Analyse gerichteter Wissensgraphen
Die Analyse gerichteter Wissensgraphen stellt Faktenwissen als gerichteten, beschrifteten Multigraphen aus Entitäten (Knoten) und typisierten Relationen (gerichtete Kanten) dar. Dies ermöglicht strukturiertes Schließen, Inferenz und Entdeckung über große heterogene Datensätze hinweg. Die Richtung der Kanten kodiert asymmetrische Beziehungen wie „verfasst von“, „verursacht“ oder „ist-ein“, wodurch der Graph semantisch reicher wird als ungerichtete Alternativen.
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Quellen
- Hogan, A., Blomqvist, E., Cochez, M., d'Amato, C., Melo, G. D., Gutierrez, C., ... & Polleres, A. (2021). Knowledge graphs. ACM Computing Surveys, 54(4), 1–37. DOI: 10.1145/3447772 ↗
- Wang, Z., Zhang, J., Feng, J., & Chen, Z. (2014). Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 28(1), 1112–1119. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Directed Knowledge Graph Analysis (Graph-Based Knowledge Representation and Reasoning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/network-analysis/directed-knowledge-graph-analysis
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