The Structure and Dynamics of Knowledge Graphs, with Superficiality

要約

大規模なナレッジ グラフには、学術界や機関から企業やクラウドソーシングに至るまでのプロジェクトから得られた人間の知識が結合されています。
このようなグラフ内では、2 つのノード間の各関係は、これら 2 つのエンティティに関係する基本的な事実を表します。
関係のセマンティクスの多様性がナレッジ グラフの豊富さを構成し、時には見た目が混沌とした特異なトポロジーの出現につながります。
ただし、この複雑な特性は、事実が独立して生成される関係間の重複を制御する表面性の概念を導入することで、簡単な方法でモデル化できます。
このモデルでは、表面性は、誤って記述されたエンティティの割合を決定することによって、知識の世界的な分布のバランスも調整します。
これは、ナレッジ グラフの構造とダイナミクスの最初のモデルです。
それは正式な知識の獲得と組織化についてのより深い理解につながります。

要約(オリジナル)

Large knowledge graphs combine human knowledge garnered from projects ranging from academia and institutions to enterprises and crowdsourcing. Within such graphs, each relationship between two nodes represents a basic fact involving these two entities. The diversity of the semantics of relationships constitutes the richness of knowledge graphs, leading to the emergence of singular topologies, sometimes chaotic in appearance. However, this complex characteristic can be modeled in a simple way by introducing the concept of superficiality, which controls the overlap between relationships whose facts are generated independently. With this model, superficiality also regulates the balance of the global distribution of knowledge by determining the proportion of misdescribed entities. This is the first model for the structure and dynamics of knowledge graphs. It leads to a better understanding of formal knowledge acquisition and organization.

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