Análise da contribuição de grafos de conhecimento para a engenharia do conhecimento

Abstract

Com o exponencial aumento de dados no mundo, a organização e representação eficaz dessas informações tornaram-se cruciais. Nesse contexto, os grafos de conhecimento emergem como uma solução poderosa, aplicável em diversas áreas, desde sistemas de consumo até infraestruturas críticas. Para explorar essa potencialidade, este estudo se concentra no desenvolvimento de um grafo de conhecimento utilizando dados do Congresso Internacional de Conhecimento e Inovação ? CIKI 2023 e do Repositório Institucional da UFSC, por meio de implementação na plataforma Neo4j. O processo de construção do grafo envolveu a extração, a modelagem e a inserção de dados para a análise das interconexões entre artigos, autores e instituições. Essa abordagem possibilitou identificar áreas emergentes de pesquisa, mapear colaborações e analisar a evolução de tópicos ao longo do tempo. Além disso, ferramentas de visualização e algoritmos de análise de grafos foram empregados para destacar padrões e áreas com potencial de inovação, demonstrando a eficácia dos grafos de conhecimento. Os grafos de conhecimento utilizam metadados para criar regras que organizam e interpretam dados, automatizando processos de otimização. Eles maximizam os benefícios das informações, melhoram previsões e facilitam respostas ágeis em contextos dinâmicos. O Neo4j é destaque em razão do uso intuitivo, da flexibilidade, da eficiência e da escalabilidade, sendo amplamente usado em áreas como sistemas de recomendação e detecção de fraudes. A integração de informações do CIKI 2023 e do repositório da UFSC revelou padrões de colaboração e contribuições acadêmicas, reforçando a importância de eventos como o CIKI na promoção da inovação e colaboração científica. Assim, este estudo não somente valida a utilidade prática dos grafos de conhecimento, mas também sublinha seu papel essencial na evolução da pesquisa científica e tecnológica. Por fim, neste estudo, destaca-se a importância da colaboração interdisciplinar e internacional para superar desafios e promover avanços significativos na Engenharia do Conhecimento.

Abstract: With the exponential increase in data globally, the organization and effective representation of this information has become crucial. In this context, knowledge graphs have emerged as a powerful solution, applicable in a variety of areas, from consumer systems to critical infrastructures. To explore this potential, this study focuses on the development of a knowledge graph using data from the International Congress on Knowledge and Innovation (CIKI) 2023 and the UFSC Institutional Repository, implemented on the Neo4j platform. The process of building the graph involved extracting, modeling and inserting data, allowing analysis of the interconnections between articles, authors and institutions. This approach made it possible to identify emerging areas of research, map collaborations and analyze the evolution of topics over time. In addition, visualization tools and graph analysis algorithms were used to highlight patterns and areas with potential for innovation, demonstrating the effectiveness of knowledge graphs. Knowledge graphs use metadata to create rules that organize and interpret data, automating optimization processes. They maximize the benefits of information, improve forecasts and facilitate agile responses in dynamic contexts. Neo4j stands out due to its intuitive use, flexibility, efficiency and scalability, and is widely used in areas such as recommendation systems and fraud detection. Finally, the dissertation highlights the importance of interdisciplinary and international collaboration to overcome challenges and promote significant advances in knowledge engineering. The integration of information from CIKI 2023 and the UFSC repository revealed patterns of collaboration and academic contributions, reinforcing the importance of events such as CIKI in promoting innovation and scientific collaboration. Thus, this study not only validates the practical usefulness of knowledge graphs, but also underlines their essential role in the evolution of scientific and technological research.