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摘要:
知识图谱是人工智能的重要基石.各领域大规模知识图谱的构建和发布对知识图谱数据管理提出了新的挑战.以数据模型的结构和操作要素为主线,对目前的知识图谱数据管理理论、方法、技术与系统进行研究综述.首先,介绍知识图谱数据模型,包括RDF图模型和属性图模型,介绍5种知识图谱查询语言,包括SPARQL、Cypher、Gremlin、PGQL和G-CORE;然后,介绍知识图谱存储管理方案,包括基于关系的知识图谱存储管理和原生知识图谱存储管理;其次,探讨知识图谱上的图模式匹配、导航式和分析型3种查询操作.同时,介绍主流的知识图谱数据库管理系统,包括RDF三元组库和原生图数据库,描述目前面向知识图谱的分布式系统与框架,给出知识图谱评测基准.最后,展望知识图谱数据管理的未来研究方向.
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文献信息
篇名 知识图谱数据管理研究综述
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 知识图谱 数据管理 数据模型 查询语言 存储管理 查询操作
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 2139-2174
页数 36页 分类号 TP182
字数 32557字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.005841
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邹磊 北京大学计算机科学技术研究所 14 121 5.0 11.0
2 冯志勇 天津大学智能与计算学部 146 1072 17.0 24.0
4 王朝坤 清华大学软件学院 17 137 7.0 11.0
5 王鑫 天津大学智能与计算学部 56 364 10.0 16.0
11 彭鹏 湖南大学信息科学与工程学院 8 53 5.0 7.0
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期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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