) RPQ 超集 (增加通过表达式比较属性值) RPQ 超集 (增加比较路径上的顶点和边) RPQ 超集 (增加复杂路径表达式) 语义 任意路径、集合 4 无重复边 5、包 2 任意路径 6、包 2 最短路径...水平表的每行记录存储知识图谱中一个主语的所有谓语 和宾语。实际上, 水平表相当于知识图谱的邻接表。水平表的列数是知识图谱中不同谓语的数量, 行数是知识图 谱中不同主语的数量。...2.3 属性表 属性表 (property table) 存储方案是对水平表的细分，将同类主语存到一个表中，解决了表中列数目过多的问题。...实际上，水平表就是属性表的一种极端情况，即水平表是将所有主语划归为一类，因此属性表中的空值问题得到很大的缓解。...属性表仍存 在如下一些缺点： (1) 对于规模稍大的真实知识图谱数据，主语的类别可能有几千到上万个，需要建立几千到上万个表，这往往超过了关系数据库的限制 (2) 即使在同一类型中，不同主语具有的谓语集合也可能差异较大
水平表的每行记录存储知识图谱中一个主语的所有谓语 和宾语。实际上, 水平表相当于知识图谱的邻接表。水平表的列数是知识图谱中不同谓语的数量, 行数是知识图 谱中不同主语的数量。...实际上，水平表就是属性表的一种极端情况，即水平表是将所有主语划归为一类，因此属性表中的空值问题得到很大的缓解。...属性表仍存 在如下一些缺点：(1) 对于规模稍大的真实知识图谱数据，主语的类别可能有几千到上万个，需要建立几千到上万个表，这往往超过了关系数据库的限制(2) 即使在同一类型中，不同主语具有的谓语集合也可能差异较大..., 解决了空值问题;(2) 一个主语的一对多联系或多值属性存储在谓语表的多行中, 解决了 多值问题;(3) 每个谓语表都按主语列的值进行排序, 能够使用归并排序连接 (merge-sort join)...基于成熟的 SQL 引擎AllegroGraph商业RDF 图 / 三元组索引SPARQL对语义推理功能具有较为完善的支持GraphDB商业RDF 图 / 三元组索引SPARQL支持语义 Web 标准的主流产品
对一个目录及其子目录所有文件添加权限 命令： chmod 777 -R ./html 给予html目录下可读可写可操作权限。 或者 chmod -R u+x ./html
"维基数据"将维基百科的所有数据，整理成一个可以机器处理的数据库，方便查询。比如，山西省人口最多的地区是哪一个？ 这种问题在维基百科查询，非常费时，必须人工从一个个条目提取信息。...上面这段话，是自然语言的文本。我们先画出网络关系图。 ? 然后，转成 RDF 三元组。首先，给出谓语的 URL，及其对应的前缀。...三、SPARQL 查询语言 SPARQL 是 RDF 数据库的查询语言，跟 SQL 的语法很像。它的核心思想是，根据给定的谓语动词，从三元组提取符合条件的主语或宾语。 SPARQL 查询的语法如下。...如果返回的是符合条件的所有记录，变量可以用星号*代替，并且WHERE这个关键词在SELECT查询里面可以省略，最后一个三元组的结尾句号也可以省略，所以上面的查询也可以写成下面的样子。...album（主语）和:artist（谓语）的宾语。 四、维基数据查询示例：山西省人口最多的地区 下面通过维基数据查询"山西省人口最多的是哪一个地区"，进一步学习 SPARQL 语法。
【导读】维基数据（Wikidata）是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库，本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作，以便大家对维基数据有更深入的了解。...SPARQL的理念和概念 ---- ---- SPARQL是RDF数据库的查询语言。与SQL等关系数据库相比不同的是，项目不是任何表的一部分，而是像图表或网络一样相互链接的： ?...为了描述这些关系，我们可以使用三元组： 三元组是一个包含主语、谓语和宾语的语句。 例子： 德国（主语）有首都（谓语）柏林（宾语）。 柏林（主语）的坐标（谓语）为350万（宾语）。...欧盟（主语）有成员（谓语）德国（宾语）。 德国（主语）是（谓语）欧盟（宾语）的成员。 你可以拿出各种陈述来描述上面的图表。 这是SPARQL的一大优势。...如何获得正确的标识符？ ---- ---- 对于所有查询，正确确定的项目和关系是至关重要的。 为此，Wikidata使用特定的标识符。
