نمودار دانش راهی برای نمایش و سازماندهی اطلاعات درباره جهان به شکلی است که مردم و ماشینها به راحتی آن را درک کرده و از آن استفاده کنند. این شامل گره ها (موجودات) و یال ها (روابط) است که حقایق، مفاهیم و ارتباطاتی را که در بین آنها وجود دارد را در بر می گیرد. در این مقاله، بررسی خواهیم کرد که نمودارهای دانش چیست، چگونه ساخته می شوند، برای چه مواردی استفاده می شوند، چه مزیت هایی دارند، و چه تفاوتی با سایر روش های تجزیه و تحلیل داده ها دارند.
نمودار دانش چیست؟
نمودار دانش چیزی بیش از مجموعه ای از داده هاست. این روشی است برای معنا بخشیدن و ساختار به اطلاعات مربوط به جهان که ماشین ها می توانند پردازش و استفاده کنند. به عنوان مثال، یک نمودار دانش می تواند یک گره برای «آلبرت انیشتین» با لبه هایی با گره های دیگر مانند «فیزیکدان»، «جایزه نوبل»، «آلمان»، «نسبیت» و غیره داشته باشد. هر یال همچنین میتواند دارای یک برچسب یا ویژگی باشد که نوع یا ماهیت رابطه را مشخص میکند، مانند «شغل»، «جایزه»، «محل تولد»، «نظریه» و غیره.
نمودار دانش فقط مجموعه ای از داده ها نیست، بلکه راهی برای درک آن است. ماشینها را قادر میسازد به سؤالات پیچیده پاسخ دهند، استنباط کنند و بینشهای جدیدی را کشف کنند که به صراحت در دادهها بیان نشده است. یک نمودار دانش همچنین می تواند با در دسترس قرار گرفتن با اطلاعات جدید به روز شود و آن را به منبع دانش پویا و در حال تکامل تبدیل کند.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
چگونه یک نمودار دانش بسازید؟
ساختن نمودار دانش یک کار پیش پا افتاده نیست. این نیاز به ترکیبی از منابع داده، روشهای استخراج، مدلهای نمایش و موتورهای استدلال دارد. در اینجا برخی از مراحل اصلی مربوط به ایجاد نمودار دانش آورده شده است:
- جمعآوری دادهها: اولین قدم جمعآوری و یکپارچهسازی دادهها از منابع مختلف است، مانند پایگاههای داده، اسناد، صفحات وب، رسانههای اجتماعی، حسگرها و غیره. .
- استخراج داده ها: مرحله بعدی استخراج اطلاعات مرتبط از داده ها مانند موجودیت ها، روابط، ویژگی ها، دسته ها و غیره است. این کار را می توان با استفاده از تکنیک هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، یادگیری ماشین و غیره انجام داد. اطلاعات استخراج شده می تواند پر سر و صدا و ناقص باشد و ممکن است نیاز به تمیز کردن و اعتبار سنجی بیشتری داشته باشد.
- نمایش داده ها: اطلاعات استخراج شده باید به گونه ای نمایش داده شود که ماشین ها بتوانند آن را درک و دستکاری کنند. این را می توان با استفاده از مدل هایی مانند RDF، OWL، SKOS و غیره انجام داد. این مدل ها امکان تعریف طرحواره، واژگان، و معنایی گراف دانش و همچنین قوانین و محدودیت هایی را که بر ساختار و رفتار آن حاکم است را می دهد.
- استدلال داده ها: گام آخر استفاده از نمودار دانش برای پاسخ به سؤالات، استنتاج و کشف دانش جدید است. این کار را می توان با استفاده از موتورهایی مانند SPARQL، Prolog، Datalog و غیره انجام داد. این موتورها امکان پرس و جو و دستکاری نمودار دانش را با استفاده از منطق، قوانین و الگوریتم ها فراهم می کنند.
