Knowledge Graphs on the web - An overview


Heist, Nicolas ; Hertling, Sven ; Ringler, Daniel ; Paulheim, Heiko



DOI: https://doi.org/10.3233/SSW200009
URL: https://arxiv.org/abs/2003.00719
Weitere URL: http://ebooks.iospress.nl/volumearticle/54075
Dokumenttyp: Buchkapitel
Erscheinungsjahr: 2020
Buchtitel: Knowledge Graphs for eXplainable artificial intelligence : foundations, applications and challenges
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Studies on the Semantic Web
Band/Volume: 47
Seitenbereich: 3-22
Herausgeber: Tiddi, Ilaria
Ort der Veröffentlichung: Amsterdam; Heidelberg
Verlag: IOS Press / AKA
ISBN: 978-1-64368-080-4 , 978-1-64368-081-1
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Knowledge Graphs are an emerging form of knowledge representation. While Google coined the term Knowledge Graph first and promoted it as a means to improve their search results, they are used in many applications today. In a knowledge graph, entities in the real world and/or a business domain (e.g., people, places, or events) are represented as nodes, which are connected by edges representing the relations between those entities. While companies such as Google, Microsoft, and Facebook have their own, non-public knowledge graphs, there is also a larger body of publicly available knowledge graphs, such as DBpedia or Wikidata. In this chapter, we provide an overview and comparison of those publicly available knowledge graphs, and give insights into their contents, size, coverage, and overlap.




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