Bilgi Ağları (Knowledge Graphs)

1. Amaç

Doküman, konu, yazar, etiket ve atıf gibi varlıklar arasındaki ilişkileri graph yapısıyla modellemek; ilişki tabanlı keşif ve analiz olanağı sağlamak.

2. Problem Tanımı

Veriler silolar halinde — yazar listesi ayrı, etiket listesi ayrı, atıf bağlantısı ayrı.
"Bu konuyu çalışan yazarlar arasındaki iş birlikleri" gibi sorular çok adımlı join gerektiriyor.
İlişki tipleri standart değil; aynı kavram farklı adlandırmalarla geçiyor.

3. Kapsam ve Kapsam Dışı

Kapsam: Varlık-ilişki modeli, ilişki tiplerinin standardizasyonu (author_of, cites, related_to...), kavramsal tasarım, MVP graph şeması.
Kapsam dışı: Tüm graph altyapısının üretime alınması, gerçek zamanlı sorgu motoru tuning'i.

4. Yöntemler ve Yaklaşımlar

Varlık çıkarma: Tez metni / metadata'dan kişi, kurum, konu, yöntem çıkarımı.
Varlık normalleştirme: Aynı kişiyi/kurumu farklı yazımlardan birleştirme (bkz. Metadata Matching).
İlişki tipi standardizasyonu: Kapalı bir ilişki sözlüğü (taxonomy).
Graph saklama: Neo4j, ArangoDB veya RDF tabanlı seçenek değerlendirilecek.
Embedding ile zenginleştirme: Varlık ve ilişkiler için graph embedding (Node2Vec, TransE) ile semantik benzerlik.

5. Bağlı Domainler

Bileşen	Bağlı Domain
Atıf ilişkileri	Atıf Zekası
Varlık eşleştirme + temizlik	Editöryel Yardım
Konu kümeleri (graph node grupları)	Editöryel Yardım → Outlier Detection
Semantik benzerlik (varlık embedding)	Anlamsal Arama

6. Deneyler ve Bulgular

Bilgi Ağları için birinci sınıf veri kaynağı Qwen2.5-14B fine-tune ile çıkarılan yapılandırılmış makale metadata'sı. JSON validity %98, yazar/dergi/referans alanları graph beslemesi için kullanılabilir seviyede.

Deney	Karar Kartı	İlgi
Qwen2.5-14B Metadata Extraction	`30_Deneyler/05_Qwen-Metadata-Extraction.md`	`authors[]`, `journal`, `references[]` → graph node + edge'ler

Roadmap belgesi: 90_Roadmap/Bilgi-Aglari-MVP.md.

7. Mevcut Durum

Roadmap aşaması. Kavramsal tasarım yapılıyor; teknoloji seçimi henüz açık. Veri kaynağı tarafında Qwen pipeline'ı hazır.

8. Sonraki Adımlar

MVP graph şemasının tanımlanması (varlık + ilişki sözlüğü).
5.000 tez ile pilot graph yüklemesi.
Örnek 10 sorgu üzerinden teknoloji karşılaştırması (Neo4j vs ArangoDB vs Postgres + pgvector + JSON).
UI prototipi (graph keşif).