نمودار دانش برای چه مواردی استفاده می شود؟ کدام بخش ها از آن استفاده می کنند؟
نمودارهای دانش طیف گسترده ای از کاربردها و موارد استفاده در بخش ها و حوزه های مختلف را دارند. برخی از موارد رایج عبارتند از:
- موتورهای جستجو: نمودارهای دانش می توانند کیفیت و ارتباط نتایج جستجو را با درک هدف، زمینه و ترجیحات کاربر افزایش دهند. آنها همچنین میتوانند قطعهها، کارتها و پاسخهایی غنی ارائه دهند که اطلاعات مورد نظر کاربر را خلاصه میکند. نمونههایی از موتورهای جستجو که از نمودارهای دانش استفاده میکنند عبارتند از: Google، Bing و Wolfram Alpha.
- مراقبت های بهداشتی: نمودارهای دانش می توانند از تشخیص، درمان و پیشگیری از بیماری ها با یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف، مانند پرونده الکترونیک سلامت، آزمایشات بالینی، ادبیات پزشکی و داده های ژنومی پشتیبانی کنند. آنها همچنین می توانند با ارائه آموزش های بهداشتی، راهنمایی و هشدار به بیماران و مراقبان کمک کنند. نمونه هایی از برنامه های کاربردی مراقبت های بهداشتی که از نمودارهای دانش استفاده می کنند عبارتند از IBM Watson Health، Google Health و Mayo Clinic.
- اطلاعات جنایی: نمودارهای دانش می توانند با کشف و پیشگیری از جرایم، تروریسم و کلاهبرداری به مجریان قانون و سازمان های امنیتی کمک کنند. آنها همچنین میتوانند با پیوند دادن و تجسم دادهها از منابع متعدد، مانند سوابق جنایی، رسانههای اجتماعی، دوربینهای نظارتی و دادههای بیومتریک، به محققان و تحلیلگران کمک کنند. نمونههایی از برنامههای کاربردی اطلاعات جنایی که از نمودارهای دانش استفاده میکنند، Palantir، Analyst’s Notebook و i2 EIA هستند.
- بخش مالی: نمودارهای دانش می توانند با بهبود خدمات مشتری، مدیریت ریسک و انطباق، به بانک ها و مؤسسات مالی کمک کنند. آنها همچنین می توانند با ارائه بینش ها، روندها و پیش بینی های بازار به معامله گران و سرمایه گذاران کمک کنند. نمونه هایی از برنامه های کاربردی بخش مالی که از نمودارهای دانش استفاده می کنند بلومبرگ، تامسون رویترز و بلک راک هستند.
مزایای نمودارهای دانش چیست؟
نمودارهای دانش نسبت به روشهای سنتی تحلیل دادهها، مانند پایگاههای داده رابطهای، صفحات گسترده یا اسناد متنی، مزایای زیادی دارند. برخی از مزایای اصلی عبارتند از:
- آنها می توانند هر نوع داده ای را مدیریت کنند، مهم نیست که چقدر متنوع، پیچیده یا پویا باشد. لازم نیست نگران قرار دادن داده های خود در طرحواره ها یا جداول سفت و سخت باشید.
- آنها می توانند ماهیت داده ها را بگیرند، نه فقط سطح. شما می توانید معنی، زمینه و روابط داده ها را درک کنید، نه فقط مقادیر یا کلمات کلیدی را.
- آنها می توانند پرس و جوهای طبیعی و شهودی را فعال کنند، نه فقط موارد فنی یا مصنوعی. میتوانید به زبان طبیعی سؤال کنید و پاسخهای معنایی دریافت کنید، نه فقط به نحوی یا مبتنی بر کلمه کلیدی.
- آنها می توانند از استدلال و استنتاج پشتیبانی کنند، نه فقط بازیابی یا محاسبه. شما میتوانید از منطق، قوانین و الگوریتمها برای استخراج دانش جدید از دادههای موجود استفاده کنید، نه فقط آنها را واکشی یا محاسبه کنید.
