知识图谱实战:存储与选型深度解析
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更新于2024-07-17
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在"知识图谱实战开发案例完全剖析-第3部分"文档中,主要讨论了知识图谱在实际项目中的应用与技术细节。该部分聚焦于知识图谱的存储和数据模型选择。首先,讲解了知识存储的不同模型,包括传统的关系数据库(如RDBMS)和专门针对图形数据设计的图数据库(如Neo4j),以及RDF(Resource Description Framework)这一标准模型。
1.1 知识存储模型部分介绍了RDF的基本概念,它由资源(Resource)、属性(Property)和属性值(Value)组成,每个RDF三元组代表一个资源具有某个属性及其对应的值。RDF适用于表示复杂网络关系,W3School的教程提供了更深入的理解(<http://www.w3school.com.cn/rdf>)。
1.2 存储模型的选择原则被讨论,可能涉及数据效率、查询性能和可扩展性等多方面考量。关系型数据库中的设计策略也被提及,比如将数据分为三元组表、属性表进行垂直分割,以优化查询性能。
1.3 对于关系型数据库,如如何将RDF三元组映射到表结构,以及垂直分割的具体实现方法进行了详细阐述。同时,还对比了RDF与图数据库在处理复杂关系上的优势。
2.1 和2.2 部分着重讨论了RDF和图数据库的发展趋势,包括当前市场上的流行数据库排行榜,例如DB-engines.com的RDF store排名,这表明了这些技术在行业内的受欢迎程度和竞争格局。
2.3 图数据库的发展趋势同样受到了关注,强调了它们在处理图形数据时的优势,可能是性能、灵活性或特定的查询优化特性。
2.4 和2.5 节则具体推荐了Jena作为开源Java框架,它包含了核心RDF API、SPARQL查询与更新功能、Fuseki服务器用于通过HTTP提供服务、Assembler用于声明式构建模型、推理功能以及丰富的文档支持,包括JavaDoc和文本搜索增强的索引。
总结来说,这部分文档深入探讨了知识图谱存储的关键技术,包括数据模型的设计选择、RDF的结构与使用、图数据库的比较以及Jena这样的实用工具的介绍,为读者提供了实际开发知识图谱应用所需的技术参考和指导。
2020-07-05 上传
2021-04-24 上传
2021-04-08 上传
2023-03-29 上传
2022-11-11 上传
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