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    Publicado el 2.6.2016 por Equipo GNOSS

    ¿Qué pasó con la Web Semántica? - What happened to the Semantic Web? - Kingsley Idehen

    Kingsley Idehen, CEO de Openlink Software, creadores de Virtuoso, expone en este post su visión sobre el estado actual de la Web Semántica.

    El provocador título del post es el punto de partida para rebatir la idea de que la web semántica sea una promesa tecnológica incumplida, sino que, más bien, lo que ha sucedido es que su llegada no ha tenido la espectacularidad que algunos esperaban. En palabras de Kingsley Idehen: "In this post, I will demonstrate that as expected [1][2], its arrival was without fanfare, but we are inarguably there."

    El autor proporciona dos ejemplos, relacionados con la experiencia de búsqueda, particularmente en Google.

    En primer lugar, la creación del vocabulario compartido Schema.org, por parte de Google, Microsoft, Yahoo!, Yandex, y otros.

    En segundo, la creación del Knowledge Graph de Google, y su aplicación indirecta en las búsquedas normales, y directa en búsquedas especiales (Custom Search Engine).

    Estos ejemplos demuestran que los objetivos básicos de la Web Semántica ya se han alcanzado:

    • La web está llena de documentos HTML que incluyen datos semánticamente enriquecidos.
    • Estos documentos crean una nueva dimensión Web en la que los enlaces ya no son sólo entre documentos, sino que funcionan como nombres desambiguados para cualquier entidad, permitiendo la construcción de sentencias en lenguaje natural para codificar y decodificar información (datos contextualizados), comprensibles por usuarios y máquinas (bots).

    En palabras del autor: "The fundamental goal of the Semantic Web Project has already been achieved. Like the initial introduction of the Web, there wasn't an official release date — it just happened!"

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    Publicado el 29.2.2016 por Equipo GNOSS

    Google sustituye a Amit Singhal, responsable del buscador por John Giannandrea, CTO de Metaweb Technologies

    La empresa de tecnología Google anunció este jueves que Amit Singhal, el ejecutivo que ha dirigido las operaciones de búsqueda de Google durante los últimos 15 años, se retirará y será reemplazado por el líder de la división de inteligencia artificial, John Giannandrea. John Giannandrea era el responsable de tecnología de la empresa Metaweb , cuando ésta fue adquirida por Google en el año 2010. Metaweb es la empresa que creó Freebase (en proceso de cierre), que ha sido uno de los fundamentos de Google Knowledge Graph.

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    Publicado el 6.12.2015 por Equipo GNOSS

    De la Red Social al Grafo Social. Facebook y su Open Graph

    El 24 de mayo de 2007 se celebró en San Francisco la primera conferencia mundial promovida por Facebook denominada Facebook F8, aludiendo a las 8 horas que duraban los encuentros de Facebook (Hackaton). El encuentro tenía como objetivo reunir a los principales desarrolladores web del mundo y alentarlos para que construyeran mejores aplicaciones y desarrollos sobre la Plataforma Facebook.

    En esta primera edición el fundador de Facebook, Mark Zuckerberg, lanzó el concepto de Social Graph. Pretendía trasladar la idea de que Facebook no era simplemente una red social sobre la que generar aplicaciones, sino que se constituía, sobre todo, como un Grafo Social. Esto permitía definir explícitamente todas las conexiones existentes entre los individuos, y aprovechando estas relaciones, podía ofrecer una experiencia web mucho más rica. Terceros podrían participar colaborando en la construcción de dicho grafo y beneficiándose, en alguna medida, de ello. De esta forma, Facebook pretendía ofrecer un grafo abierto en el que integrar a terceros y que estos pudieran utilizarlo en su sitio web vinculándose a través de su API (Open Graph). Para ello anunció el establecimiento de un protocolo, una especificación que definía un conjunto de metadatos a utilizar en las webs para identificar y describir el tipo de objeto del mundo real (entidad) que la página web representaba.

    Sobre el Open Graph Zuckerberg afirmó en la conferencia: "The Open Graph is the most transformative thing we've ever done for the Web" y puso un ejemplo que ilustraba su visión: "Yelp is mapping out the part of the graph that relates to small businesses. Pandora is mapping out the part of the graph that relates to music. If we can take these separate maps of the graph and pull them all together, then we can create a Web that's smarter, more social, more personalized, and more semantically aware.These connections aren't just happening on Facebook, they're happening all over the Web, and today with the Open Graph we're bringing all these things together. We're going to connect all of those different graphs together to form the Open Graph, and when we connect all of those graphs together, the Web is going to get a whole lot better"

    Facebook puso en el centro del escenario la visión de la construcción de un Grafo Social para toda la Web que compite al máximo nivel con el Knowlegde Graph que Google anunció estar construyendo en 2012. ¿Qué sucede si dispones de una plataforma que te permite construir un grafo social y documental con los contenidos y grupos de interés de tu empresa o institución, es decir, conformar tu propio Grafo de Conocimiento?.

