Geospatial Knowledge Graphs

要約

地理空間知識グラフは、地理空間情報を表現し推論するための新しいパラダイムとして登場しました。
このフレームワークでは、場所、人、出来事、観察などのエンティティはノードとして表現され、それらの関係はエッジとして表現されます。
このグラフベースのデータ形式は、「FAIR」（検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能）環境を構築するための基礎を築き、地理情報の管理と分析を容易にします。
このエントリではまず、ナレッジ グラフの主要な概念と、それに関連する標準化とツールを紹介します。
次に、地理および環境科学におけるナレッジ グラフの応用を詳しく掘り下げ、分野を超えた地理空間の課題に対処するために、シンボリックおよびサブシンボリック GeoAI の橋渡しにおけるナレッジ グラフの役割を強調します。
最後に、地理空間知識グラフに関連する新しい研究の方向性について概説します。

要約(オリジナル)

Geospatial knowledge graphs have emerged as a novel paradigm for representing and reasoning over geospatial information. In this framework, entities such as places, people, events, and observations are depicted as nodes, while their relationships are represented as edges. This graph-based data format lays the foundation for creating a ‘FAIR’ (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) environment, facilitating the management and analysis of geographic information. This entry first introduces key concepts in knowledge graphs along with their associated standardization and tools. It then delves into the application of knowledge graphs in geography and environmental sciences, emphasizing their role in bridging symbolic and subsymbolic GeoAI to address cross-disciplinary geospatial challenges. At the end, new research directions related to geospatial knowledge graphs are outlined.

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