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Analyse de graphe de connaissances dirigé

L'analyse de graphe de connaissances dirigé représente les connaissances factuelles sous forme de multigraphe dirigé étiqueté d'entités (nœuds) et de relations typées (arêtes dirigées), permettant le raisonnement structuré, l'inférence et la découverte sur de grands ensembles de données hétérogènes. La direction des arêtes encode des relations asymétriques telles que 'est-auteur-de', 'cause' ou 'est-un', rendant le graphe sémantiquement plus riche que les alternatives non dirigées.

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Sources

  1. 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
  2. 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

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Knowledge Graph Analysis (Graph-Based Knowledge Representation and Reasoning). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/network-analysis/directed-knowledge-graph-analysis

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ScholarGateDirected Knowledge Graph Analysis (Directed Knowledge Graph Analysis (Graph-Based Knowledge Representation and Reasoning)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/network-analysis/directed-knowledge-graph-analysis · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026