基于Neo4j的领域本体存储方法研究*

在分析民航突发事件应急管理领域本体及其存储特点的基础上,提出了一种基于Neo4j的领域本体RDF图数据存储方法,研究了领域本体RDF有向标记图结构与Neo4j图数据库存储模型的关系,结合民航突发事件应急管理领域本体的实例查询,给出了RDF图与Neo4j之间的映射关系及其实现过程。实验验证了Neo4j图数据库在满足领域本体RDF图数据查询的同时,进一步提高了查询的效率,为大数据平台下的RDF图数据语义检索与推理提供了方法支撑。     

煤矿领域知识图谱构建

为有效分析煤矿领域知识之间的联系,将本体技术和知识图谱构建技术相结合,实现煤矿领域核心知识图谱的构建。结合煤矿领域数据特点提出一种基于七步法、METHONTOLOGY法的本体构建方法,并借助本体建模工具Protégé完成对煤矿领域本体的构建;通过对RDF三元组到图数据库结构的映射分析,将煤矿领域本体数据存储于Neo4j图数据库,实现煤矿领域核心知识图谱的初步构建;设计并开发煤矿监测监控原型系统,实现对煤矿知识的存储,有助于保障作业人员的生命安全与设备完整。     

基于图数据库的在线族谱编录系统

针对目前国内族谱系统中数据共享度不高、扩展性不好、编录效率较低等问题,提出并实现了一种基于浏览器/服务器(B/S)架构和图数据库的在线族谱编录系统.首先,该系统采用B/S架构,支持多人在线协同录入,提高了数据录入效率;其次,系统使用数据库存储数据,便于集中管理和统计检索,提高了数据的共享程度;然后,考虑到族谱数据具有图的结构特性,在系统中采用图数据库进行管理,大大提高了数据处理效率;最后,使用真实族谱数据进行了系统的效率对比,验证了系统的有效性.在实验中,使用了约20万人的刘氏族谱数据,对关系数据库PostgreSQL和图数据库Neo4j管理数据进行了存储和查询的效率对比.实验结果表明,Neo4j比PostgreSQL节省约50%的存储空间,而在人物后代查询、人物祖先查询、人物亲缘关系查询以及人物后代性别统计4种常见查询中,使用Neo4j的平均响应时间约为基于PostgreSQL数据库的20%、80%、16%和15%.由此可知,基于图数据库的在线族谱编录系统可用于高效处理大量族谱数据,并且支持多用户在线协同编录.     

面向多源异质数据源的学科知识图谱构建方法

针对以分散形式存储学科信息导致资源难以统计的问题,基于计算机学科领域本体模型,融合多源异质的学科数据构建高校计算机学科知识图谱.首先通过网络爬虫等技术从相关网站和已有文档中获取领域知识,并基于BERT模型对数据进行清洗;然后利用Word2Vec判断人物研究方向之间的相似度,解决实体对齐问题;最终将数据导入Neo4j图数据库中实现知识的存储.根据构建好的知识图谱建立计算机学科可视化系统,能够提供信息检索与图形显示等多种功能,实现计算机学科基础数据的快捷查询和资源统计,以期促进后续的学科评估工作更加高效地完成.     

基于Neo4j不确定性数据处理技术的研究

不确定性是数据的本质特征,对不确定性数据的研究得到了越来越多领域的关注。在总结当前处理历史数据不确定性方法的基础上,针对缺乏处理不确定性历史数据的语义框架问题,基于Neo4j图数据库建立用于处理不确定性历史数据的通用数学模型。该模型以双时态模型、概率模型等为依托,整合了历史数据的时间、不确定性与世系三个方面。并基于Python语言实现了具有CRUD基本操作的存储系统,可动态增加节点之间的关系、存储和检索历史数据、实现了不确定性数据的筛选查询和模糊查询。通过关系型数据库与图数据库中数据的存储方式及存储系统的查询效率对比实验表明,所提出的数学模型扩展性更强,实现系统查询效率更高,在处理大规模不确定性数据的存储和检索方面优势更加明显。     

基于知识图谱的网络靶场武器库构建

网络靶场攻防演练需要网络靶场武器库提供大数据分析支持,而知识图谱能有效整合多源异构数据。本文从网络安全开源情报出发,基于其数据特征与格式,提出了一种自顶而下的网络靶场武器库构建方法。从开源情报识别抽取网络靶场武器库相关实例和属性,并通过文章提出的本体规范化知识组织结构,最后使用Neo4j图数据库进行知识的存储和可视化实现。实验证明,该武器库构建方法能有效提高信息检索效率,为网络靶场攻防演练知识共享提供新范式。     

基于领域本体的政务信息检索系统

现有政务信息检索系统存在两个主要问题:一是采用基于关键词匹配的检索技术忽略了对用户检索条件的语义理解,缺乏对于文档实质内涵的准确描述;二是由于对政务信息领域知识的缺乏,用户不能很好地提出符合自己检索需求的检索条件。针对这些问题,提出了基于领域本体的政务信息检索方法,即通过引入本体,在文档和检索条件间建立一种基于本体的由本体中的词汇集组成的结构化的对应关系;设计并实现了相应的概念词抽取、检索条件扩展算法以及原型系统。实验结果表明,该方法在检索的查全率和查准率方面都有很大的提升。     

