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    Published on 1.8.2018 by Equipo GNOSS

    Thomson Reuters explica la importancia de construir un Grafo de Conocimiento

    En este artículo la compañia Thomson Reuters hace un repaso de qué es un Grafo de Conocimiento y la importancia que esto tiene en la configuración de la web actual y en las explotaciones para el negocio. Es un artículo divulgativo sobre el estado de la cuestión.

    Esto le da pie para explicar como su servicio de Knowledge Graph Feed permite a los clientes de Servicios Financieros acelerar sus estrategias digitales y de inteligencia artificial. El grafo de conocimiento con 2.000 millones de relaciones da vida a una visión completa del ecosistema financiero para que los usuarios puedan descubrir conocimiento sobre la base de las relaciones no previstas ni preadministradas que el grafo presenta.

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    Published on 1.8.2018 by Equipo GNOSS

    El Grafo de Conceptos de Microsoft

    El llamado Gráfico Conceptual de Microsoft intenta duplicar las diversas entidades existentes en el mundo. Se conforma como un gran grafo de conceptos, aprovechando la información  de miles de millones de páginas web y registros de búsqueda de años, aunque podemos decir que Google, Facebook, Amazon y otras empresas le llevan una ventaja considerable.

    https://concept.research.microsoft.com/Home/Introduction

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    Published on 1.8.2018 by Equipo GNOSS

    La construcción del Grafo de Conocimiento en Linkedin

    El director de Inteligencia Artificial de Linkedin explica en este artículo como Linkedin está construyendo su Grafo de Conocimiento.

    LinkedIn knowledge Graph es una gran base de conocimiento construida sobre "entidades" en LinkedIn, como miembros, trabajos, títulos, habilidades, compañías, ubicaciones geográficas, escuelas, etc. Estas entidades y las relaciones entre ellas forman la ontología del mundo profesional y son utilizados por LinkedIn para mejorar sus sistemas de recomendación, búsqueda, monetización y productos de consumo, negocios y análisis del consumidor.

    En este artículo el autor explica como aplican técnicas de Machine Learning para resolver los desafíos al crear el grafo de conocimiento, que es esencialmente un proceso de estandarización de datos sobre contenido generado por el usuario y fuentes de datos externas, en el que el aprendizaje automático se aplica:

    • la construcción taxonómica de entidades
    • la inferencia de relaciones entre entidades,
    • la representación de datos para consumidores de datos descendentes
    • la penetración de conocimiento (información) a partir del grafo 
    • la adquisición activa de datos de los usuarios para validar nuestra inferencia y recopilar datos de capacitación.

    El grafo de conocimiento de LinkedIn es un grafo dinámico. Las nuevas entidades se agregan al grafo y las nuevas relaciones se forman continuamente. Las relaciones existentes también pueden cambiar. Por ejemplo, el mapeo de un miembro a su título actual cambia cuando tiene un nuevo trabajo. Por tanto, hay que actualizar el grafo de conocimiento de LinkedIn en tiempo real cuando se produzcan cambios en el perfil de los miembros y nuevas entidades emergentes.

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    Published on 1.8.2018 by Equipo GNOSS

    Congreso: Grafos de Conocimiento en turismo

    El pasado 5 de junio de 2018 se celebró en Cáceres el TourismKG 2018, el primer workshop internacional que abordó la aplicación de Grafos de Conocimiento al sector de los viajes y el turismo. Este evento fue organizado por Ontology Engineering Group, responsables de la DBpedia del español, el mayor dataset semántico en nuestro idioma. En el mismo participó GNOSS exponiendo el proyecto realizado para Turismo de La Rioja.

     

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    Published on 2.6.2016 by Equipo GNOSS

    ¿Qué pasó con la Web Semántica? - What happened to the Semantic Web? - Kingsley Idehen

    Kingsley Idehen, CEO de Openlink Software, creadores de Virtuoso, expone en este post su visión sobre el estado actual de la Web Semántica.

    El provocador título del post es el punto de partida para rebatir la idea de que la web semántica sea una promesa tecnológica incumplida, sino que, más bien, lo que ha sucedido es que su llegada no ha tenido la espectacularidad que algunos esperaban. En palabras de Kingsley Idehen: "In this post, I will demonstrate that as expected [1][2], its arrival was without fanfare, but we are inarguably there."

    El autor proporciona dos ejemplos, relacionados con la experiencia de búsqueda, particularmente en Google.

    En primer lugar, la creación del vocabulario compartido Schema.org, por parte de Google, Microsoft, Yahoo!, Yandex, y otros.

    En segundo, la creación del Knowledge Graph de Google, y su aplicación indirecta en las búsquedas normales, y directa en búsquedas especiales (Custom Search Engine).