问句可以看做残缺的三元组，提问的部分就是三元组中缺失的部分。问句中有些部分的具体内容在已经包含，可以作为已知条件。...【查询模板】 要从知识图谱中提取答案，需要有对应的查询语句——SPARQL，它的形式接近SQL。例如"清政府干了些什么？"，即(清政府,?x,?y)，就可以翻译成下面的SPARQL。...y } 这句话能够查找所有首元素为“清政府”的三元组，并提取出其中的后两个元素。结果大致是[("签订","天津条约"), ("兴办","洋务"),...] 上一个问句主语已知，需要查询谓词和宾语。...（简化起见，上例省略了命名空间）有关RDF、SPARQL等概念的教程，这个网站上有不错的资料：https://www.cambridgesemantics.com/blog/semantic-university...这个同时知道了主语和谓词签订的问题，在回答模板中也就不应该预先出现签订这个词。 确定了候选的问题模板集，然后就可以利用原始问句，从中找到语义最接近的具体模板（通过最小编辑距离）。
陈述句的主体大都可以表示为主谓宾，如三元组:主语：拜登， 谓语：当选，宾语：美国总统>以及主语：Twitter，谓语：封杀，宾语：特朗普>。...而在图模型中，由于图本身直接存储了部分关联，同时对顶点及其直接关联的定位能够足够高效（相比于join），进而使得图的关联发现与分析足够高效。...图计算和图学习在学术界也是较为不同的学者群体在各自研究。后文将以笔者在业务实践中，对图的三大类技术点的应用思考展开讨论。...子图的第三个优点，也是非常重要的优点就是描述多点多阶关联，如导出子图：给定图G及其点集V的某个子集V’，假设边集子集E’对应G中顶点同时属于V’的所有的边，则子图（V’，E’）为G在V’上的导出子图。...图计算的结果可以是点边具体的属性，如PageRank，Betweenness，置信度传播，聚集系数等等；也可以是点边子集所对应的属性或结构，如社区类的连通分量、图聚类、图分割、图染色等等，以及子图类的生成图
具体包括下面三个方面： 什么是图数据库 子图匹配查询及其优化方法 -- 01 什么是图数据库 首先，先回顾一下什么是数据库。 1....因为主语和宾语就是两个点，它们之间的关系就是一条边，因此是RDF Graph；不是把RDF数据看成Graph图，而是它本身就是Graph图，只是它不仅可以表示成三列表的形式，也可以表示成Graph图的形式...子图匹配的本质就是给一个Q，找到Q在G中的所有匹配，如示例中找到所有的二叉结构。 2. 问题的复杂性 从计算复杂性来讲，子图匹配是一个非常复杂的问题。...如果对查询图Q不加限制，子图匹配的判定是NP-Complete的；列举所有的子图匹配出现的位置是NP-Hard。...子图匹配的算法 在一篇SIGMOD 2020实验论文中指出，做子图匹配可以有两类算法，一类为基于深度搜索加回溯的方式（Backtracking Search），一类为基于广度优先的Multi-way
具体包括下面三个方面： 什么是图数据库 子图匹配查询及其优化方法 我们的工作 -- 01 什么是图数据库 首先，先回顾一下什么是数据库。 1....因为主语和宾语就是两个点，它们之间的关系就是一条边，因此是RDF Graph；不是把RDF数据看成Graph图，而是它本身就是Graph图，只是它不仅可以表示成三列表的形式，也可以表示成Graph图的形式...子图匹配的本质就是给一个Q，找到Q在G中的所有匹配，如示例中找到所有的二叉结构。 2. 问题的复杂性 从计算复杂性来讲，子图匹配是一个非常复杂的问题。...如果对查询图Q不加限制，子图匹配的判定是NP-Complete的；列举所有的子图匹配出现的位置是NP-Hard。...子图匹配的算法 在一篇SIGMOD 2020实验论文中指出，做子图匹配可以有两类算法，一类为基于深度搜索加回溯的方式（Backtracking Search），一类为基于广度优先的Multi-way