- آنها می توانند کشف و نوآوری دانش را تسهیل کنند، نه فقط تحویل یا مصرف اطلاعات را. میتوانید بینشها و ایدههای جدید را از دادهها کاوش، ایجاد و به اشتراک بگذارید، نه اینکه فقط آنها را دریافت یا استفاده کنید.
آیا Neo4j یک نمودار دانش است؟ پایگاه داده گراف دانش چیست؟
Neo4j یک پایگاه داده گراف محبوب و قدرتمند است که می تواند داده ها را به عنوان گره ها و لبه ها ذخیره و پرس و جو کند. با این حال، Neo4j به خودی خود یک نمودار دانش نیست. یک نمودار دانش چیزی بیش از یک پایگاه داده گراف است. همچنین به طرح واره، واژگان و معناشناسی نیاز دارد که معنا و منطق داده ها را تعریف کند. پایگاه داده گراف دانش یک پایگاه داده گراف است که از این ویژگی های اضافی پشتیبانی می کند.
برای درک تفاوت بین پایگاه داده گراف و پایگاه داده گراف دانش، می توانید آنها را به عنوان یک کتابخانه و یک قفسه کتاب در نظر بگیرید. پایگاه داده گراف مانند یک قفسه کتاب است که می تواند کتاب ها را بر اساس عناوین، نویسندگان، ژانرها و غیره ذخیره و سازماندهی کند. پایگاه داده نمودار دانش مانند کتابخانه ای است که همچنین می تواند فهرست، فرهنگ لغت و منطقی ارائه دهد که توضیح دهد کتاب ها چیستند. در مورد چگونگی ارتباط آنها و آنچه می توانید از آنها بیاموزید. پایگاه داده نمودار دانش می تواند به شما کمک کند کتاب های مناسب را پیدا کنید، به سوالات خود پاسخ دهید و دانش جدید را کشف کنید.
یک پایگاه داده گراف دانش را می توان با استفاده از ابزارها و چارچوب هایی که اجزای لازم برای ایجاد و مدیریت یک نمودار دانش را فراهم می کند، در بالای Neo4j ایجاد کرد.
اهمیت نمودارهای دانش برای کلان داده چیست؟ چرا آنها مهم هستند؟
Big Data اصطلاحی است که به مجموعه داده های عظیم و پیچیده ای اطلاق می شود که توسط منابع مختلف تولید می شوند، مانند رسانه های اجتماعی، حسگرها، صفحات وب، پزشکی قانونی دیجیتال و غیره. Big Data چالش ها و فرصت های زیادی برای تجزیه و تحلیل داده ها مانند حجم، سرعت ایجاد می کند. ، تنوع، صحت و ارزش. نمودارهای دانش می توانند با ارائه روشی قدرتمند و انعطاف پذیر برای مدیریت و استفاده از داده های بزرگ، به رفع این چالش ها و فرصت ها کمک کنند. نمودارهای دانش می توانند به جنبه های زیر از داده های بزرگ کمک کنند:
- حجم: نمودارهای دانش می توانند با استفاده از پایگاه های داده گراف توزیع شده و مقیاس پذیر که می توانند داده ها را به طور کارآمد و مؤثر ذخیره و پرس و جو کنند، حجم زیادی از داده ها را مدیریت کنند.
- سرعت: نمودارهای دانش میتوانند دادههای سریع و پویا را با استفاده از تکنیکهای پردازش گراف جریانی و بلادرنگ مدیریت کنند که میتوانند بهطور مداوم و فوری دادهها را بهروزرسانی و جستجو کنند.
- تنوع: نمودارهای دانش میتوانند دادههای متنوع و ناهمگن را با استفاده از مدلهای گراف معنایی و بدون طرحواره که میتوانند دادهها را از منابع و قالبهای مختلف ادغام و هماهنگ کنند، مدیریت کنند.
- صحت: نمودارهای دانش می توانند داده های پر سر و صدا و نامطمئن را با استفاده از روش های نمودار احتمالی و فازی که می توانند با مسائل کیفیت داده و قابلیت اطمینان مقابله کنند، مدیریت کنند.
