典型文献
基于属性图模型的领域知识图谱构建方法
文献摘要：
随着大数据时代的到来,各个行业领域需要处理的数据之间的关系数量呈几何级数增长,亟需一种支持海量复杂数据关系表示能力的数据模型,即领域知识图谱.虽然领域知识图谱展现了巨大的潜力,但不难发现目前仍然缺乏成熟的构建技术和平台.如何快速构建出领域知识图谱是一个重要挑战.在对领域知识图谱进行系统的研究后,提出了一种基于属性图模型的领域知识图谱构建方法.该方法对于存储在多种原始业务数据库中的结构化、半结构化数据,通过约定图数据库的数据对接协议、多种图实体模式和关系模式配置方案等方式,完成对应的高质量完整的图谱模式构建;然后将原始数据库的实例数据经过抽取、转换后加载到属性图数据库HugeGraph中,完成领域知识图谱的构建.最终,通过对多个数据集进行实验,并使用Gremlin语句对知识图谱数据进行测试,验证了所提方法具有完整性和可靠性.
文献关键词：
图数据库;知识图谱构建;领域知识图谱;属性图模型;HugeGraph
中图分类号：
作者姓名：
梁静茹;鄂海红;宋美娜
作者机构：
北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876
文献出处：
引用格式：
[1]梁静茹;鄂海红;宋美娜-.基于属性图模型的领域知识图谱构建方法)[J].计算机科学,2022(02):174-181
A类：
HugeGraph,Gremlin
B类：
属性图模型,领域知识图谱,知识图谱构建,构建方法,呈几何,几何级数,复杂数据,数据关系,关系表示,示能,数据模型,不难,构建技术,快速构建,始业,业务数据,半结构化数据,约定,图数据库,数据对接,关系模式,配置方案,量完,模式构建,原始数据,后加载,载到,语句,谱数据
AB值：
0.283274
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