GKB Viewer

O GKB Viewer analisa grafos de conhecimento para revelar estrutura, nós-chave e subgrafos para cientistas de dados, pesquisadores e engenheiros do Web semântico.

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About This Tool

O GKB Viewer analisa grafos de conhecimento ao ingerir uma fonte de grafo e produzir insights quantitativos e estruturais. Suporta formatos de grafos comuns e normaliza dados para análises consistentes. A ferramenta é útil para cientistas de dados, engenheiros de conhecimento e profissionais do Web semântico que precisam verificar a integridade do grafo, descobrir entidades influentes e identificar subgrafos conectados. Também suporta resultados determinísticos entre execuções por meio de ordenação estável de identificadores e metadados de proveniência para auditoria.
A ferramenta ingere uma URL de fonte ou um arquivo, analisa em um grafo dirigido e calcula métricas centrais como contagem de nós e arestas, distribuições de tipos, centralidade por grau, centralidade de betweenness e tendências de clustering. Suporta amostragem de subgrafos e extração de caminhos para análises focadas. Saídas prontas para consumo programático e painéis e pode preservar direções de arestas e arestas múltiplas quando aplicável.
Usuários avançados podem habilitar visualizações por fatias de tempo, filtrar por tipos de nó e comparar subgrafos entre contextos. Exportações incluem resumos JSON ou CSV para dashboards e auditorias. O valor único reside em suporte flexível de formatos, processamento incremental e resultados reprodutíveis sem ferramentas de visualização. A abordagem enfatiza análises reprodutíveis e saídas padronizadas para relatórios.

How to Use

  1. Forneça entradas: graph_source, depth e limit.
  2. Opcionalmente defina node_types e include_paths.
  3. Execute a análise para acionar o parsing e o cálculo de métricas.
  4. Revise as saídas: node_count, edge_count, top_nodes e path_examples.
  5. Exporte os resultados como JSON ou CSV para relatórios.
How to use gkb viewer

Frequently Asked Questions

Find Quick Answers

Quais formatos são suportados?
A ferramenta lê GraphML, RDF Turtle, JSON-LD e CSV de arestas. Se sua fonte estiver em outro formato, converta-a para um formato suportado antes de enviar.
Como os principais nodos são determinados por padrão?
Principais nodos são classificados por centralidade de grau (grau do nó dividido por n-1). Betweenness pode ser ativado como métrica opcional para uma classificação com foco em influência.
A ferramenta pode processar grafos grandes?
Sim, mas o desempenho depende do tamanho do grafo e da profundidade. Use um limite menor ou execute a análise em lotes. Para grafos muito grandes, ative parsing incremental ou exporte resultados parciais com uma marca de status.
Quais saídas estão disponíveis?
As saídas incluem contagem de nós, contagem de arestas, top_nodes, métricas resumidas e exemplos de caminhos opcionais. Os resultados podem ser exportados como JSON ou CSV e usados em relatórios ou dashboards.

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