はじめての 知識グラフ構築ガイド | マイナビブックス

はじめての 知識グラフ構築ガイド

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内容紹介

知識グラフの構築・活用方法を基礎から解説

知識グラフはデータを意図的に整備し洞察を得やすくする技術です。現代はデータに溺れており豊富なデータをどのように活用するかが課題となっており、知識グラフがその解決策として役立ちます。
本書はデータ サイエンティストやデータエンジニア向けに独自の知識グラフを作成する方法を紹介。データを追加しアルゴリズムと機械学習で拡張すると、グラフがますます便利になることがすぐにわかることでしょう。

・知識グラフの重要性について
・知識グラフ構築のためのルール、パターン、ユースケースの実装
・構造化データと非構造化データをグラフにインポートする
・自然言語処理とチャットボットの例
・グラフネイティブ機械学習より関連データから洞察を得る
・データサイエンティスト、検索エンジニア、アプリケーションエンジニアの方へ

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[著者紹介]
Jesús Barrasa:専門はセマンティック技術とグラフデータベース。Neo4j の EMEA におけるソリューション・アーキテクチャ・チームの責任者であり、neosemantics(RDF を扱うための Neo4j プラグイン)の開発を牽引。共著書に Data in Context for Responsive Businesses (O'Reilly)。ライブ Web 配信 Going Meta の共同ホストを担当。
Jim Webber:Neo4jのチーフ・サイエンティスト。専門は耐障害性グラフデータベース。共著書に Graph Databases for Dummies(Wiley)、Graph Databases(O’Reilly)、Knowledge Graphs: Data in Context for Responsive Businesses(O’Reilly)。ニューカッスル大学客員教授。

[翻訳者紹介]
櫻井亮佑:日本経済新聞社情報サービスユニット所属。データサイエンティストとして経済・金融データを活用した BtoB事業に従事。Neo4j Graph Data Science Certified。Kaggle Competitions Master。
安井雄一郎:日本経済新聞社日経イノベーション・ラボ所属。主任研究員。博士(統計科学)。大学での技術職員や研究員、日経BPでのデータサイエンティストを経て、2019年より現職。2023年より統計数理研究所外来研究員。

目次

1章 知識グラフについて
2章 知識グラフ構築のための構成原則
3章 グラフデータベース
4章 知識グラフデータの読み込み
5章 知識グラフの組み込み
6章 データサイエンスによる知識グラフ拡充
7章 グラフネイティブ機械学習
8章 メタデータ知識グラフ
9章 知識グラフと識別
10章 パターン検知の知識グラフ
11章 依存関係の知識グラフ
12章 セマンティック検索と類似度
13章 知識グラフとの会話
14章 知識グラフから知識レイクへ

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