はじめての 知識グラフ構築ガイド

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

【著者紹介】
ジーザス・バラサ : 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。ライブＷｅｂ配信Ｇｏｉｎｇ　Ｍｅｔａの共同ホストを担当

ジム・ウェーバー : 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。ニューカッスル大学客員教授

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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）