缺失路径：知识图谱中的不完备性分析

知识图谱（KG）允许在异构数据存在差异的情况下进行合并与连接；它们按设计就是不完备的。然而，KG 数据生产者需要尽可能确保最佳的不完备性水平。困难在于，他们无法区分那些本可且应当被修复的不完备实体情形。我们提出一种新的可视化工具：缺失路径（The Missing Path），以辅助他们识别可被修复的连贯实体子集。它依赖于一张地图，根据实体的不完备轮廓对其分组。该地图与直方图和堆叠图相协调，以支持交互式探索与分析；可将某子集的摘要与完整集合的摘要比较以揭示其区分性特征。我们与 9 位 Wikidata 贡献者开展了迭代设计过程与评估。参与者获得洞察并发现了识别待修复连贯子集的多种策略。