membuat kesimpulan maklumat baharu berdasarkan sambungan sedia ada, membangunkan algoritma penaakulan yang berkuasa adalah bidang penyelidikan yang berterusan.

Kebolehjelasan

Apabila graf pengetahuan melakukan penaakulan, adalah penting untuk memahami alasan di sebaliknya. Memastikan ketelusan dan kebolehjelasan proses penaakulan adalah penting untuk membina kepercayaan dalam sistem.

5. Kebolehskalaan dan Prestasi

Graf Pengetahuan Besar

Apabila graf pengetahuan terus meningkat dalam saiz dan kerumitan, mengurus penyimpanan, pemprosesan dan pertanyaan boleh menjadi mencabar. Penyelesaian berskala diperlukan untuk mengendalikan sejumlah besar maklumat dengan cekap.

Prestasi Pertanyaan

Memastikan maklumat diperoleh daripada graf pengetahuan dengan cepat dan cekap adalah penting untuk aplikasi dunia sebenar. Mengoptimumkan teknologi pemprosesan pertanyaan ialah cabaran yang berterusan.

Selesaikan

Graf Pengetahuan mewakili anjakan paradigma dalam kejuruteraan dan ujian perisian. Dengan melangkaui kaedah pengurusan kes ujian tradisional, graf pengetahuan memberikan pandangan yang lebih komprehensif dan saling berkaitan sistem perisian. Perwakilan maklumat berstruktur ini membuka kemungkinan automasi, pengoptimuman dan kitaran hayat pembangunan perisian yang lebih berkuasa dan cekap. Apabila teknologi semakin matang dan cabaran diselesaikan, graf pengetahuan dijangka menjadi asas kepada amalan kejuruteraan perisian moden.

Atas ialah kandungan terperinci Menyusun pengetahuan dengan graf pengetahuan: trend industri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!