面向知识图谱的数据管理

最新推荐文章于 2023-12-25 00:39:10 发布

几窗花鸢

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分类专栏：知识图谱文章标签：知识图谱人工智能数据库

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文章目录

- 1.RDF和语义网络

1.RDF和语义网络

RDF（资源描述框架）是一种用于对有关web资源信息进行概念性建模的语言
语义网络的构建模块
- 促进信息交换
- 搜索引擎可以检索更多相关的信息
- 促进数据集成（混合）
机器可理解
- 理解网络上的信息和它们之间的相互关系

1.1 RDF简介

任何的东西都是唯一命名的资源
命名空间可以限定名称的范围
可以定义资源的属性
可以定义与其他资源的关系
资源可以由不同的人/组提供，并且可以位于语义网中的任何位置

RDF 数据模型

三元组：主语谓词（属性）宾语（s,p,o）

主语：被描述的实体（URI或者空白节点）

谓词：实体的特征（URI）

宾语：特征的值（URI,空结点，或文字）

（s,p,o）∈（U∪B）×U×（U∪B∪L）
RDF三元组的集合被称之为RDF图

查询模型-SPARQL协议和RDF查询语言

给定U(URI集)，L（文字集）和V（变量集），递归定义一个SPARQL表达式：

一个原子三元组模式，这是一个元素(U∪V)×(U∪V)×(U∪V∪L)I
- ?x hasName “Abraham Lincoln”
P FILTER R，其中P是一个图模式表达式和R是一个内置的SPARQL条件(例如，类似于SQL谓词)
- ?x price ?p FILTER(?p < 30)
P1 AND/OPT/UNION P2, where P1 and P2 are graph

SPARQL查询

1.2 现有的关系型数据库系统存储设计

将RDF数据存为数据库表，然后将SPARQL语句重写为SQL查询语句

说明：这种最直接的方式，将SPARQL翻译成sql语句，但是很多数据集会翻译成上亿个的三元组，并且翻译成的sql语句涉及到多个join语句

解决方案

1.属性表

每个对象类都指向一个不同的表⇒，类似于规范化关系，消除了一些join连接

2 垂直分区表

对于每个属性，构建一个两列表，同时包含主语和宾语，按主语排序
可以使用归并连接（更快的），适合主语-主语连接，但对主语-宾语连接没有帮助

3 详尽的索引

为三列的每个排列创建索引
查询组件成为具有合并-连接要合并的单个关系的范围查询
其空间使用率过高

属性表

聚类属性表（Clustered Property Table）：有些实体并没有严格定义属于哪个类别，可以按照是否具有相同或者相似的谓词将其具类成表
属性类表（Property-class Table）：根据RDF中的type，将相同type的实体分在同一个属性表，如Person类

优点

1、减少join的次数，简化了查询

2、当数据的结构性更强的时候，更适合用这种关系数据库的方法来存储

缺点

1、会产生大量的空值（NULL），即属性表中的每一个实体不一定在每个属性下面都有值

RDF 不像关系表，同一个type的相同属性很多，但是会存在很多属性空值

2、对于多值属性是复杂的，因为如果一个属性的值是多个的，不满足关系表的唯一范式

二列表

按属性分组：对于每个属性，构建一个两列表，有多少种属性就建立多少张表，每张表有两列，一列是主语（subject），一列是宾语（object），并按主语排序，然后从属性中做join连接

优点

1、支持多值属性的表的建立

2、不会存在空值（NULL）

3、对主体与主体（subject-subject）的join连接操作友好

4、没有聚类（clustering）

5、只读取所需要的属性，减少了输入输出操作

缺点

1、对客体与客体（object-object）、主体与客体（subject-object）的join连接是不友好的

2、没有做排序，插入代价比较大

全索引

对SPO三列表中的所有主语（subject）、谓词（property）、宾语（object）的排列组合进行一个排序。使用映射表将字符串映射成一个ID，对ID的所有可能的排列组合进行排序，节省存储空间；三元组按字典序在一个聚类B+树中建立索引。SPO三列表的所有排序为：SPO,SOP,PSO,POS,OPS,OSP

优点

1、每一个triple pattern都被一个范围查询所替代

2、triple pattern之间做自然连接时可以做merge join操作

3、Join的顺序是非常容易的因为加入了索引 id+对应的索引

缺点

空间消耗比较大，数据更新比较麻烦

基于图的方法

核心思想：基于子图匹配的方法来回答SPARQL的查询

我们直接研究RDF子图和SPAQAL查询图
- 回答SPARQL查询=子图匹配
- 子图匹配的计算成本是很高的
对每个实体和类顶点使用基于签名的编码来加快匹配
过滤和评估
- 使用假阳性算法来修剪节点并获得一组候选节点；然后对这些节点进行更详细的评估
我们在数据签名图（有较轻的维护负载）上开发了一个索引(VS∗-tree)，以便有效地进行修剪

子图匹配的概念：

给一个查询图q和一个比较大的图Q，找到q在Q中所匹配的位置，即存在一对一的方式，得到一个图匹配（Subgraph Isomorphism）

子图匹配的方法：树搜索

树搜索的两种方法：深度搜索（DFS）、宽度搜索（BFS）

BFS搜索方法的两种策略

1、基于边的自然连接（Edge-Join）：最开始得到每条边的匹配，然后对某两条边做自然连接（Join）

2、基于节点的自然连接（Vertex-Join）：最开始得到一个节点的点表，假设在上一步已经得到子图的一部分，得到边表，如果点表有一个点能加到边表的匹配结果中来时，则说明该节点是子图的那一部分的节点的邻居

具体的编码以及过滤评估过程见第三讲面向知识图谱的数据管理-北京大学邹磊教授_哔哩哔哩_bilibili

1.3 分布式系统

RDF数据集越来越大，大量的RDF数据正在增长，超出了在一台机器上运行的RDF数据库系统的能力。

解决方法

1.基于分区的方法

（脱机）将一个RDF图划分为驻留在每个站点中的多个片段
（在线）将一个查询图分解成几个子查询，这样每个子查询都可以在一个站点上得到本地回答，然后聚合结果
典型系统：GraphPartition

2.基于云的方法

在云平台中存储和访问RDF三元组(如HDFS、HBase、spark)
典型系统：SHARD [Rohloffff and Schantz, 2010] ,HadoopRDF [Husain et al., 2011] , EAGRE [Zhang et al., 2013] and JenaHBase [Khadilkar et al., 2012] .