Применение онтологий на практике в синтезе опыта применения систем, основанных на формализованных знаний, привели к развитию технологий и становлению графов знаний (knowledge graphs). Образно говоря (не определение термина), Графы знаний - структуры, представляющие информацию о том, что известно (something known).

Среди преимуществ применения графов знаний выделяют

• Возможность хранить и данные и отношения (знания) между сущностями разного уровня абстракции
• Гибкое представление данных в предположении открытого мира
• Один и тот же граф используется как для хранения и предоставления информации, так и для наполнения его новой (включая структуры и метаописания) другими программными агентами
• Можно откладывать формальную спецификацию структур данных
• Три варианта интерпретации
  • Семантический (например, система классов с наследованием свойств)
    • Правильно организованная аннотация сущностей и отношений автоматом используется программными продуктами.
  • Верификационный (например, проверка корректности отношений по правилам)
  • Эмерджентный (получение новых данных об объектах в результате логического вывода, анализ существующей структуры и ее усовершенствования “на месте” (in place))

1. Введение.
2. Представление знаний в графах.
3. Язык запросов SPARQL, Хранилища графов.
4. Принципы построения качественных графов знаний, Существующие полезные ресурсы.
5. Совместное использование графов (интеграция графов).

В цикле лекций есть еще две лекции, связанные с анализом и синтезом графов.