- ارزش: نمودارهای دانش می توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل گراف و تکنیک های یادگیری ماشین که می توانند وظایف پیچیده و پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهند، به استخراج ارزش و بینش از داده ها کمک کنند.
نمودار دانش چگونه به سازمان های اطلاعاتی و پلیس کمک می کند؟
نمودارهای دانش می توانند با ارائه یک دید جامع و جامع از داده های مربوط به جرم، تروریسم و امنیت به سازمان های اطلاعاتی و پلیس کمک کنند. آنها می توانند در انجام وظایف زیر کمک کنند:
- یکپارچهسازی دادهها: نمودارهای دانش میتوانند دادهها را از منابع و قالبهای مختلف، مانند سوابق جنایی، رسانههای اجتماعی، دوربینهای نظارتی، دادههای بیومتریک و غیره ترکیب کنند. در حال وقوع است، کجا اتفاق می افتد، چه زمانی اتفاق افتاد، چرا اتفاق افتاد و چگونه اتفاق افتاد.
- تجزیه و تحلیل دادهها: نمودارهای دانش میتوانند الگوریتمهای گراف و تکنیکهای یادگیری ماشین را روی دادهها اعمال کنند، مانند یافتن کوتاهترین مسیر، تأثیرگذارترین گره، منسجمترین گروه، و غیره. داده هایی مانند بازیگران کلیدی، رفتارهای رایج چیست، نقاط داغ کجا هستند، زمان اوج گرفتن، چرا انگیزه ها، و چگونه هستند. روش ها هستند.
- تجسم داده: نمودارهای دانش میتوانند دادهها را با استفاده از طرحبندی نمودار، مانند جهتگیری نیرو، سلسله مراتبی، شعاعی، و غیره نشان دهند. ، رنگ، اندازه و شکل داده ها.
- کاوش داده ها: نمودارهای دانش می توانند کاوش داده ها را با استفاده از زبان طبیعی و پرس و جوهای معنایی، مانند “همکاران جان دو چه کسانی هستند؟”، “الگوهای رایج تقلب در این منطقه چیست؟” و غیره را فعال کنند. همچنین می توانند از داده ها پشتیبانی کنند. کاوش با استفاده از پیمایش نمودار و توصیههایی مانند «جزئیات بیشتر درباره این موجودیت را به من نشان بده»، «موجودات دیگری را که مرتبط با این موجود هستند به من پیشنهاد بده» و غیره. این میتواند کمک کند به سوالات خاص و کلی پاسخ دهید و همچنین دانش جدید و غیرمنتظره را کشف کنید.
- تجزیه و تحلیل شبکه مجرم: یکی از کاربردهای رایج تجزیه و تحلیل گراف در اطلاعات جنایی، تجزیه و تحلیل پیوند است، که در آن ادارات پلیس یا آژانس های اطلاعاتی از آن برای شناسایی مظنونین بالقوه با تجزیه و تحلیل ارتباطات آنها با مجرمان شناخته شده یا اعضای باند در منطقه استفاده می کنند.
- پیشبینی پیوند: یک تکنیک پیشرفته برای پلیس پیشبینی این ارتباط بالقوه بین موجودیت ها را تعیین می کند. این روش شامل یک مرحله آموزشی، با استفاده از یک نمودار برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی است که قادر به پیشبینی پیوندهای جدید یا پنهان است.
- نظارت بر مجرم محکوم: یک شبکه همجرم نموداری را نشان میدهد که افرادی را که مرتکب جرم شدهاند به یکدیگر مرتبط میکند. چنین شبکههایی برای مجریان قانون در درک گروههای جنایتکار که در فعالیتهای غیرقانونی پنهان، از تروریسم گرفته تا قاچاق مواد مخدر، درگیر هستند، بسیار مهم هستند. تجزیه و تحلیل به جای تمرکز صرف بر روی افراد مظنون، شامل رفتار گروهی می شود.
