Google Knowledge Graph

```wiki

رسم بياني المعرفة من جوجل

رسم بياني المعرفة من جوجل (Google Knowledge Graph) هو نظام يستخدمه محرك البحث جوجل لفهم الحقائق حول الأشخاص والأماكن والشيء، وكيف ترتبط هذه الحقائق ببعضها البعض. بدلاً من مجرد عرض قائمة بالروابط التي تحتوي على كلمات رئيسية، يسعى رسم بياني المعرفة إلى فهم *معنى* استعلام البحث وتقديم إجابات مباشرة وذات صلة. هذا المقال موجه للمبتدئين ويهدف إلى شرح هذا المفهوم بالتفصيل، مع التركيز على أهميته وكيفية عمله وتطبيقاته، مع ربطه ببعض المفاهيم في عالم الخيارات الثنائية، حيث يمكن استخدام فهم البيانات بشكل أفضل لاتخاذ قرارات مستنيرة.

ما هو رسم بياني المعرفة؟

ببساطة، رسم بياني المعرفة هو قاعدة بيانات ضخمة تجمع المعلومات من مصادر متعددة، وتنظمها في شكل شبكة من الكيانات (Entities) والعلاقات بينها. الكيانات هي أشياء حقيقية أو مجردة مثل:

الأشخاص: ألبرت أينشتاين، ماري كوري
الأماكن: باريس، جبل إفرست
المنظمات: جوجل، الأمم المتحدة
الأحداث: الحرب العالمية الثانية، الألعاب الأولمبية
المفاهيم: الجاذبية، الخيارات الثنائية (كمفهوم مالي)

العلاقات تربط هذه الكيانات ببعضها البعض. على سبيل المثال:

ألبرت أينشتاين *هو* فيزيائي.
باريس *تقع في* فرنسا.
جوجل *هي* شركة تكنولوجيا.

هذا التنظيم يسمح لجوجل بفهم السياق والمعنى وراء استعلامات البحث. بدلاً من مجرد البحث عن الكلمات الرئيسية، يمكن لجوجل فهم ما *يبحث عنه* المستخدم حقًا.

كيف يعمل رسم بياني المعرفة؟

يعتمد رسم بياني المعرفة على مجموعة من التقنيات، بما في ذلك:

استخراج المعلومات (Information Extraction): عملية تحديد واستخراج الحقائق من مصادر نصية مختلفة، مثل صفحات الويب والمقالات الإخبارية.
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP): مجال الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية.
التعلم الآلي (Machine Learning - ML): استخدام الخوارزميات لتعليم أجهزة الكمبيوتر التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
قواعد البيانات الرسومية (Graph Databases): نوع من قواعد البيانات مصمم لتخزين وإدارة البيانات التي ترتبط ببعضها البعض.

العملية بشكل عام كالتالي:

1. **جمع البيانات:** يقوم جوجل بجمع البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك صفحات الويب، وقواعد البيانات المنظمة، والمصادر الأخرى. 2. **استخراج المعلومات:** تستخدم تقنيات استخراج المعلومات لتحديد الكيانات والعلاقات في البيانات المجمعة. 3. **بناء الرسم البياني:** يتم استخدام قواعد البيانات الرسومية لتخزين الكيانات والعلاقات في شكل شبكة. 4. **الاستدلال (Inference): يستخدم جوجل تقنيات التعلم الآلي للاستدلال على حقائق جديدة من الحقائق الموجودة. على سبيل المثال، إذا كان جوجل يعرف أن باريس تقع في فرنسا وأن فرنسا دولة أوروبية، فيمكنه الاستدلال على أن باريس تقع في أوروبا. 5. **تقديم النتائج:** عندما يقوم المستخدم بإجراء بحث، يستخدم جوجل رسم بياني المعرفة لفهم استعلام البحث وتقديم إجابات مباشرة وذات صلة.

ما هي فوائد رسم بياني المعرفة؟

يوفر رسم بياني المعرفة العديد من الفوائد، بما في ذلك:

نتائج بحث أكثر دقة وصلة: من خلال فهم معنى استعلام البحث، يمكن لجوجل تقديم نتائج أكثر دقة وصلة باحتياجات المستخدم.
إجابات مباشرة: بدلاً من مجرد عرض قائمة بالروابط، يمكن لجوجل تقديم إجابات مباشرة للأسئلة. على سبيل المثال، إذا بحثت عن "متى ولد ألبرت أينشتاين؟"، فسيظهر لك جوجل تاريخ ميلاده مباشرة في أعلى نتائج البحث.
اكتشاف معلومات جديدة: يمكن لرسم بياني المعرفة مساعدة المستخدمين على اكتشاف معلومات جديدة لم يكونوا يبحثون عنها بشكل صريح. على سبيل المثال، إذا بحثت عن "ألبرت أينشتاين"، فقد يعرض لك جوجل معلومات حول أعماله الأخرى، أو عن العلماء الآخرين الذين عملوا معه.
