关系型数据的知识抽取和RDF转换框架及实现

摘要：

关系数据库是行业中广泛使用的数据存储和管理方案,根据自定义的本体模型从关系型数据中进行知识抽取并转换成RDF是构建行业知识图谱的关键步骤.但是当前关系数据的知识抽取方案,需要进行大量的查询语句和映射的编辑工作,映射语句编码的工作量和映射的维护是关系型数据的知识抽取的主要障碍.针对以上问题提出一种能够自动解析关系数据和本体模型并生成对应关系,支持可视化调整和修正的关系型知识抽取转换框架.该框架简化了映射编辑和维护工作,提供了更自动化和简单易用的关系型数据的知识抽取的解决方案.最后应用该框架进行知识图谱的构建的实验表明,该框架能够较为高效地对关系数据进行知识抽取并转换成RDF.

关键词：知识图谱、知识抽取、关系型数据、RDB2RDF、本体模型

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：无锡市产业前瞻与关键技术研发资助项目G20202018

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：213-223