知识图谱数据管理系统的设计与实现作者:王丽娟吴刚来源:《电子技术与软件工程》第24期本文在调研考察了多个图数据库的基础上,综合考量了分布式、扩展性、可用性、查询语言、容错性、存储后端、一致性等因素,并充足结合知识图谱数据本身所含有的特点,选用了现在流行的图数据库系统Titan作为底层存储,并对其进行进一步进一步的研究,在此基础上实现了一种知识图谱数据管理系统
此系统能对知识图谱数据进行管理,涉及数据的导入、数据的查询以及数据的修改,能支持billion数据量的存储,以及图上的基本操作,这些操作响应时间都在秒级
【核心词】大数据大图知识图谱图数据库1绪论知识图谱是一种知识数据的管理方式,通过语义检索技术获取并有机整合多源数据,用于提高搜索引擎的质量
知识图谱本质上是一种语义网络
其结点代表实体(entity)或者概念(concept),边代表实体/概念之间的多个语义关系
知识图谱在语义搜索、智能问答、知识工程、数据挖掘等领域有着广泛的应用
考虑到知识图谱所含有的大规模、图构造等特点,研究知识图谱数据的高效存储,检索,以及展示等问题含有重要的实际意义和应用价值
图数据库是一种NoSql数据库
采用图数据库的因素很简朴,由于知识图谱含有大规模、图构造等特点
图是关系的子集,它能够转化成关系模型,然而通用的关系模型对将图构造拆分成顶点、边、属性这些表,使得简朴的图遍历成为开销巨大的join操作,同时也丢失了图构造的整体性
而图数据库的扩展性和灵活性非常好,合用于复杂关系管理和关系查询推理
多数图数据库提供了适合体现图构造和图查询的查询语言,有助于对图的遍历查询,并且效率高
图数据库在解决这类数据上含有巨大的优势
2有关技术介绍2
1RDF介绍资源描述框架是由W3C提出的一种数据模型,已经成为语义网领域存储关联数据的推荐原则
RDF提供了一种用于描述信息、使得信息能够在应用程序间不失