关系型数据库向图数据库的转换方法

由于关系型数据库和图数据库存储模式的天然差别,将关系型数据库中的数据转存到图数据库的过程中,需解决对于关系的定义、节点唯一性以及保留原数据库约束信息的主要问题。针对上述问题,提出了一种关系型数据库向图数据库转换的方法。首先通过自定义或使用已有主键,并结合数据库表名的唯一性,解决了节点唯一性的问题;通过不同的配置方案,最大化保留了原关系型数据库的约束信息;然后提出了基于配置与中间表的边定义方法(Edge Definition Method based on Configuration and Intermediate Table,EDCIT),针对多种类型的数据库提供不同关系的映射方案,解决了转换过程中对于关系的定义。最终,通过对多个数据集进行实验,并使用Gremlin语句对转换后的数据进行测试,验证了转换后的数据具有完整性和可靠性。

基于属性图模型的领域知识图谱构建方法

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。