GKB Viewer

GKB Viewer analyse les graphes de connaissances pour révéler la structure, les nœuds clés et les sous-graphes pour les data scientists, chercheurs et ingénieurs du Web sémantique.

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À propos de cet outil

Le GKB Viewer analyse les graphes de connaissances en ingérant une source de graphe et en produisant des aperçus quantitatifs et structurels. Il prend en charge les formats de graphe courants et normalise les données pour des analyses cohérentes. Cet outil est utile pour les data scientists, les ingénieurs de connaissance et les professionnels du Web sémantique qui doivent vérifier l’intégrité du graphe, découvrir des entités influentes et identifier des sous-graphes connectés. Il prend également en charge des résultats déterministes d’une exécution à l’autre grâce à un ordonnancement stable des identifiants et à des métadonnées de provenance pour l’audit.
L’outil ingère une URL ou un fichier source, les analyse en un graphe dirigé et calcule des métriques centrales telles que le nombre de nœuds et d’arêtes, les distributions de types, la centralité par degré, la centralité de proximité et les tendances de regroupement. Il prend en charge l’échantillonnage de sous-graphes et l’extraction de chemins pour une analyse ciblée. Les sorties sont prêtes pour une utilisation programmatique et les tableaux de bord, et il peut préserver les directions des arêtes et les arêtes multiples lorsque c’est pertinent.
Les utilisateurs avancés peuvent activer des vues par tranches temporelles, filtrer par types de nœuds et comparer des sous-graphes dans différents contextes. Les exports incluent des résumés JSON ou CSV pour les tableaux de bord et les audits. Sa valeur réside dans la prise en charge flexible des formats, le traitement incrémentiel et des résultats reproductibles sans outil de visualisation. L’approche met l’accent sur l’analytique reproductible et des sorties normalisées pour les rapports.

Comment utiliser

  1. Fournir les entrées : graph_source, depth et limit.
  2. Optionnellement définir node_types et inclure_paths.
  3. Lancer l’analyse pour déclencher l’analyse et le calcul des métriques.
  4. Examiner les sorties : node_count, edge_count, top_nodes et path_examples.
  5. Exporter les résultats en JSON ou CSV pour les rapports.
How to use gkb viewer

Frequently Asked Questions

Trouvez des réponses rapides

Quels formats sont pris en charge ?
L’outil lit GraphML, RDF Turtle, JSON-LD et CSV d’arêtes. Si votre source est dans un autre format, convertissez-la au préalable dans un format pris en charge.
Comment les nœuds principaux sont-ils déterminés par défaut ?
Les nœuds principaux sont classés par centralité de degré (degré du nœud divisé par n−1). La centralité de proximité peut être activée comme métrique optionnelle pour un classement axé sur l’influence.
L’outil peut-il traiter de grands graphes ?
Oui, mais les performances dépendent de la taille du graphe et de la profondeur choisie. Utilisez une limite plus faible ou exécutez l’analyse par lots. Pour de très grands graphes, activez l’analyse incrémentale ou exportez des résultats partiels avec un statut.
Quelles sorties sont disponibles ?
Les sorties incluent le nombre de nœuds, le nombre d’arêtes, les nœuds principaux, des métriques récapitulatives et des exemples de chemins optionnels. Les résultats peuvent être exportés en JSON ou CSV et utilisés pour des rapports ou des tableaux de bord.

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