تجربة بحث محسنة: بشكل عام، يوفر رسم بياني المعرفة تجربة بحث أكثر سلاسة وفعالية للمستخدمين.

رسم بياني المعرفة والخيارات الثنائية: فرص وتحليلات

قد يبدو ربط رسم بياني المعرفة بالخيارات الثنائية بعيدًا، لكن هناك أوجه تشابه واستخدامات محتملة. الخيارات الثنائية تعتمد بشكل كبير على تحليل البيانات واتخاذ قرارات سريعة بناءً على المعلومات المتاحة. رسم بياني المعرفة يمكن أن يساعد في:

**تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):** استخدام NLP لتحليل الأخبار والمقالات ووسائل التواصل الاجتماعي لتحديد المشاعر العامة تجاه أصل معين (مثل سهم شركة). هذه المعلومات يمكن أن تكون حاسمة في اتخاذ قرارات تداول الخيارات الثنائية.
**تحديد الارتباطات (Correlation Identification):** تحديد العلاقات بين الأحداث المختلفة والأصول المالية. على سبيل المثال، قد يربط رسم بياني المعرفة بين قرار سياسي معين وتأثيره المحتمل على أسعار النفط، مما يؤثر بدوره على تداول النفط بالخيارات الثنائية.
**تحليل المخاطر (Risk Analysis):** تحديد المخاطر المحتملة المرتبطة بأصل معين. على سبيل المثال، قد يربط رسم بياني المعرفة بين شركة معينة ودعوى قضائية كبيرة، مما يشير إلى زيادة المخاطر.
**توقع الاتجاهات (Trend Forecasting):** استخدام التعلم الآلي لتحليل البيانات التاريخية وتوقع الاتجاهات المستقبلية. هذا يمكن أن يساعد المتداولين في استراتيجية المتابعة بالاتجاه و استراتيجية الاختراق.
**تحديد الأخبار الزائفة (Fake News Detection):** التحقق من مصداقية الأخبار والمعلومات قبل اتخاذ قرارات التداول. هذه القدرة ضرورية لتجنب فخاخ الأخبار التي قد تؤدي إلى خسائر.

على سبيل المثال، يمكن لرسم بياني المعرفة ربط أخبار حول ارتفاع أسعار الفائدة في الولايات المتحدة بتأثير محتمل على أسعار صرف العملات، مما يساعد المتداولين في تداول العملات بالخيارات الثنائية. كما يمكنه ربط تقارير الأرباح للشركات بتقييمات المحللين وتوقعات الأسهم، مما يساعد في استراتيجية تداول الأرباح.

تطبيقات رسم بياني المعرفة

بالإضافة إلى البحث، يتم استخدام رسم بياني المعرفة في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك:

المساعدون الافتراضيون (Virtual Assistants): مثل سيري و جوجل أسيستانت، يستخدمون رسم بياني المعرفة لفهم أسئلة المستخدمين وتقديم إجابات دقيقة.
التوصيات (Recommendations): تستخدم أنظمة التوصية رسم بياني المعرفة لتقديم توصيات مخصصة للمستخدمين بناءً على اهتماماتهم.
الرعاية الصحية (Healthcare): يمكن استخدام رسم بياني المعرفة لمساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض وتحديد العلاجات المناسبة.
التعليم (Education): يمكن استخدام رسم بياني المعرفة لإنشاء مواد تعليمية تفاعلية ومخصصة.
التسويق (Marketing): يمكن استخدام رسم بياني المعرفة لفهم سلوك المستهلكين واستهدافهم بشكل أكثر فعالية.

مستقبل رسم بياني المعرفة

يتطور رسم بياني المعرفة باستمرار، ومن المتوقع أن يلعب دورًا متزايد الأهمية في المستقبل. بعض الاتجاهات المستقبلية تشمل:

الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI): دمج رسم بياني المعرفة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى جديد ومبتكر.
الرسم البياني المعرفي الموزع (Distributed Knowledge Graph): توزيع رسم بياني المعرفة عبر شبكة من الأجهزة لزيادة قابلية التوسع والمرونة.
الرسم البياني المعرفي متعدد اللغات (Multilingual Knowledge Graph): دعم لغات متعددة لتمكين الوصول إلى المعلومات من جميع أنحاء العالم.

استراتيجيات الخيارات الثنائية ذات الصلة

الموارد الإضافية

[Google Knowledge Graph Search](https://www.google.com/search)
[Wikipedia - Knowledge Graph](https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_graph)

الخلاصة

رسم بياني المعرفة من جوجل هو تقنية قوية لديها القدرة على تغيير الطريقة التي نتفاعل بها مع المعلومات. من خلال فهم معنى استعلامات البحث وتقديم إجابات دقيقة وذات صلة، فإنه يوفر تجربة بحث محسنة. وفي مجالات مثل الخيارات الثنائية، يمكن أن يوفر أدوات قيمة لتحليل البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة. مع استمرار تطور هذه التقنية، من المتوقع أن تلعب دورًا متزايد الأهمية في حياتنا اليومية.

الفئة:قواعد_المعرفة ```

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين