【摘 要】
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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
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876
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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.
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