grafos_conocimiento.md

Una base de datos de conocimiento basada en grafos es un tipo de base que almacena hechos, entidades, relaciones y reglas en forma de grafo semántico, permitiendo a las máquinas entender, razonar y consultar información como si fuera un mapa del conocimiento.

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🧠 ¿Qué es una base de conocimiento?

Es una colección estructurada de conocimiento explícito, con información como:

• Conceptos (ej. Persona, Ciudad, Enfermedad)
• Relación entre ellos (ej. “viveEn”, “esCausaDe”, “trabajaPara”)
• Reglas o inferencias (ej. “Si X vive en Ciudad Y, y Y está en País Z, entonces X está en Z”)

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🔗 ¿Por qué usar grafos?

Porque el conocimiento no es tabular, es relacional.

Ejemplo:

(Ada Lovelace) —[nacióEn]→ (Londres)
(Londres) —[esCapitalDe]→ (Reino Unido)

Este formato:

• Permite navegar relaciones de manera natural.
• Es eficiente para hacer inferencias.
• Soporta consultas semánticas profundas.

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🛠️ ¿Con qué se construyen?

• Neo4j (con su extensión Neosemantics)
• RDF stores como GraphDB, Blazegraph, Apache Jena
• Lenguajes de consulta:
  • SPARQL (para RDF)
  • Cypher (para grafos como Neo4j)
  • OWL para inferencia semántica

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📚 Ejemplo real:

• Wikidata: una base de conocimiento abierta de tipo grafo.
• Google Knowledge Graph: usado en búsquedas para entender entidades y contextos.
• IBM Watson Discovery: combina grafos y NLP para responder preguntas técnicas.

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🔍 ¿Para qué sirve?

• Sistemas expertos
• Agentes inteligentes
• Chatbots con razonamiento
• Descubrimiento de conocimiento (KDD)
• Navegación de relaciones complejas
• Integración semántica de datos de múltiples fuentes

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