知识图谱数据管理：理论、技术与挑战的全面综述

本文综述了知识图谱数据管理的研究现状和发展趋势。知识图谱作为人工智能的关键支撑，随着各领域大规模知识图谱的构建和共享，对数据管理的需求变得尤为重要。文章首先概述了知识图谱的数据模型，包括Resource Description Framework (RDF)图模型和属性图模型，这两种模型是知识图谱表达和组织知识的核心。接着，讨论了五种主要的知识图谱查询语言，如SPARQL（可扩展置标本词查询语言）、Cypher（Neo4j图形数据库的语言）、Gremlin（Apache TinkerPop的图形查询语言）、PGQL（PostgreSQL的图查询语言）以及G-CORE，这些语言支持高效的数据检索和分析。 知识图谱存储管理是另一个核心话题，文章区分了基于关系的存储方法，如将图谱映射到关系型数据库，和原生知识图谱存储管理，如NoSQL图数据库，如 Neo4j 和 OrientDB，它们提供了针对图结构优化的性能。在查询操作方面，文章着重介绍了图模式匹配、导航式查询和分析型查询，这些都是理解知识图谱复杂网络的关键。 接下来，文章详述了主流的知识图谱管理系统，包括基于RDF三元组的存储库和专门设计用于处理图结构的图数据库。对于分布式系统和框架，文章也给出了相关介绍，这在处理大规模知识图谱时至关重要。此外，文中还提到了知识图谱的评测基准，帮助评估不同管理系统的性能和效率。 最后，对未来的研究方向进行了展望，包括更高效的存储技术、更智能的查询优化算法、跨图谱数据的融合以及在云计算和边缘计算环境下的知识图谱管理等。这篇综述为理解和构建高效、可扩展的知识图谱数据管理系统提供了全面的视角，对于知识图谱领域的研究人员和实践者具有重要的参考价值。