斯坦福知识图谱课程|L3图数据模型

知识图数据模型简介:介绍了知识图数据模型的两种流行形式:资源描述框架(RDF)和属性图。RDF使用Sparkle查询语言,而属性图使用Cipher查询语言。讲座的目标是提供对这两种数据模型的概述和比较,以及它们与传统关系数据模型的关系。此外,还讨论了这些数据模型的限制和图数据模型的定义。最后,介绍了国际化资源标识符(IRI)以及IRI与统一资源标识符(URL)的区别。

URI和IRI的使用:介绍了统一资源标识符(URI)和国际资源标识符(IRI)的区别,以及在RDF中如何使用URI来表示对象。通过使用URI,我们可以在Web上使用虹膜访问对象,并且还可以使用虹膜提供的附加信息和定义。为了简化虹膜的使用,我们可以定义前缀,将长的URI缩短。此外,还介绍了如何使用XML模式定义和XSD来定义数据类型,以及如何使用匿名对象来表示结构化信息。最后,还提到了RDF词汇的扩展和动态数据的捕获。

RDF图集合与SPARQL查询语言:介绍了关于RDF图的集合的概念。每个数据集都有一个默认图表和一个或多个命名图表。图表可以留空或是空白节点,也可以是IRI。图表可以用来对数据集的不同部分进行分组。当发出查询时,可以参考特定的图表。如果不提及任何图表,则会针对默认图表进行查询。接下来介绍了SPARQL查询语言,它可以跨多个来源进行查询。查询可以包含变量和图形模式,可以通过使用缩写或前缀来简化查询。最后,还介绍了如何使用过滤器表达式对查询结果进行过滤。

正则表达式过滤和属性图数据模型:介绍了基于正则表达式的过滤和查询的方法,以及属性图数据模型的基本结构。通过正则表达式可以对书籍价格进行数字约束的查询。属性图数据模型包括节点、关系和属性,可以用来描述和查询图形数据。节点和关系可以有标签和属性,可以表示不同的实体和它们之间的关系。这个模型适用于无模式的应用程序。

城市建模和查询语言比较:讲述了为什么不将城市建模为节点本身,并且不使用边缘将它们连接起来。可以将城市表示为一个节点,拥有名为西雅图的节点属性,并且可以有一个名为基地附近的新边。在设计属性图数据模型时,需要考虑节点、边缘和属性的定义。视频还介绍了Silver查询语言和其与sparkle和cipher的比较。在查询中,可以使用过滤器约束和where子句来限制查询结果。此外,还介绍了RDF和属性图的比较。

查询语言在网站中的应用:讨论了查询语言在网站中的应用和与网站的关系。它强调了通过网络资源进行查询的可能性,甚至可以在与网络完全断开的服务器上进行查询。讨论了网站命名的国际标准以及在中央站点中是否有前缀的问题。此外,还比较了RDF和属性图模型之间的区别,包括边缘属性的存在和RDF中的统一机制。最后,提到了RDF中的具体化机制来处理某些情况下的建模需求。

关系属性和具体化机制:讲解了如何在RDF模型中捕获关系属性以及如何使用具体化来表示同一个三元组在不同数据集中的出现。通过定义新的属性和谓词,可以将关系属性与主语、谓语和宾语关联起来。同时,引入了命名图的概念来区分不同的数据集。此外,还介绍了如何在属性图模型中表示这些关系属性,通过节点属性和边属性的转换来表示三元组。但需要注意的是,在属性图模型中可能不会有更高级的属性和虹膜。

RDF和属性图之间的关系:讨论了RDF和属性图之间的关系。在RDF中,使用三元组表示数据,而在属性图中,使用节点和边来表示数据。属性图模型更加适合处理边缘属性,而RDF模型则更加适合处理文字内容。在转换数据时,从属性图到RDF比从RDF到属性图更容易。然而,两种模型都可以相互转换,但需要一些工作。此外,该章节还讨论了关系模型和图模型之间的差异,包括可视化、查询评估等方面。最后,作者强调了不是要比较哪个模型更好,而是要理解它们各自适用的问题和权衡。

图数据库和关系数据库的区别:讲解了图数据库和关系数据库之间的区别。在图数据库中,使用属性图的模式来建模数据,可以更直观地表示关系和属性。而在关系数据库中,需要使用多个关系表进行建模。图数据库在处理复杂查询时更为高效和紧凑。但如果已经有大量的遗留关系数据,且不想改动,使用关系数据库可能更合适。

图形数据库和关系数据库的适用场景:图形数据库适用于需要以图形方式陈述查询和以图形方式可视化架构的用例。有人正在构建可以表达查询的系统,并将其转换为对底层关系数据存储的查询。图形系统的优势在于可以更直观地表达和可视化数据,而关系模型在处理广泛关系的数据库中表现更好。知识图谱可以使用三元组表示,关系模型可以更高效地存储和访问三元组。图形模型有其局限性,适用于需要以图形方式处理的问题。

图表模型的限制和问题:讲述了图表模型的限制和问题。作者提到了关系不是二元的情况,以及图模型在某些情况下不适用的问题。作者还介绍了知识图谱和属性图的差异,以及在构建图模型时面临的挑战。作者认为,在选择节点和属性、重新定义关系等方面需要做出决策。最后,作者强调了图模型的局限性,并提醒人们在解决问题时应意识到这些限制。

图表的设计和数据模型选择:主要讨论了图表的设计和数据模型的选择。下周将有两位受邀嘉宾,其中一位将谈论图数据模型的设计,另一位将谈论在图数据模型上定义约束的方法。讨论还涉及到了四元组的概念和RDF数据模型的特点。从长远来看,选择合适的数据模型应该根据应用程序需求和业务需求驱动。最后,提到了使用Neo4j的开放知识网络项目和使用RDF模型的学术界的观点。

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