目前,知識圖譜數據管理的理論、方法、技術與系統處于快速發展和開發完善階段.數據庫學術和產業界對知識圖譜數據管理研發投入正在不斷增加.本節將未來的研究方向歸納如下.

(1) ?知識圖譜數據模型與查詢語言的統一?

(2) ?大規模知識圖譜數據的分布式存儲方案

知識圖譜數據的分布式存儲面臨的第一個問題是大規模圖數據的劃分.圖劃分問題本身是一個經典的 NP 完全問題.即使使用公認最優的 METIS 圖劃分算法,對于大規模圖數據在單機上執行劃分也幾乎是不可行的.所以,首先需要研究面向大規模知識圖譜數據的分布式圖劃分算法,該算法既要考慮按照知識圖譜的圖結構和知識語義信息作為圖劃分標準,盡可能地有利于支持知識圖譜查詢的快速執行,又要避免算法復雜度過高.其次,在知識圖譜劃分的基礎上,提出分布式存儲方案.需要考慮:是面向 OLTP 和 OLAP 設計兩種不同存儲方案,還是設計可以平衡不同類型查詢的統一存儲;可選的物理層實現框架包括分布式關系數據庫存儲層、分布式文件系統、分布式 Bigtable 系統和分布式鍵值存儲庫;擴展單機版的 RDF 圖或屬性圖存儲方案,使其適應分布式物理存儲底層是一種可選思路.再次,還需要面向知識圖譜查詢處理設計不同的索引方案,比如,面向圖模式匹配查詢的索引、面向導航式路徑查詢的索引和面向分析型查詢的 索引.?

(3) ?大規模知識圖譜數據的分布式查詢處理?

(4) ?知識圖譜數據管理對于本體和知識推理的支持?

(5) ?大規模知識圖譜的更新維護

(6) ?大規模知識圖譜的數據集成

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的文献阅读：知识图谱数据管理研究综述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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