    GNOSS: conoce, discurre, discierne

     

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data (Universidad Simon Bolívar, Caracas, Venezuela)

    Abstract.

    Graphs naturally represent Linked Data and implementations of graph-based tasks are required not only for data consumption, but also for mining patterns among links. Despite efficient graph-based algorithms and engines have been implemented, there is no clear understanding of how these solutions may behave on Linked Data

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    The Graph Database and the RDF Database

    In a twist that has inevitable written all over it, the database industry has at last begun to take heed of the power of consumerization. The once mighty RDBMS is now obliged to make room for an emerging and increasingly important partner in the data center: the graph database. Twitter’s doing it, Facebook’s doing it, even online dating sites are doing it; what they are doing is tracing relationship graphs. After all, social is social, and ultimately it’s all about relationships.

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    What is the difference between triplestores and graph databases? - Stack Overflow

    There are triplestores (semantic databases), and there are general-purpose graph databases.

    Both are based on the similar concepts of linking one "item" to another via a relationship. Triplestores support RDF and are queried by SPARQL, but such add-ons can be (and are) implemented ontop of general-purpose graph databases as well.

    What is the fundamental difference that would make you prefer a semantic db / triplestore to a general purpose graph database like neo4j?

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    What are the differences between a Graph database and a Triple store? (by Matt Allen in Quora)

    Graph Databases vs. RDF Triple Stores
    To summarize, both graph databases and triple stores are designed to store linked data. RDF is a specific kind of linked data that is queried using SPARQL, so it is fair to say that RDF triple stores are a kind of graph database. But, there are some subtle but important differences that are described below.
    How They Are Similar
    ·       Graph databases and rdf triple stores focus on the relationships between the data, often referred to as “linked data.” Data points are called nodes, and the relationship between one data point and another is called an edge.
    ·       A web of nodes and edges can be put together into interesting visualizations—a defining characteristic of graph databases.
    How They Are Different
    ·       Graph databases are more versatile with query languages:  Neo4J can run an RDF triple store and use SPARQL but generally focuses on its own proprietary language, Cypher. Other graph databases support G, GraphLog, GOOD, SoSQL, BiQL, SNQL, and more. RDF triple stores only use SPARQL as the query language.
    ·       Graph databases can store various types of graphs, including undirected graphs, weighted graphs, hypergraphs, etc. RDF triple stores focus solely on storing rows of RDF triples.
    ·       Graph databases are node, or property, centric whereas RDF triple stores are edge-centric. RDF triple stores are really just a list of graph edges, many of which are 'properties'  of a node and not critical to the graph structure itself.
    ·       Graph databases are better optimized for graph traversals (degrees of separation or shortest path algorithms). With RDF triple stores, the cost of traversing an edge tends to be logarithmic.
    ·       RDF triple stores also provide inferences on data but graph databases do not (e.g., if humans are a subclass of mammals and man is a subclass of humans, then it can be inferred that man is a subclass of mammals).
    ·       RDF triple stores are more synonymous with the “semantic web” and the standardized universe of knowledge being stored as RDF triples on DBpedia and other sources whereas graph databases are seen as more pragmatic rather than academic.

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    Presentación

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    A comparison of two graph data models - RDF and Property Graphs.

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    Publicado el 3.6.2015 por Equipo GNOSS

    NoSQL Now! 2015 | The Premier NoSQL Conference & Expo

    Webpage of the  fifth annual NoSQL Now! Conference, which will take place in San Jose (California), 18-20 August. 

    "The fifth annual NoSQL Now! Conference is the largest vendor-neutral forum focused on NoSQL (Not Only SQL) technologies. Topics include Scale-Out Architectures, NoSQL Case Studies, Graph Databases, Enterprise NoSQL, Distributed Systems, Real-time Analytics, Security, In-Memory Databases, NoSQL Data Warehousing, Querying NoSQL, SQL on Hadoop, Data Modeling for NoSQL, MongoDB, Neo4j, Cassandra, Spark, Oracle NoSQL, HBase, MarkLogic, Couchbase, Apache Flink, Postgres, Redis, Apache Drill."

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