با استفاده از نمودارهای دانش، سازمان های اطلاعاتی و پلیس می توانند کارایی، دقت و اثربخشی خود را در کشف و پیشگیری از جرایم، تروریسم و کلاهبرداری بهبود بخشند. آنها همچنین می توانند همکاری و ارتباطات خود را بین سهامداران و شرکای مختلف افزایش دهند.
چگونه با نمودار دانش تقلب را تشخیص می دهید؟
کلاهبرداری یک مشکل جدی و پرهزینه است که دامنه های زیادی مانند بانک، بیمه، تجارت الکترونیک و غیره را تحت تاثیر قرار می دهد. کشف تقلب فرآیند شناسایی و جلوگیری از فعالیت های متقلبانه مانند سرقت هویت، پولشویی، کلاهبرداری از کارت اعتباری و غیره است. نمودارهای دانش می توانند با ارائه یک دید جامع و جامع از داده های مربوط به تراکنش ها، مشتریان، محصولات، مکان ها و غیره به کشف تقلب کمک کنند. کمک به وظایف زیر:
- ترکیب دادهها: نمودارهای دانش میتوانند یک منبع داده یکپارچه و منسجم ایجاد کنند که دادهها را از منابع و قالبهای مختلف، مانند سوابق تراکنشها، پروفایلهای مشتری، کاتالوگ محصولات، دادههای مکانی و غیره ترکیب میکند. تشخیص
- بررسی داده ها: نمودارهای دانش می توانند وظایف تجزیه و تحلیل داده های پیچیده و پیشرفته ای را انجام دهند که می تواند تقلب را شناسایی و از آن جلوگیری کند، مانند یافتن ناهنجاری ها، نقاط دورافتاده و الگوها در داده ها، طبقه بندی و امتیازدهی معاملات و مشتریان بر اساس سطوح ریسک، خوشه بندی و تقسیم بندی داده ها بر اساس شباهت ها و تفاوت های آنها و غیره.
- ارائه داده ها: نمودارهای دانش می توانند داده ها را به روشی واضح و شهودی ارائه دهند که می تواند به درک و انتقال نتایج کشف تقلب کمک کند، مانند نشان دادن ارتباطات و تعاملات بین موجودات و روابط در داده ها، برجسته کردن موارد و رفتارهای مشکوک و متقلبانه. ، فیلتر کردن و بزرگنمایی داده ها بر اساس معیارها و ترجیحات و غیره.
- کشف داده ها: نمودارهای دانش می توانند کشف داده ها را فعال کنند که می تواند به بررسی و تأیید نتایج کشف تقلب کمک کند، مانند پرسیدن زبان طبیعی و سؤالات معنایی در مورد داده ها، پیمایش و توصیه داده ها بر اساس علایق و اهداف، کشف و یادگیری جدید و غیرمنتظره. دانش از داده ها و غیره. با استفاده از نمودارهای دانش، تشخیص تقلب می تواند کارآمدتر، دقیق تر و موثرتر باشد. آنها می توانند به شناسایی و جلوگیری از تقلب در زمان واقعی کمک کنند، نکات مثبت و منفی کاذب را کاهش دهند و رضایت و وفاداری مشتری را افزایش دهند.
نمونه هایی از موارد استفاده از نمودار دانش چیست؟
نمودارهای دانش موارد استفاده زیادی در حوزهها و بخشهای مختلف دارند. در اینجا چند نمونه از موارد استفاده از نمودار دانش آورده شده است:
۱- امور مالی
بخش مالی با داده های زیادی در ارتباط با بازارها، محصولات، مشتریان، مقررات و غیره سروکار دارد. این داده ها می توانند پیچیده، پویا و حساس باشند و نیاز به مدیریت و تحلیل دقیق و کارآمد دارند. نمودارهای دانش می توانند با ارائه یک دید جامع و کل نگر از این داده ها و فعال کردن وظایف مختلف مانند:
- تجزیه و تحلیل بازار: نمودارهای دانش می توانند با یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف مانند اخبار، رسانه های اجتماعی، گزارش ها و غیره به تجزیه و تحلیل روندها، فرصت ها و ریسک های بازار کمک کنند. همچنین می توانند به ارائه بینش ها، پیش بینی ها و توصیه های بازار کمک کنند.
