BIBLIOGRAPHY
짐 웨버. 2021. 지식그래프. https://www.oreilly.com/library/view/knowledge-graphs/9781098104863/.
짐 웨버, and Barrasa Jesus. 2023. 지식그래프 구축 - 실무자 가이드. 1st edition. O’Reilly Media.
Jim Webber. 2024. “짐웨버 Neo4j 그래프데이터베이스.” World Wide Webber. 2024. https://jimwebber.org/.
관련노트
짐웨버 neo4j 그래프데이터베이스
(Jim Webber 2024) 지식그래프 구축 - 실무자 가이드 :2023
- 짐 웨버 and Barrasa Jesus
- Building Knowledge Graphs
- Jim Webber
- Chief Scientist
https://jimwebber.org/ https://github.com/jimwebber
지식그래프
(짐 웨버 2021)
- 짐 웨버
- Applying knowledge in the right context is the most powerful lever businesses can use to become agile, creative, and resilient. Knowledge graphs add context, meaning, and utility to business data. … - Selection from Knowledge Graphs [Book]
지식그래프 구축 - 실무자 가이드
(짐 웨버 and Barrasa Jesus 2023)
- 짐 웨버 and Barrasa Jesus
- Incredibly useful, knowledge graphs help organizations keep track of medical research, cybersecurity threat intelligence, GDPR compliance, web user engagement, and much more. They do so by storing interlinked descriptions of entities—objects, events, situations, or abstract concepts—and encoding the underlying information. How do you create a knowledge graph? And how do you move it from theory into production?Using hands-on examples, this practical book shows data scientists and data engineers how to build their own knowledge graphs. Authors Jesús Barrasa and Jim Webber from Neo4j illustrate common patterns for building knowledge graphs that solve many of today’s pressing knowledge management problems. You’ll quickly discover how these graphs become increasingly useful as you add data and augment them with algorithms and machine learning.Learn the organizing principles necessary to build a knowledge graphExplore how graph databases serve as a foundation for knowledge graphsUnderstand how to import structured and unstructured data into your graphFollow examples to build integration-and-search knowledge graphsLearn what pattern detection knowledge graphs help you accomplishExplore dependency knowledge graphs through examplesUse examples of natural language knowledge graphs and chatbotsUse graph algorithms and ML to gain insight into connected data
놀랍도록 유용한 지식 그래프는 조직이 의학 연구, 사이버 보안 위협 인텔리전스, GDPR 준수, 웹 사용자 참여 등을 추적하는 데 도움이 됩니다. 지식 그래프는 개체, 이벤트, 상황 또는 추상적인 개념과 같은 개체에 대한 상호 연결된 설명을 저장하고 기본 정보를 인코딩함으로써 이를 수행합니다. 지식 그래프는 어떻게 만들까요? 그리고 어떻게 이론에서 실제 작업으로 옮길 수 있을까요? 이 실용적인 책은 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 자신만의 지식 그래프를 구축하는 방법을 실습 예제를 통해 보여줍니다. Neo4j의 저자 Jesús Barrasa와 Jim Webber는 오늘날의 많은 시급한 지식 관리 문제를 해결하는 지식 그래프를 구축하는 일반적인 패턴을 설명합니다. 데이터를 추가하고 알고리즘과 머신 러닝으로 그래프를 보강하면서 이러한 그래프가 어떻게 점점 더 유용해지는지 금방 알게 될 것입니다.지식 그래프 구축에 필요한 구성 원칙 알아보기그래프 데이터베이스가 지식 그래프의 기반이 되는 방법 알아보기정형 및 비정형 데이터를 그래프로 가져오는 방법 이해하기예제를 따라 통합 및 검색 지식 그래프 구축하기패턴 감지 지식 그래프가 어떤 도움을 주는지 알아보기예제를 통해 의존성 지식 그래프 알아보기자연어 지식 그래프 및 챗봇의 예 사용그래프 알고리즘과 ML을 사용하여 연결된 데이터에 대한 인사이트 확보하기
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