گراف دانش

گراف دانش (به انگلیسی: ) در حوزه نمایش دانش و استدلال، یک پایگاه دانش است که از یک مدل داده‌ای گراف‌بنیان یا توپولوژی شبکه برای نمایش و پردازش داده‌ها استفاده می‌کند. گراف‌های دانش معمولاً برای ذخیره توصیف‌های مرتبط با نهادها (مانند اشیاء، رویدادها، موقعیت‌ها یا مفاهیم انتزاعی) به کار می‌روند و همزمان معناشناسی (Semantics) و روابط زیربنایی میان این موجودیت‌ها را رمزگذاری می‌کنند.

از زمان توسعه وب معنایی، گراف‌های دانش به پروژه‌های داده‌های باز پیوندی (Linked Open Data) مرتبط شده‌اند و بر پیوند میان مفاهیم تمرکز دارند. این فناوری به‌طور گسترده توسط موتورهای جستجوی بزرگ مانند گوگل، بینگ و یاهو، دستیاران هوشمند نظیر سیری (اپل) و الکسا (آمازون) و همچنین شبکه‌های اجتماعی مانند لینکدین و فیس‌بوک استفاده می‌شود.

 تاریخچه 
اصطلاح «گراف دانش» نخستین بار در سال ۱۹۷۲ توسط ادگار اشنایدر مطرح شد. با این حال، استفاده مدرن از این واژه در سال ۲۰۱۲ و با معرفی «گراف دانش گوگل» (Google Knowledge Graph) همگانی شد. پیش از آن، پروژه‌هایی مانند وردنت (WordNet) در سال ۱۹۸۵ برای نمایش روابط معنایی کلمات و دی‌بی‌پدیا (DBpedia) و فریبیس (Freebase) در سال ۲۰۰۷ برای ذخیره دانش عمومی در قالب گراف ایجاد شده بودند.

 تعاریف 
اگرچه تعریف واحدی برای گراف دانش وجود ندارد، اما اکثر متخصصان بر ویژگی‌های زیر توافق دارند:
 مدل‌سازی نهادها: توصیف موجودیت‌های جهان واقعی و روابط میان آن‌ها.
 ساختار گراف: استفاده از گره‌ها (Nodes) برای نمایش نهادها و لبه‌ها (Edges) برای نمایش روابط.
 معناشناسی: وجود لایه‌ای که نوع و ویژگی‌های هر رابطه را مشخص می‌کند تا ماشین‌ها قادر به درک معنای داده‌ها باشند.
 استدلال (Reasoning): قابلیت استنتاج دانش جدید از داده‌های موجود بر اساس قوانین منطقی.

 کاربردها 
 موتورهای جستجو: ارائه پاسخ‌های مستقیم به پرسش‌های کاربران به جای نمایش فهرستی از لینک‌ها.
 سیستم‌های توصیه‌گر: پیشنهاد محصولات یا محتوا بر اساس تحلیل روابط پیچیده میان علایق کاربران.
 علوم زیستی: استفاده در ژنومیک و داروسازی برای کشف روابط میان ژن‌ها، پروتئین‌ها و بیماری‌ها.
 مدیریت داده‌های سازمانی: یکپارچه‌سازی داده‌های پراکنده در سازمان‌های بزرگ.

 تکنولوژی‌های مرتبط 
برای پیاده‌سازی و مدیریت گراف‌های دانش از ابزارها و استانداردهای زیر استفاده می‌شود:
 پایگاه‌های داده گرافی: مانند Neo4j، GraphDB و پایگاه‌های مبتنی بر RDF.
 زبان‌های پرس‌وجو: استاندارد SPARQL برای جستجوی داده‌ها در گراف‌های معنایی.
 آنتولوژی‌ها (هستی‌شناسی): استفاده از زبان OWL برای تعریف ساختار و قوانین حاکم بر دانش.

 یادگیری ماشین و گراف دانش 
در سال‌های اخیر، ترکیب گراف دانش با هوش مصنوعی منجر به ظهور مفاهیمی مانند گراف‌های عصبی و جای‌گذاری گراف دانش (Knowledge Graph Embedding) شده است. این روش‌ها به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کمک می‌کنند تا دقت بیشتری داشته باشند و از تولید اطلاعات نادرست (توهم) جلوگیری کنند.

 جستارهای وابسته 
 وب معنایی
 پایگاه دانش
 ویکی‌داده
 هستی‌شناسی (فناوری اطلاعات)

رده:نمایش دانش
رده:ساختار داده‌ها
رده:وب معنایی
رده:گراف دانش