BIM 空间关系数据的云存储与检索方法研究

随着工程项目体量的增大,模型中存在的空间关系更加复杂多样化,现有的建筑 信息模型(BIM)数据存储和检索方式无法满足使用要求。为了提高 BIM 中大量空间关系数据的 存储和检索效率,通过集成 BIM 与云计算技术,提出了一种 BIM 分布式负载均衡集群方案, 在此基础上利用弹性搜索框架(Elastic Search)和图数据库Neo4j实现了IFC空间关系数据的云存 储和检索,为海量 BIM 空间关系数据提供一种高效快速的云存储和检索方法。     

基于工业消防本体的语义推理研究

针对消防领域中传统信息检索技术处理语义能力薄弱的问题,提出一种基于工业消防本体的语义查询方法.该方法将信息检索方式和语义Web技术结合起来,在工业消防本体的基础上,通过构造消防信息的推理规则,并在Jena平台下实现了工业消防领域基于语义的检索和查询功能.实验结果表明:相对于传统的基于关键词的检索方法,基于语义的检索方法能够解决工业消防领域中数据语义异构问题,提高工业消防领域信息检索的查全率和查准率.     

基于大数据技术的高校科研管理服务平台优化

为实现高校科研管理平台的数据安全,本文提出一种基于大数据技术的高校科研管理服务平台优化方法。利用大数据技术对平台设计过程进行优化,通过大数据检索技术解决数据存储问题,通过布尔检索模型连接平台本地空间中检索目录与云存储空间,减轻本地平台大数据存储压力。结果表明设计平台科研数据置乱程度较高,达到80%以上,加密功能较好;F-measure值较高,检索时间5 s以下,可以达到高校科研管理服务平台优化的目的。     

云环境下图数据库建模技术及其应用研究

针对云环境下传统关系型数据库在大数据库建模方面存在的诸多问题,描述了一种全新的能适应云计算环境建模的图数据库,定义了图数据库模型的基本概念,给出了图数据库建模元素及组织形式,在关系型数据库概念模型建模理论及方法的基础上提出了图数据库建模的若干规则和方法。以图数据库Neo4j为例,详细描述了现代物料入库管理图数据库的建模过程,并应用Cypher语言实现该系统模型的增加、删除、更改、查询及统计功能。实践结果表明：利用图数据库建模技术构造的模型具有语义表达更丰富、更具简易性和可扩展性等优点,对开发基于图模型的智能管理信息系统能够提供一定的参考依据。     

基于子模式的关系数据到图数据ETL方法研究

图数据库在解决多层关系查询、社区发现等问题时性能优于关系数据库。然而目前大量的数据以关系数据的形式存储,如何高效完整地进行关系数据到图数据的ETL,即抽取、转换、加载,是图数据库应用领域研究的重要问题。国内外对该问题有了一些研究,但存在转换后的图数据质量不高、转换效率低、转换结果不利于分布式存储等问题。因此,提出基于子模式的关系数据到图数据ETL方法,改进原有ETL方法的流程和算法。该方法将关系数据库模式拆分为若干个子模式,并行进行ETL。不仅提高了ETL的效率,转换结果能满足图数据的分布式存储要求,也可以作为Spark GraphX计算框架的基础数据。最后,使用Java EE和Neo4j开发了原型系统,并进行了实验验证。结果表明,改进后的ETL方法获得了较已有方法更好的转化性能。     

基于三维地球的多源空间科学数据可视化管理系统的设计与实现

如何高效地组织和管理日益增长的多源海量空间科学数据、提高数据的可用性和易用性,是空间科学目前需要重点解决的技术问题。在充分分析现有空间科学数据管理技术和数据特点的基础上,提出了一种有效的系统架构,研究并利用空间关系数据库及分布式数据库技术,实现了海量异构数据的高效存储、检索与定位;研究基于三维数字地球的多层次细节展示方法、三维数据剪裁、多线程并行加载等关键技术,提高了空间科学数据的集成可视化显示与应用效率。最后设计并集成了多源空间科学数据可视化组织与管理系统,在实际工程应用中验证了设计的合理性与有效性。     

基于语义的数据库关键词检索系统

数据库关键词检索技术是当前的一个重要研究方向,它结合了传统数据库结构化数据存储效率高和信息检索系统非结构化数据检索方便高效的优点。本文介绍一种基于语义的数据库关键词检索系统的设计与实现,该系统以企业级应用开发标准J 2EE为基础,结合数据库技术、语义Web技术和关键词检索技术,可实现关系数据库的语义理解和关键词检索。对系统实现涉及的主要技术点：倒排索引、概念相似度和语义计分公式进行了深入分析,提出一种改进的倒排索引结构和一个新的基于语义的信息检索计分公式。     

气象记录档案知识图谱构建

为提升气象档案管理和社会化利用能力,提出了一种气象记录档案知识图谱构建方法.以安徽省馆藏气象记录档案资源为基础,通过自顶向下的方式设计概念层及层次关系来构建本体库,基于本体库对接实体构建知识模型,分别采取D2RQ、图像识别和定制包装器对不同存储格式的档案进行知识抽取构建数据层,通过建立同义词库等来完成知识融合,利用My...