大规模RDF三元组转换及存储工具比较研究

被引：14

作者：

李悦 ^{[1
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孙坦 ^{[1
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赵瑞雪 ^{[1
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李娇 ^{[1
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黄永文 ^{[1
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罗婷婷 ^{[1
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鲜国建 ^{[1
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机构：

[1] 中国农业科学院农业信息研究所

[2] 农业农村部农业大数据实验室

来源：

数字图书馆论坛 | 2020年 / 11期

关键词：

RDB2RDF; RDF转换; RDF存储; 大数据智能; 知识图谱;

D O I：

暂无

中图分类号：

G353.1 [情报资料的分析和研究]; TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

富含语义知识的数据网络是实现大数据智能的基石。资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)是用于描述网络资源的W3C标准。大规模转换、存储管理RDF三元组是构建关联数据网络或语义知识图谱,实现数据可查找、可访问、可交互、可再用的重要路径。本文选择国际主流的10种RDF三元组转换工具,以及6种广受欢迎的RDF存储系统,从技术原理、性能特点及应用场景等多个视角进行对比分析,并总结存在问题和不足。提出未来大规模RDF三元组数据转换与存储管理需要实现的目标是实现RDF抽取、转换和加载(ETL)的流程化和集成化,并重点支撑4类典型应用需求场景,包括从非RDF数据到RDF数据的转换,不同RDF数据格式之间的双向转换,RDF三元组在数据库之间的数据迁移,以及RDF数据的动态更新和进化管理。

引用

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页数：11

共 12 条

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