usc-isi-i2/kgtk

해결하는 문제

KGTK는 메모리에 올릴 수 없을 정도로 방대한 하이퍼관계 지식 그래프(KG)를 생성하고 분석하는 어려움을 해결합니다. 표준 하드웨어(예: 노트북)에서도 디스크 기반 접근 방식을 사용해 수십억 개의 엣지까지 처리할 수 있는 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다.

작동 방식

KGTK는 엣지 식별자, 헤드, 엣지 레이블, 테일의 네 열로 구성된 간단한 탭 구분(TSV) 파일로 지식 그래프를 표현합니다. 이 형식을 통해 사용자는 그래프를 가져오고, 변환하고, 필터링하고, 조인하는 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 디스크 기반 저장소에 최적화된 전용 쿼리 언어(Cypher의 변종)와 함께, PageRank와 같은 그래프 분석 도구 및 텍스트 및 그래프 임베딩 생성 도구도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

대규모 의미 데이터를 다루는 연구자 및 개발자, 특히 Wikidata, RDF, 또는 사용자 정의 공감 지식 그래프 구축에 집중하는 사람들에게 적합합니다.

주요 특징

• 확장 가능한 처리: 노트북에서 Wikidata 규모의 그래프(수십억 엣지)를 처리할 수 있음.
• 포괄적인 파이프라인: RDF/Wikidata에서의 가져오기, 정제, 합치기, ElasticSearch 또는 JSON 등 다양한 형식으로 내보내기 기능을 포함.
• 고급 분석: 중심성 지표, 연결 성분, 최단 경로, 그래프 임베딩 지원.
• 통합성: Jupyter 노트북과 Pandas와 원활하게 통합되어 개발 친화적인 환경 제공.