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    Published on 2.10.2019 by Equipo GNOSS

    Las bases de grafos de conocimiento superan los desafíos de los grandes conjuntos de datos

    En este artículo publicado en Datanami, Yu Xu, fundador y CEO de TigerGraph, realiza una mirada al paisaje que se configura con las bases de datos de grafos.

    A lo largo del texto, Xu trata de esclarecer las diferencias entre variada oferta de bases de grafos disponibles y las ventajas que presentan. Como apoyo a ello incluye datos de un informe desarrollado por Forrester Research que refleja que el 51% de los tomadores de decisiones de tecnología de datos y análisis globales están implementando, ya implementaron o están actualizando sus bases de datos de gráficos" (Forrester Research, Forrester Vendor Landscape: Graph Databases , Yuhanna, 6 de octubre. 2017)

    Por otro lado,  DB-Engines.com, consultora especializada en bases de datos, indica que “las bases de datos de grafos son la categoría de más rápido crecimiento en toda la gestión de datos.

    Acceder al artículo completo a través de este enlace: https://www.datanami.com/2017/11/30/look-graph-database-landscape/

     

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    Published on 2.10.2019 by Equipo GNOSS

    El potencial de los Grafos de Conocimiento en los mercados financieros para descubrir conexiones entre conjuntos de datos

    En el complejo mundo digital actual, la capacidad de organizar y establecer enlaces entre diversos tipos de datos tiene el potencial de resolver desafíos comerciales reales en toda la industria financiera.

    El crecimiento en volumen y variedad de datos está impulsando a las empresas de todas las industrias a buscar formas automatizadas de generar información y decisiones a partir de estos datos.

    Una forma de lograr esto es mediante la aplicación del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la tecnología Knowledge Graph a conjuntos de datos, para etiquetar y presentar información (particularmente difícil de manejar conjuntos de datos textuales) para descubrir conexiones y conocimientos previamente ocultos.

    Este es el escenario que nos presentan Geoff Horrell, Director de Innovación Aplicada de London Lab, y Edin Zajmovic, Director de soluciones BOLD (Big, Open, Linked, Data) en este artículo publicado en Refinitiv, que recoge las ventajas que la tecnología de procesamiento y comprensión del lenguaje natural (NLP/NLU) y los grafos de Conocicmiento, aportan a los mercados financieros.

    Lee la totalidad del artículo en el siguiente enlace: 

    https://www.refinitiv.com/perspectives/ai-digitalization/helping-data-scientists-to-map-a-knowledge-graph-future/

     

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    Published on 26.8.2019 by Equipo GNOSS

    ¿Cuál es la diferencia entre Grafo de Conocimiento y Base de Datos de Grafos? - Kingsley Idehen

    Kingsley Idehen, Fundador y CEO de Openlink, los creadores de Virtuoso, explica en Quora cuáles son las diferencias entre Grafos de Conocimiento (Knowledge Graph) y bases de datos de grafos (Graph Database).

    Para Idehen, un Grafo de Conocimiento es un tipo genérico de datos estructurados, operados por un Sistema de Gestión de Bases de Datos de Grafos usando algún tipo de lenguaje declarativo de interrogación (estándares como SQL, SPARQL u otros lenguajes propietarios).

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    Published on 22.8.2019 by Equipo GNOSS

    Los grafos de conocimiento de nuevo en 2019 el 'Hype Cycle for Emerging Technologies de Gartner

    Los Grafos de Conocimiento siguen en 2019 en la zona de subida del Hype Cycle for Emerging Technologies 2019 de Gartner. Los encontramos por primera vez en los 'hype cycle' de Gartner el año pasado tanto en el de Emerging Technologies como en el de Inteligencia Artificial 2018.

    Este año agrupa las tecnologías emergentes en 5 tendencias:

    • Sensorización y movilidad.
    • Humanos aumentados.
    • Computación y comunicación "postclásicas".
    • Ecosistemas digitales.
    • Inteligencia Artificial avanzada y analítica.

    Gartner publicó su informe el 2 de agosto de 2019 en: https://www.gartner.com/en/documents/3956015 (puedes ver el resumen y la tabla de contenidos más abajo) y el 29 de agosto un resumen de su informe en el que comenta las novedades respecto a estas cinco tendencia. Puedes leer el artículo en el siguiente enlace: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019/

    Published: 06 August 2019

    ID: G00370466

    Analyst(s): David Smith , Brian Burke

    Summary:

    The 2019 Hype Cycle highlights the emerging technologies with significant impact on business, society and people over the next five to 10 years. This year includes technologies that promise to deliver a global low-latency internet, create a virtual map of the real world and mimic human creativity.

