[發明專利]基于圖形數據庫Neo4j的RDF數據探尋方法

在審

• 申請號: 202011448264.5
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN112559780A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 江偉豪;嚴麗;屠要峰;周祥生
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F16/53
• 分類號: G06F16/53;G06F16/51;G06F16/22
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 曹蕓

本發明公開了一種基于圖形數據庫Neo4j的RDF數據探尋方法，屬于RDF數據探尋領域。本發明將RDF數據模型轉化為屬性圖模型并持久化到Neo4j數據庫當中，且為用戶提供了簡明的查詢屬性圖構造接口，用戶基于所要探尋的信息構建出查詢屬性圖，選擇對應的探尋模式，系統將查詢屬性圖轉化為Neo4j的查詢語言Cypher，并匹配查詢屬性圖中相關的數據，最終也以屬性圖的形式返回到展示界面中供用戶瀏覽。此外，系統還提供了節點的深入查詢，屬性過濾，歷史記錄查找等可視化操作供用戶對所返回的數據進行再探尋操作。本方法通過將RDF數據轉化為接近現實世界關聯數據的屬性圖模型，從而減少數據的冗余，以及降低普通用戶探尋RDF數據集的門檻。

技術領域

本發明公開了一種基于圖形數據庫 Neo4j 的RDF（Resource DescriptionFramework，資源描述框架）數據探尋方法，屬于 RDF 數據探尋領域。

背景技術

由于 RDF 數據模型可用于表達關聯數據，并且具有機器可讀性的特點，RDF 被廣泛應用于機器之間的數據傳輸、數據交換、以及邏輯推理等過程。RDF 是以三元組為核心的框架，無論使用哪種表示形式，RDF 模型所表達的語義都是不變的，所以 RDF 被廣泛應用到社交網絡、軍事領域、知識工程等領域當中。

隨著 RDF 數據的廣泛應用，普通用戶對于 RDF 數據集探尋的要求變得越來越高。其中，阻礙普通用戶對 RDF 數據集進行探尋操作的困難具體有以下3個方面：(1)普通用戶不具備 RDF 數據模型的相關知識，(2)對于 RDF 數據集的查詢通常需要結構化查詢語言（SPARQL）來協助，結構化查詢語言的學習對于普通用戶來說學習成本太高，(3)三元組表達形式便于機器理解，但對于不具備 RDF 相關知識的普通用戶從三元組中查找數據難度過高，需要更加簡潔的表示形式給用戶展示數據。

由于普通用戶對于探尋 RDF 數據集的需求，RDF 探尋方法的研究成為了一個熱門的領域。為了解決以上 RDF 探尋過程中的困難，研究人員在探尋過程中加入了各種新型的數據探尋技術。其中，關鍵字搜索為最常見的 RDF 探尋方法，其無需用戶掌握 RDF 的相關知識，只需要用戶輸入所需要查詢的內容即可返回數據集中與關鍵字相關的信息。雖然關鍵詞搜索具有操作簡單的特點，但是所返回的信息包含大量的冗余信息，需要用戶去甄別，從而加重了用戶在探尋過程中的負擔。另一種應用廣泛的探尋技術為分面搜索，其探尋過程與用戶使用瀏覽器瀏覽信息類似，數據集信息按照不同的特征（類型）被分成不同的面，每個面下再根據不同的特征進行分面，用戶通過具體特征選擇對應的分面不斷將查詢范圍縮小，最終找到所感興趣的信息。分面搜索通過對數據進行不斷的分面縮減搜索數據的范圍，用戶選擇分面的過程中可以對數據集的概況進行了解，便于用戶進行分面的選擇。由于數據根據不同的特征進行不斷的分面，所以每個面所展示的數據由分面特征所決定，從而不利于展示原數據的關聯性，而且用戶在分面搜索的探尋過程中無法進行跳躍式的查詢，只能通過不斷選擇分面去探尋，從而降低了探尋數據的效率。此外，新型的探尋方法當中有基于自然語言處理接口去開發的探尋方法，對于該方法的研究大多需要大量的訓練數據去訓練其中的模型，其加大了大規模不同 RDF 數據集探尋的難度。

屬性圖模型更加接近現實世界的關聯數據，用屬性圖模型表示關聯數據將利于用戶去理解以及操作，而且新型的基于屬性圖模型開發的圖形數據庫在處理關聯數據的領域中具有明顯的優勢，其高效的檢索匹配能力以及對于關聯數據的匹配算法都可以幫助研究人員開發出簡易的探尋方法。利用圖數據庫進行 RDF 數據探尋，是一個新型的 RDF 探尋領域。

發明內容

為了解決 RDF 探尋過程中數據冗余的問題，以及降低普通用戶探尋 RDF 數據的難度，本發明提出了一種基于圖形數據庫Neo4j的RDF數據探尋方法。

本發明為解決其技術問題采用如下技術方案：

一種基于圖形數據庫 Neo4j的RDF數據探尋方法，包括如下步驟：

（1）提出了將 RDF 模型轉化為屬性圖模型，并將 RDF 數據持久化到圖形數據庫Neo4j 中的方法；