Gráficos de conocimiento personal (Pkgs): Metodología, herramientas y aplicaciones

Título original:

Personal Knowledge Graphs (Pkgs): Methodology, Tools and Applications

Contenido del libro:

Desde el desarrollo de la web semántica, los grafos de conocimiento (KG) han sido utilizados por motores de búsqueda, motores de conocimiento y servicios de respuesta a preguntas, así como por redes sociales. Un grafo de conocimiento, también conocido como red semántica, representa e ilustra una red de entidades del mundo real como objetos, eventos, situaciones o conceptos y las relaciones entre ellos. Esta información suele almacenarse en una base de datos de grafos y visualizarse como una estructura de grafos, de ahí el término "grafo de conocimiento". Los grafos de conocimiento estructuran la información de las entidades, sus propiedades y la relación entre ellas.

Los grafos de conocimiento personal (PKG) codifican la misma información a nivel individual y, por tanto, varían ampliamente. Los PKG requieren el tratamiento de la información individual de cada persona y se construyen de forma automatizada. Una vez construido un PKG, se integrará en KG de propósito más amplio. Un PKG es una representación de todos los conocimientos de sentido común pertinentes y de los datos personales de un usuario, y puede respaldar el desarrollo de aplicaciones innovadoras, como un entrenador personalizado digitalizado. Permite a las partes interesadas tomar decisiones más eficaces.

Este libro explora de forma estructurada la investigación global avanzada en torno a los PKG para apoyar el desarrollo de aplicaciones personalizadas digitalizadas innovadoras como la banca personal, la contabilidad personalizada, la monitorización de las actividades diarias relacionadas con la salud y el seguimiento de la gestión de objetivos. Los autores presentan metodologías, herramientas y aplicaciones que incluyen temas innovadores adaptados a los PKG, como el reconocimiento y la vinculación de entidades con nombre, enfoques de construcción, modelización de la personalización y el conocimiento del contexto, enfoques de evaluación, técnicas de extracción de relaciones, respuesta a consultas en grafos de conocimiento específicos del usuario, representación y razonamiento del conocimiento (KRR), herramientas de visualización, herramientas y técnicas de integración y resumen de hechos.

El libro proporciona una cobertura sistemática de este complejo tema para investigadores, científicos e ingenieros, tanto de la industria como del mundo académico, que trabajan en ciencia de datos, TIC, ingeniería del conocimiento, web semántica, razonamiento, recuperación de información y aprendizaje automático y profundo, con especial atención a los grafos de conocimiento. Los estudiantes avanzados interesados en este campo también encontrarán en él un recurso útil.