    Table of contents:

    Analysis

    • What You Need to Know
    • The Hype Cycle
    • The Priority Matrix
    • Off the Hype Cycle
    • On the Rise
      • Biotech — Cultured or Artificial Tissue
      • Immersive Workspaces
      • AR Cloud
      • Decentralized Web
      • Generative Adversarial Networks
      • Adaptive ML
      • DigitalOps
      • Decentralized Autonomous Organization
      • Nanoscale 3D Printing
      • Augmented Intelligence
      • Flying Autonomous Vehicles
      • Transfer Learning
      • Emotion AI
      • Light Cargo Delivery Drones
      • Synthetic Data
      • Knowledge Graphs
      • Personification
      • Explainable AI
    • At the Peak
      • Edge AI
      • Low Earth Orbit Satellite Systems
      • Autonomous Driving Level 5
      • Edge Analytics
      • AI PaaS
      • Biochips
      • 5G
      • Graph Analytics
    • Sliding Into the Trough
      • Next-Generation Memory
      • 3D Sensing Cameras
      • Autonomous Driving Level 4
    • Appendixes
      • Hype Cycle Phases, Benefit Ratings and Maturity Levels

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    Published on 21.2.2019 by Equipo GNOSS

    Gartner sitúa Graph Analytics entre las cinco primeras tendencias tecnológicas en 2019

    La consultora Gartner ha aprovechado la celebración de la cumbre Gartner Data & Analytics, celebrada en Sydney en febrero, para identificar las principales tendencias tecnológicas de datos y análisis que contarán con un gran potencial entre los próximos tres a cinco años, marcando las futuras líneas de investigación y desarrollo en este ámbito.  

    Dentro de este ránking de tendencias encontramos en la cuarta posición la Inteligencia Artificial Explicable, implementada cada vez más para aumentar y remplazar la toma de decisiones humanas. La Inteligencia Artificial Explicable en la ciencia de datos y las plataformas de aprendizaje automático (ML), por ejemplo, sería capaz de generar automáticamente una explicación de los modelos en términos de precisión, atributos y estadísticas en lenguaje natural.

    En la quinta posición se sitúa Graph Analytics, conjunto de técnicas analíticas que permite la exploración de relaciones entre entidades de interés, tales como organizaciones, personas y transacciones.

    La aplicación del procesamiento de gráficos y los DBMS de gráficos crecerá al 100% anual hasta 2022 para acelerar continuamente la preparación de datos y permitir una ciencia de datos más compleja y adaptable. 

    En su intervención, Rita Sallam, vicepresidente de investigación de Gartner, ha dejado patente el potencial impacto que los líderes de datos y análisis pueden tener en el negocio de estas tendencias, adaptando en consecuencia a ello modelos de negocio y operaciones.

    Asimismo, Gartner recomienda que los líderes de datos y análisis hablen con los líderes empresariales sobre sus prioridades comerciales y exploren cómo estas tendencias pueden posibilitar nuevas posibilidades de negocio.

     

    ‘TOP 10’ de Tendencias Tecnológicas:

    N ° 1: Análisis Aumentado

    Nº 2: Gestión de datos aumentados

    Nº 3: Inteligencia continua

    Nº 4: Inteligencia Artificial Explicable

    Nº 5: Graph Analytics                                                   

    Nº 6: Red de datos

    Nº 7: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) / Análisis Conversacional

    Nº 8: Aprendizaje automático (ML) e Inteligencia Artificial  con soluciones comerciales

    Nº 9: Blockchain

    Nº 10: Servidores de memoria persistentes

     

    Las próximas cumbres Gartner Data & Analytics 2019 se llevarán a cabo del 4 al 6 de marzo en Londres , del 18 al 21 de marzo en Orlando , del 29 al 30 de mayo en Sao Paulo , del 10 al 11 de junio en Mumbai , del 11 al 12 de septiembre en la Ciudad de México y del 19 al 19 de octubre. 20 en Frankfurt. 

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    Published on 13.9.2018 by Equipo GNOSS

    Knowledge Graph: una nueva fuente de conocimiento. Ira Manzano

    En este artículo Ira Manzano explica de una forma sencilla qué es un Grafo de Conocimiento y cuales son sus principales ventajas y aplicaciones para cualquier institución

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    Published on 7.8.2018 by Ricardo Alonso Maturana

    Why Knowledge Graphs Are Foundational to Artificial Intelligence (by Jim Webber)

    AI is poised to drive the next wave of technological disruption across industries. Like previous technology revolutions in Web and mobile, however, there will be huge dividends for those organizations who can harness this technology for competitive advantage.

