【摘 要】
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DBLP数据不但数据规模大，而且数据之间存在多种类型的关联关系，包括合作关系、写作关系、引用关系等。采用关系数据存储时不但存在大量的数据冗余，并且难于动态更新，为解决复杂关
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61100166);陕西省教育科技专项(11JK1035)
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DBLP数据不但数据规模大，而且数据之间存在多种类型的关联关系，包括合作关系、写作关系、引用关系等。采用关系数据存储时不但存在大量的数据冗余，并且难于动态更新，为解决复杂关联关系的高效存储与动态更新问题，提出一种基于图形数据库的DBLP数据表示与存储方法，论文、作者、书籍等实体以节点存储，而实体间的各种关系以多类型的边存储。实验表明该方法能够有效支持关联关系的动态增删、多阶查询、深度遍历、广度遍历等操作，有效解决了复杂关联关系的数据存储问题。
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