知识图谱数据管理研究综述

冯志勇1彭鹏2王朝坤3王鑫1邹磊4

1.天津大学; 2.北京大学; 3.清华大学; 4.湖南大学;

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,…展开v

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

所属期刊栏目：30

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61572353;天津市自然科学基金17JCYBJC15400

在线出版日期：2019-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共36页

页码：2139-2174