    I spend a lot of time working with customers, many of whom are investing significant time and effort  in building AI applications for this very reason. From the outside, these applications couldn’t be more diverse – fraud detection, retail recommendation engines, knowledge sharing – but I see a sweeping opportunity across the board: context.

    Without context (who the user is, what they are searching for, what similar users have searched for in the past, and how all these connections play together) these AI applications may never reach their full potential. Context is data, and as a data geek, that is profoundly exciting.

    We’re now looking at things, not strings

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    Published on 7.8.2018 by Ricardo Alonso Maturana

    What tools are you using for knowledge graph building?

    Here you can see a very interesting conversation thread in Hacker News, with 15 comments, where databases and other tools for the construction and exploitation of Knowledge Graphs are reviewed.
    Among others, they are mentioned, NeoJ4, BlazeGraph or Karma

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    Published on 3.8.2018 by Equipo GNOSS

    Google: conocimiento basado en hechos. De enlaces a hechos. Knowledge based Trust. Un grafo de conocimiento "verdadero"

    En el año 2012, Google, en su blog, explicó como estaba transitando de la búsqueda por secuencia de caracteres a la búsqueda de entidades. En su artículo "Things, not Strings" explicaba la construcción de su Grafo de Conocimiento y como éste estaba condicionando la búsqueda, tras la compra dos años antes de Metaweb, empresa creadora de la gran base de entidades llamada Freebase.

    Siguiendo en esta línea y avanzando más, en el año 2015, como se expone en el resumen del paper que adjuntamos "Knowledge Based Trust: Estimating the Trustworthiness of Web Sources" escrito por Xin Luna Dong, Evgeniy Gabrilovich, Kevin Murphy, Van Dang, Wilko Horn, Camillo Lugaresi, Shaohua Sun, Wei Zhang, Google explica como está basándose en hechos y no tanto en links a la hora de seguir avanzando en la construcción de un Grafo de Conocimiento "verdadero".

    Así, los investigadores, apuntan en el resumen del paper que la calidad de las fuentes web se ha evaluado tradicionalmente utilizando señales exógenas como la estructura de los hipervínculos. Desde hace algún tiempo Google está identificando entidades del mundo y proponiendo un nuevo enfoque para sus búsquedas basado en señales endógenas, es decir, en la exactitud de la información objetiva proporcionada por la fuente. Una fuente que tiene pocos hechos falsos se considera confiable. Los hechos se extraen automáticamente de cada fuente mediante métodos de extracción comúnmente utilizados para construir bases de conocimiento (DBPedia, Yago, etc). Se está investigando la forma de distinguir errores cometidos en el proceso de extracción de entidades mediante el uso de inferencias conjuntas en un novedoso modelo probabilístico multicapa.


    Llaman puntaje de confiabilidad al cálculo basado en el conocimiento Confianza (KBT). En datos sintéticos, muestran que con este método pueden calcular los verdaderos niveles de confiabilidad de las fuentes. De este modo lo aplican
    luego a una base de datos con millones de hechos extraídos de la web, y así pueden estimar la confiabilidad de millones de páginas web.

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    Published on 1.8.2018 by Equipo GNOSS

    Xin Luna Dong, responsable de investigación del Product Graph de Amazon, expone en esta presentación algunos de los desafios más importantes con los que se están enfrentando a la hora de construir un Grafo de Productos que sea, ya no una parte o subconjunto del Knowledge Graph de Google, sino un Grafo de Productos con características y atributos propios. Todo ello, claro está, con el objetivo de responder mejor y dar una mayor satisfacción al usuario cuando quiere encontrar un producto. La misión es ofrecerle todo el conocimiento existente sobre este producto y ofrecer una experiencia digital mejorada que además le recomiende de forma pertinente ¿Qué otros libros, películas, artículos, han comprado las personas que también han comprado lo mismo que yo?

    En la presentación hace un recuento del conjunto de problemas y retos a los que se enfrentan para abordar este gran desafío:

    No hay fuentes estructuradas que ayuden a la creación del grafo de productos:

    • La Wikipedia ayuda poco, no está centrada en esto
    • Mucho texto estructurado está enterrado en el texto de la descripción del producto
    • Los minoristas y vendedores juegan con el sistema introduciendo ruido en los datos

    Se crean productos nuevos todos los días

    • La curación es imposible
    • Refrescar los nuevos productos es un gran desafío

    Hay un gran número de categorías de productos:

    • Definición muy manual de la ontología necesaria
    • Dificultad para capturar la tendencia de nuevas categorías de productos y sus propiedades

    Muchas entidades no son nombradas como entidades

    • No es aplicable el reconocimiento de entidades
    • Nuevos desafíos para la extracción, enlazado y búsqueda

    La presentación aborda los diversos escenarios de investigación que se están planteando.

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