，辅料，配料及其具体数量和烹饪方法，与网上的一些菜谱网页相比更加简单直观； 可视化能够对各种菜品及关联关系有一个全局的认识，并能够显示每种菜品对应的图片； 智能问答系统可采用自然语言进行提问，系统反馈答案结果...可视化展示及搜索： 图片 图片 图片 同一类实体用相同颜色的节点表示，鼠标位于某个节点上方时显示其相关联的其它实体和之间的关系名称； 具有同一类实体显示开关，节点显示模式转换，并支持搜索功能；...pro版(开发中)：包含362大类，八千多种菜品之间的关联关系，包括菜品制作的各种原料和制作步骤。 2....文件夹结构 /data：包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt /external_dict：包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt query_main.py...2.1可以提问的问题类型： 1.某一类菜包含的具体菜品； 2.某一个特色菜品的所有原料； 3.某一个特色菜品的主料，辅料和配料； 4.某一个特色菜品的特点； 5.某一个特色菜品的制作步骤
并给出了我对Data Fabric的定义: Data Fabric是支持企业所有数据的平台，它作为一个统一的框架来管理、描述、组合和访问数据。该平台由企业知识图谱构成以创建统一的数据环境。...这里不同的是它可以建立一个框架来研究数据及其与其他数据的关系。...本体语言中的所有数据建模语句(以及其他所有东西)和数据知识图谱的世界本质上都是递增的。通过修改概念，可以很容易地在事后增强或修改数据模型。...，我在任何文章中都没有提到，但非常重要的一个概念是三元组的概念:主语、宾语和谓语(或实体-属性-值)。...RDF是三种基本语义Web技术之一，另外两种是SPARQL和OWL。并且RDF是语义Web的数据模型。 注意:顺便说一下，这些概念几乎都是随着万维网语义的新定义而来的，但是我们将它用于知识图谱。
用SQL查询是需要对表设计有一些要求的，同样的Gremlin和SPARQL两种查询标准都是对存储模式是有一定假设（或者要求）的。...这篇文章只讨论查询模式上的差异，并且对每一种的查询给出相应的例子，学习学习基本的语法、做做对比即可。...x ex:isInContinent ex:Africa . } 就是获取非洲国家的所有直接关联信息（所有出边，不包括入边）。...我更倾向于在做数据的时候一类一类的数据对应分别的表，仅仅在最后面向使用时转换成RDF格式。 问题3：SPARQL与Gremlin怎么取舍？...我曾经选用过这种方式，但是有一个比较大的问题是各家对Gremlin的实现不一，自动生成代码比较困难，实现的效率也不一样，让人比较头疼。
本实例数据获取方法：以周星驰为初始入口，获取其出演的所有电影；再获取这些电影的所有参演演员；最后获取所有参演演员所出演的全部电影。...在这个界面，我们创建电影知识图谱的类 / 概念。注意，所有的类都是 “Thing” 的子类。...RDFS/OWL本质上是一些预定义词汇（vocabulary）构成的集合，用于对RDF进行类似的类定义及其属性的定义。...选中某个实例，可以看到其包含的所有属性，如下图： 图片 点击红色方框 2 中的链接，进入 endpoint，如下图： 图片 4.2 浏览器中查询 输入框默认的 SPARQL 查询是获取所有的 RDF 三元组...4.3 编写 Python 脚本进行交互 构建基于知识图谱的应用，我们希望将 SPARQL 查询集成在代码当中，对其进行包装便于后续开发。
（如果您对语义网已经有所了解想直接看机器学习部分的内容，您可以直接跳到「深度学习和知识图谱」这一章） 语义网的愿景活跃且良好，广泛应用于行业 语义网的愿景是「对计算机有意义」的数据网络（正如 Tim Berners...测试集中的每一个三元组都有两个补全任务：给定关系和宾语，补全主语 (?, p, o)；给定关系和主语，补全宾语 (s,p,?)。...对于在关系数据库和文档数据库中可以良好运行的查询而言，可能还有一些比 SPARQL 更好的选择。...SPARQL 查询的新基准，它将数据指标、查询联合指标（包括其他系统不支持的复杂查询）以及性能指标考虑在内。...令人惊讶的是，作者发现对快速的查询处理而言，在所有计算节点上平衡查询工作量比网络流量更重要。