- بهینه سازی محصول: نمودارهای دانش می توانند با درک نیازها، ترجیحات و رفتارهای مشتری به بهینه سازی سبد محصول، قیمت گذاری و تبلیغات کمک کنند. آنها همچنین می توانند به ارائه پیشنهادات و پیشنهادات محصول شخصی و مرتبط کمک کنند.
- خدمات مشتری: نمودارهای دانش می توانند با ارائه رابط های زبان طبیعی و معنایی مانند چت بات ها، دستیارهای صوتی و غیره به بهبود خدمات و رضایت مشتری کمک کنند. همچنین می توانند به ارائه پاسخ ها، راه حل ها و بازخورد سریع و دقیق کمک کنند.
- مدیریت ریسک: نمودارهای دانش میتوانند با اجرای قوانین و خطمشیهایی مانند KYC، AML، GDPR و غیره به مدیریت ریسک و انطباق کمک کنند. همچنین میتوانند به کشف و جلوگیری از کلاهبرداری، پولشویی و سایر فعالیتهای غیرقانونی کمک کنند.
۲- تحقیقات جنایی
تحقیقات جنایی در برخورد با دادههای مربوط به جرایم، مظنونان، قربانیان، شواهد و غیره با چالشها و فرصتهای فراوانی مواجه است. نمودارهای دانش می توانند با ارائه یک دید جامع و کل نگر از این داده ها و امکان انجام وظایف مختلف مانند:
- تشخیص جرم: نمودارهای دانش می توانند با یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف مانند سوابق جنایی، رسانه های اجتماعی، دوربین های نظارتی، داده های بیومتریک و غیره به شناسایی و پیشگیری از جرایم کمک کنند. همچنین می توانند به شناسایی و هشدار تهدیدها و خطرات احتمالی کمک کنند.
- بررسی جرم: نمودارهای دانش میتوانند با استفاده از الگوریتمهای نمودار و تکنیکهای یادگیری ماشینی، مانند یافتن کوتاهترین مسیر، تأثیرگذارترین گره، منسجمترین گروه و غیره، به بررسی و حل جرایم کمک کنند. و ناهنجاری در داده ها
- تجسم جرم: نمودارهای دانش می توانند به تجسم و برقراری ارتباط داده های جرم با استفاده از طرح بندی نمودارها، مانند نیروی جهت، سلسله مراتبی، شعاعی و غیره کمک کنند. آنها همچنین می توانند از ویژگی های نمودار تعاملی و پویا مانند بزرگنمایی، فیلتر کردن، برجسته کردن و غیره استفاده کنند.
- کاوش جرم: نمودارهای دانش می توانند با استفاده از زبان طبیعی و پرس و جوهای معنایی، مانند «همدستان جان دو چه کسانی هستند؟»، «الگوهای رایج کلاهبرداری در این منطقه چیست؟» و غیره، به کشف و تأیید داده های جرم کمک کند. آنها همچنین میتوانند از کاوش دادهها با استفاده از پیمایش نمودار و توصیههایی مانند «جزئیات بیشتر در مورد این موجودیت به من نشان بده»، «موجودات دیگری را که به این مورد مرتبط هستند پیشنهاد بده»، پشتیبانی کنند. و غیره
۳- امنیت سایبری
امنیت سایبری دائماً تحت تهدید و فشار دادههای مربوط به شبکهها، دستگاهها، کاربران، حملات و غیره است. این دادهها میتوانند بزرگ، سریع و پر سر و صدا باشند و نیاز به نظارت و تشخیص دقیق و بلادرنگ دارند. نمودارهای دانش می توانند با ارائه یک دید جامع و کل نگر از این داده ها به امنیت سایبری کمک کنند و وظایف مختلفی از جمله:
- نظارت بر شبکه: نمودارهای دانش می توانند با یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف مانند گزارش ها، حسگرها، هشدارها و غیره به نظارت و مدیریت عملکرد و سلامت شبکه کمک کنند. همچنین می توانند به شناسایی و حل مسائل و حوادث شبکه کمک کنند.
