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The Knowledge Graph CookBook

 9,99 16,80

(6 Kundenrezensionen)

The Knowledge Graph Cookbook explains why your organisation should invest in the development of knowledge graphs, and most importantly, what recipes exist for developing and integrating them in an efficient, successful and sustainable way.

* Learn more about the variety of applications based on knowledge graphs

* See how knowledge graphs can benefit different categories of stakeholders and users in an organization

* Learn how to build working knowledge graphs and which technologies to use

* Develop your vision of a next generation of enterprise data management where active semantic metadata plays a central role

The Knowledge Graph Cookbook will be a valuable resource for practitioners and decision-makers to take advantage of the many benefits of this methodology, especially the positive impact it has on the implementation of AI strategies. Learn more about this innovative approach called semantic AI.

The Knowledge Graph Cookbook is based on more than 20 years of experience that both authors, Andreas Blumauer and Helmut Nagy, have gathered in the field of semantic technologies, text mining, data management, knowledge management and AI for business use cases.

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Zusätzliche Information

Autoren

Andreas Blumauer, Helmut Nagy

Verlag

edition mono/monochrom (April 2020)

Sprachen

englisch

ISBN

978-3-902796-70-7

6 Bewertungen für The Knowledge Graph CookBook

  1. Martin P.

    Gute Einführung in das Thema, leicht verstädlich. Darf in keiner Knowledge-Graph-Sammlung fehlen!

    Im Knowledge Graph Bereich gibt es viele aktuelle Bücher, die oft leider alles Andere als gut lesbar sind. Ein paar davon fassen sogar ein Thema zusammen, indem sie je auf 3-4 weitere Literaturstellen verweisen…

    Das vorliegende Buch bildet hier eine schöne Ausnahme. Gut verständlich und einfach formuliert führen die Autoren den Leser in das Thema ein und geben bereits im ersten Teil eine grobe Idee, wie sich zahlreiche komplexeren Themen mit Hilfe von Semantik und Machine Learning anders/leichter lösen lassen. Neben Hinweisen, wie sich das Thema in die Firmenstrategie integrieren lassen (Change Management, Governance, Stakeholder) und gehen dann im dritten Teil in die Details (Bestandteile, Mechanismen, empfohlenes Vorgehen – und besonders wichtig:Lifecycle). Der vierte Teil widmet sich dann der Architektur und im fünften Teil werden zahlreiche Experten in Form von Interviews zum Thema befragt. Ein Ausblick auf künftige Entwicklungen, FAQ, Glossar und Literaturverweise/Links runden das Buch ab.

    Ich persönlich finde das Buch außergewöhnlich gut, man merkt, dass die Autoren bereits viele Erfahrungen gesammelt haben. Wenn man mit dem Thema umgeht, begiebt man sich automatisch in ein Mäuselabyrinth, d.h. wenn man vorankommt, kann es dennoch sein, dass irgendwann eine Sackgasse kommt. Und es kann auch sein, dass man sich dann fast wieder zum Anfang zurückbegeben muss, um einen anderen Weg einzuschlagen. Die Autoren haben in Ihrem Buch viele Hinweise verteilt, um zumindest die gröbsten Fehler / Sackgassen von vorne herein umgehen zu können.

    Von meiner Seite aus gibt es also eine klare Kaufempfehlung. Da das Thema bei richtiger Benutzung in den „Disruptive Technology“ Bereich einzuordnen ist, muss sich jeder Stakeholder früher oder später damit befassen.

  2. Klaus H.

    Rezension des eBooks

    Wie der Titel schon sagt, bezieht sich diese Rezension auf das eBook. Inhaltlich ist dies genau das, was ich gesucht habe. 5 Sterne. Die Grafiken sind manchmal etwas blass und klein. Da sie aber nicht allzu komplex sind, ist das kein großes Problem. Etwas Erfahrung in IT Dingen sollte man aber mitbringen.

  3. Sebastian

    Learn what to do with an Enterprise Knoweldge Graph in layman’s terms

    The authors really do a great job explaining why Knowledge Graphs are relevant for enterprise data, information, and knowledge architecture in a way that is comprehensible along the entire learning curve.

    A central concept is the Knowledge Graph life cycle, and the understanding that building and keeping up a KG is interdisciplinary work, and automation should be applied as much as possible.
    I find this book to be an excellent companion in my professional work, and I can recommend it to everybody in the field of data, information, and knowledge management.

  4. Martin Kaltenböck

    Learning about basic principles and how to cook Enterprise Knowledge Graphs successfully!

    The Knowledge Graph Cookbook supports interested readers to easily understand the basic principles of Enterprise Knowledge Graphs and how ‚to cook‘ them successfully, as well as it describes its benefits in todays‘ Artificial Intelligence solutions, namely to realise Explainable AI solutions that always have Humans in the Loop and thereby provide real benefits and value to users and organisations….
    Although I am familiar with the topic and even knowing the authors, this was really a very nice read for me and I recommend to take the time to read and explore this book …

  5. Ioanna

    Why do Knowledge Graphs matter after all?

    If you want to find the answer to this question just read this book. As a researcher in the Semantic Web I many times questioned myself whether all these technologies, theories and tools bring any value to the industry and manage to really solve real-world problems. This practical guidance proves that there is a lot of potential in Knowledge Graphs and explains how to get started. A good read for both managers, business analysts, software developers, AI experts as well as people who have been working on Semantic Web, either in academia or industry, for some years now.

  6. Thomas Thurner

    A helpful Guide to Knowledge Graphs

    This book is to quickly understand the universe of Knowledge Graphs. Not too complicated but also not only a collection of buzzwords.

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