Freebase was a large collaborative knowledge base consisting of data composed mainly by its community members. It was an online collection of structured data harvested from many sources, including individual, user-submitted wiki contributions. Freebase aimed to create a global resource that allowed people (and machines) to access common information more effectively. It was developed by the American software company Metaweb and run publicly beginning in March 2007. Metaweb was acquired by Google in a private sale announced on 16 July 2010. Google's Knowledge Graph is powered in part by Freebase.
During its existence, Freebase data was available for commercial and non-commercial use under a Creative Commons Attribution License, and an open API, RDF endpoint, and a database dump is provided for programmers.
On 16 December 2014, Google announced that it would shut down Freebase over the succeeding six months and help with the move of the data from Freebase to Wikidata.
On 16 December 2015, Google officially announced the Knowledge Graph API, which is meant to be a replacement to the Freebase API. Freebase.com was officially shut down on 2 May 2016.
Both Graphd and MQL, the graph database and JSON-based query language developed by Metaweb for Freebase, are open-sourced by Google under the Apache 2.0 license, and are available on GitHub. Graphd is open-sourced on September 8, 2018. MQL is open-sourced on August 4, 2020.
On 3 March 2007 Metaweb announced Freebase, describing it as "an open shared database of the world's knowledge", and "a massive, collaboratively edited database of cross-linked data". Often understood as a database model using Wikipedia-turned-database or entity-relationship model, Freebase provided an interface that allowed non-programmers to fill in structured data, or metadata, of general information and to categorize or connect data items in meaningful, semantic ways.
Described by Tim O'Reilly upon the launch, "Freebase is the bridge between the bottom up vision of Web 2.
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Dans le domaine de la représentation des connaissances, un graphe de connaissances (knowledge graph en anglais) est une base de connaissance modélisant les données sous forme de représentation graphique. Depuis le développement du web sémantique, les graphes de connaissances sont souvent associés aux projets de données ouvertes du web des données, visant surtout à connecter les concepts et entités. Ils sont fortement liés aux et utilisés par les moteurs de recherches, dont certains, tels Google, ont développé leur propre graphe de connaissances.
YAGO (Yet Another Great Ontology) est une base de connaissance créée par l'institut Max-Planck d'informatique à Sarrebruck. Elle est constituée à partir d'informations extraites de Wikipédia et d'autres sources. En 2012, YAGO2s, la deuxième version de YAGO, possède d'entités avec plus de d'informations à propos de ces entités. Les connaissances de YAGO sont extraites de Wikipédia (catégories, redirections, infoboxes), de WordNet (synsets, hyponymie), et de GeoNames.
DBpedia est un projet universitaire et communautaire d'exploration et extraction automatiques de données dérivées de Wikipédia. Son principe est de proposer une version structurée et normalisée au format du web sémantique des contenus de Wikipedia. DBpedia vise aussi à interconnecter Wikipédia avec d'autres ensembles de données ouvertes provenant du Web des données. DBpedia a été conçu par ses auteurs comme l'un des , connu également sous le nom de Web des données, et l'un de ses possibles points d'entrée.
The current information landscape is characterised by a vast amount of relatively semantically homogeneous, when observed in isolation, data silos that are, however, drastically semantically fragmented when considered as a whole. Within each data silo, inf ...
The discovery of web documents about certain topics is an important task for web-based applications including web document retrieval, opinion mining and knowledge extraction. In this paper, we propose an agent-based focused crawling framework able to retri ...