GKB Viewer

GKB Viewer analizza grafi di conoscenza per rivelare struttura, nodi chiave e sottografi per data scientist, ricercatori e ingegneri del Web semantico.

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Informazioni su questo strumento

GKB Viewer analizza grafi di conoscenza leggendo una fonte di grafi e producendo intuizioni quantitative e strutturali. Supporta formati grafici comuni e normalizza i dati per analisi coerenti. L’outil è utile per data scientist, ingegneri della conoscenza e professionisti del Web semantico che devono verificare l’integrità del grafo, scoprire entità influenti e identificare sottografi connessi. Supporta anche risultati deterministici tra esecuzioni mediante ordinamenti stabili di identificatori e metadati di provenienza per auditing.
L’outil legge un URL o un file sorgente, li analizza in un grafo diretto e calcola metriche principali come conteggio nodi/edge, distribuzioni di tipo, centralità di grado, centralità di betweenness e tendenze di clustering. Supporta campionamento di sottografi e estrazione di percorsi per analisi mirate. Gli output sono pronti per consumo programmatico e dashboard, e può preservare direzioni degli edge e multi-edge dove applicabile.
Gli utenti avanzati possono abilitare viste time-sliced, filtrare per tipi di nodo e confrontare sottografi in contesti diversi. Esportazioni includono sommari JSON o CSV per dashboard e audit. Il valore unico risiede nel supporto formati flessibile, elaborazione incrementale e risultati riproducibili senza strumenti di visualizzazione. L’approccio enfatizza analisi riproducibili e uscite standardizzate per reporting.

Come usare

  1. Fornire input: graph_source, depth e limit.
  2. Opzionalmente impostare node_types e include_paths.
  3. Eseguire l’analisi per avviare parsing e calcolo delle metriche.
  4. Rivedere uscite: node_count, edge_count, top_nodes e path_examples.
  5. Esportare i risultati in JSON o CSV per reporting.
How to use gkb viewer

Frequently Asked Questions

Trova risposte rapide

Quali formati sono supportati?
Lo strumento legge GraphML, RDF Turtle, JSON-LD e CSV degli edge. Se la tua fonte è in un altro formato, convertila prima dell’invio in un formato supportato.
Come vengono determinati i top node di default?
I top node sono classificati in base alla centralità di grado (grado del nodo diviso per n-1). Betweenness può essere attivata come metrica opzionale per un ranking incentrato sull’influenza.
Lo strumento può gestire grafi grandi?
Sì, ma la prestazione dipende dalle dimensioni del grafo e dalla profondità. Usa una limitazione inferiore o esegui l’analisi a lotti. Per grafi molto grandi, è possibile attivare parsing incrementale o esportare risultati parziali con flag di stato.
Quali uscite sono disponibili?
Le uscite includono conteggio nodi, conteggio edge, top nodes, metriche riepilogative e eventuali esempi di percorso. I risultati possono essere esportati in JSON o CSV e usati in report o cruscotti.

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