(武汉大学计算机学院 武汉 430072) (feiw@whu.edu.cn)
出版日期: 2019-08-01基金资助:国家重点研发计划项目(2018YFB1003400);国家自然科学基金项目(61572376);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2042019k10278);国家自然科学基金联合基金重点项目(U1811263)Low-Redundancy Knowledge Graph Management with Range Query Support
Wang Fei, Qian Tieyun, Liu Bin, Peng Zhiyong(School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072)
Online: 2019-08-01摘要/Abstract
摘要： 随着越来越多的数据以知识图谱的形式进行组织和发布，知识图谱的管理引起了大量的关注.现有知识图谱管理方法存在2个明显的缺陷：1)逻辑存储建模产生了大量的数据冗余，无法有效地支持连续属性的范围查询；2)语义存储建模代价昂贵，不能有效地适应查询的动态演化.提出了聚簇对象代理模型(cluster object deputy model, CODM)进行知识和元知识的建模管理.该模型具有2个特点,分别是模式化的逻辑存储建模和轻量级的语义存储建模.CODM设计了基于集合编辑距离的模式聚簇算法将知识图谱转化为模式数据，实现了数据的模式化存储，支持了面向属性数据类型的索引特化.此外，CODM构建类的层次系统建模实体之间的各种语义关联，采用对象指针实现了轻量级的泛化语义关联物化.实验结果证明:CODM不仅能够极大地减少数据冗余和有效地支持范围查询，而且加速了复杂查询的处理效率.
参考文献
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