    Estos ejemplos demuestran que los objetivos básicos de la Web Semántica ya se han alcanzado:

    • La web está llena de documentos HTML que incluyen datos semánticamente enriquecidos.
    • Estos documentos crean una nueva dimensión Web en la que los enlaces ya no son sólo entre documentos, sino que funcionan como nombres desambiguados para cualquier entidad, permitiendo la construcción de sentencias en lenguaje natural para codificar y decodificar información (datos contextualizados), comprensibles por usuarios y máquinas (bots).

    En palabras del autor: "The fundamental goal of the Semantic Web Project has already been achieved. Like the initial introduction of the Web, there wasn't an official release date — it just happened!"

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    Published on 29.2.2016 by Equipo GNOSS

    Google sustituye a Amit Singhal, responsable del buscador por John Giannandrea, CTO de Metaweb Technologies

    La empresa de tecnología Google anunció este jueves que Amit Singhal, el ejecutivo que ha dirigido las operaciones de búsqueda de Google durante los últimos 15 años, se retirará y será reemplazado por el líder de la división de inteligencia artificial, John Giannandrea. John Giannandrea era el responsable de tecnología de la empresa Metaweb , cuando ésta fue adquirida por Google en el año 2010. Metaweb es la empresa que creó Freebase (en proceso de cierre), que ha sido uno de los fundamentos de Google Knowledge Graph.

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    Published on 6.12.2015 by Equipo GNOSS

    De la Red Social al Grafo Social. Facebook y su Open Graph

    El 24 de mayo de 2007 se celebró en San Francisco la primera conferencia mundial promovida por Facebook denominada Facebook F8, aludiendo a las 8 horas que duraban los encuentros de Facebook (Hackaton). El encuentro tenía como objetivo reunir a los principales desarrolladores web del mundo y alentarlos para que construyeran mejores aplicaciones y desarrollos sobre la Plataforma Facebook.

    En esta primera edición el fundador de Facebook, Mark Zuckerberg, lanzó el concepto de Social Graph. Pretendía trasladar la idea de que Facebook no era simplemente una red social sobre la que generar aplicaciones, sino que se constituía, sobre todo, como un Grafo Social. Esto permitía definir explícitamente todas las conexiones existentes entre los individuos, y aprovechando estas relaciones, podía ofrecer una experiencia web mucho más rica. Terceros podrían participar colaborando en la construcción de dicho grafo y beneficiándose, en alguna medida, de ello. De esta forma, Facebook pretendía ofrecer un grafo abierto en el que integrar a terceros y que estos pudieran utilizarlo en su sitio web vinculándose a través de su API (Open Graph). Para ello anunció el establecimiento de un protocolo, una especificación que definía un conjunto de metadatos a utilizar en las webs para identificar y describir el tipo de objeto del mundo real (entidad) que la página web representaba.

    Sobre el Open Graph Zuckerberg afirmó en la conferencia: "The Open Graph is the most transformative thing we've ever done for the Web" y puso un ejemplo que ilustraba su visión: "Yelp is mapping out the part of the graph that relates to small businesses. Pandora is mapping out the part of the graph that relates to music. If we can take these separate maps of the graph and pull them all together, then we can create a Web that's smarter, more social, more personalized, and more semantically aware.These connections aren't just happening on Facebook, they're happening all over the Web, and today with the Open Graph we're bringing all these things together. We're going to connect all of those different graphs together to form the Open Graph, and when we connect all of those graphs together, the Web is going to get a whole lot better"

    Facebook puso en el centro del escenario la visión de la construcción de un Grafo Social para toda la Web que compite al máximo nivel con el Knowlegde Graph que Google anunció estar construyendo en 2012. ¿Qué sucede si dispones de una plataforma que te permite construir un grafo social y documental con los contenidos y grupos de interés de tu empresa o institución, es decir, conformar tu propio Grafo de Conocimiento?.

    GNOSS: conoce, discurre, discierne

     

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    Presentación

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    Published on 28.5.2015 by Equipo GNOSS

    Timeline: Google and Semantic Web

    En este artículo Bill Slawski hace un repaso de la historia de Google desde el punto de vista de la aplicación, en cada una de sus fases y evoluciones, de las tecnologías y desarrollos vinculados a la Web Semántica.

    A Timeline to Semantic Web Developments at Google, including Google's Second Patent, the Knowledge Graph, Hummingbird and other inventions.

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    Published on 28.5.2015 by Equipo GNOSS

    The Time To Embrace Semantic Search & Dominate The Knowledge Graph Is Right Now!

    Google’s latest ‘shift’ is in this category. And it embraces two thrust areas – ‘semantic search‘ and ‘knowledge graph‘. Online businesses as well as SEO consultants must adapt to them – or suffer!

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