RDF的表达能力 RDF的表达能力有限，无法区分类和对象，也无法定义和描述类的关系/属性。RDF是对具体事物的描述，缺乏抽象能力，无法对同一个类别的事物进行定义和描述。...RDFS/OWL RDFS/OWL本质上是一些预定义词汇（vocabulary）构成的集合，用于对RDF进行类似的类定义及其属性的定义。...W3C的RDF数据存取小组（RDF Data Access Working Group, RDAWG）对其进行了标准化。在2008年，SPARQL 1.0成为W3C官方所推荐的标准。...SPARQL查询是基于图匹配的思想。我们把上述的查询与RDF图进行匹配，找到符合该匹配模式的所有子图，最后得到变量的值。...o } SPARQL的部分关键词： SELECT， 指定我们要查询的变量。在这里我们查询所有的变量，用*代替。 WHERE，指定我们要查询的图模式。含义上和SQL的WHERE没有区别。
在接下来的内容中，我将讨论antlr-4.7.1-complete.jar，该文件具有工具，运行时以及其他任何支持库（例如，ANTLR v4是用v3编写的）。...的字符类。...ANTLR对待导入的语法非常类似于面向对象的编程语言对待超类。语法从导入的语法继承所有规则，标记规范和命名操作。“主语法”中的规则会覆盖导入语法中的规则以实现继承。...要处理主语法，ANTLR工具会将所有导入的语法加载到从属语法对象中。然后，它将规则，标记类型和命名操作从导入的语法合并到主语法中。...前者将代码注入到识别器类定义之前的生成的识别器类文件中，后者将代码作为字段和方法注入到识别器类定义中。 对于组合语法，ANTLR将动作同时注入解析器和词法分析器。
探索图数据库模型的力量，以及 Cypher、Gremlin 和 SPARQL 等图查询语言如何简化对复杂互连数据的处理。...它们提供了一种强大的方法来与图数据交互，使发现见解和做出明智决策变得更加容易。 提示：探索图数据库终极指南以加深您对图结构及其应用的理解。...提示：了解 Dgraph 的分布式图引擎 如何增强您的数据管理能力。 SPARQL SPARQL（SPARQL 协议和 RDF 查询语言）是一种用于查询 RDF（资源描述框架）数据的查询语言。...SPARQL 的语法旨在匹配 RDF 数据中的模式。...在 SQL 中，这需要在表示用户及其连接的表之间进行多次联接。每个联接都会增加复杂性并可能降低查询速度。在图查询语言中，只需从表示用户的节点开始并遍历“朋友”边即可到达已连接的节点。
与关系模型相比，图允许维护者推迟提供模式（schema），可以使数据（及其范围）以更灵活的方式发展，适用于获取不完整的知识。...在实践中，知识图谱的目标是作为组织或社区内不断发展的共享知识基础。这里将实际的知识图谱分为两类：开放知识图谱和企业知识图谱。开放知识图谱是在网上公布的，可以直接获取其内容。...那么案例中的查询可以表示为如下的关系代数的形式： 上式通过自然联合操作，基于共同名称的主语列 进行联合，再基于选择条件进行筛选，最后通过投影操作输出查询结果。...注意，并不是所有关系代数表示的查询都可以被表达为基础图模式，例如在基础图模式中不能选择投影的变量（只能投影所有）。...另一种方式则是返回由匹配路径连接的节点对的有限集合（如 SPARQL）。 ? 正则路径查询可以被用于图模式以构建导航图模式（navigational graph patterns），如下图所示。
通常认为结构化数据的意思是，同时给出数据及其描述，典型的例子是关系表，关系表中每个单元格的数据一定在某列上，这个列名就是数据描述。...也就是说，RDF用统一的模型表示了所有实体、属性和实体关系，不像关系数据库中一对一、一对多、多对多的关系要分别考虑如何映射到表中。这些概念在RDF中统统简化，使得RDF从建模方面更加简单。...有三种做法：第一个做法是属性表（Property Tables），将实体按照不同的种类进行聚类，每一类用一张关系表存，表的每一列表示一个属性，同一类实体的属性是类似的。...好处是支持多值的属性，没有NULL，无需聚类，最主要的是对Subject列归并排序可以加速Subject-Subject joins（如T1.Subject=T2.Subject）。...以上三类方案核心仍是以关系数据库做支撑，将面向RDF的SPARQL查询转换成面向关系数据库的SQL查询，或求助于类似技术用关系数据库方案解决，只是在表的分割和索引构建方面有所差别。
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