- تشخیص تهدید: نمودارهای دانش میتوانند با استفاده از الگوریتمهای نمودار و تکنیکهای یادگیری ماشینی مانند تشخیص ناهنجاری، طبقهبندی، خوشهبندی و غیره به شناسایی و پیشگیری از حملات سایبری کمک کنند.
- تجسم حمله: نمودارهای دانش می توانند به تجسم و برقراری ارتباط داده های حمله با استفاده از طرح بندی نمودارها، مانند جهت گیری نیرو، سلسله مراتبی، شعاعی و غیره کمک کنند. آنها همچنین می توانند از ویژگی های نمودار تعاملی و پویا مانند بزرگنمایی، فیلتر کردن، برجسته کردن و غیره استفاده کنند.
- کاوش حمله: نمودارهای دانش می توانند با استفاده از زبان طبیعی و پرس و جوهای معنایی، مانند «منابع و اهداف این حمله کدامند؟»، «حمله کنندگان چه کسانی هستند و انگیزه آنها چیست؟»، به کاوش و تأیید داده های حمله کمک کند. آنها همچنین میتوانند از کاوش دادهها با استفاده از پیمایش نمودار و توصیههایی مانند «جزئیات بیشتر درباره این حمله به من نشان بده»، «حملههای مشابه دیگری به من پیشنهاد بده» و غیره پشتیبانی کنند.
تفاوت بین نمودارهای دانش و تجزیه و تحلیل پیوند چیست؟
نمودارهای دانش و تجزیه و تحلیل پیوند هر دو روش تجزیه و تحلیل داده ها هستند که از نمودارها برای نمایش و دستکاری داده ها استفاده می کنند. با این حال، آنها یک چیز نیستند. نمودارهای دانش و تجزیه و تحلیل پیوندها اهداف، دامنه و ویژگی های متفاوتی دارند. در اینجا برخی از تفاوت های اصلی بین آنها وجود دارد:
- هدف: هدف از نمودارهای دانش ارائه یک دید جامع و کل نگر از داده ها است که معنا، زمینه و روابط داده ها را در بر می گیرد. هدف تجزیه و تحلیل پیوند، ارائه یک دید متمرکز و خاص از داده ها است که ارتباطات، تعاملات و تأثیرات بین داده ها را شناسایی می کند.
- دامنه: محدوده نمودارهای دانش شامل طیف گسترده ای از حوزه ها و بخش ها مانند موتورهای جستجو، تجارت الکترونیک، مراقبت های بهداشتی، آموزش و غیره است. دامنه تحلیل پیوند هدف قرار دادن یک دامنه یا بخش باریک و تخصصی است، مانند مانند تحقیقات جنایی، امنیت سایبری، تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی و غیره.
- ویژگی: ویژگی نمودارهای دانش ارائه یک مدل داده غنی و گویا است که از پرس و جوهای معنایی و زبان طبیعی، استدلال و استنتاج، کشف دانش و نوآوری و غیره پشتیبانی می کند. ویژگی تحلیل پیوند ارائه یک مدل داده ساده و کارآمد است که از الگوریتمهای نمودار مانند کوتاهترین مسیر، مرکزیت، تشخیص جامعه و غیره پشتیبانی میکند. اهداف، برنامه ها و قابلیت ها نمودارهای دانش برای کارهای تجزیه و تحلیل داده های عمومی و پیچیده مناسب تر هستند، در حالی که تجزیه و تحلیل پیوند برای وظایف تجزیه و تحلیل داده های خاص و ساده مناسب تر است.
مقاله های مرتبط:
1- پایگاه داده گراف (Graph Database) چیست؟
2- Rattle AI – داده کاوی و ابزار یادگیری ماشین
3- کدام پایگاه داده برای یادگیری ماشینی بهتر است؟
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها