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Virtual Knowledge Graphs: An Overview of Systems and Use Cases

作者：Guohui Xiao, Linfang Ding, Benjamin Cogrel & Diego Calvanese

供稿：Guohui Xiao

編者按：Data Intelligence 發(fā)表意大利博爾扎諾自由大學人工智能領(lǐng)域國際知名學者Diego Calvanese 教授組對近十年內(nèi)虛擬知識圖譜領(lǐng)域研究成果總結(jié)：Virtual Knowledge Graphs: An Overview of Systems and Use Cases（虛擬知識圖譜：軟件系統(tǒng)和應(yīng)用案例綜述）。虛擬知識圖譜技術(shù)，也稱“基于本體的數(shù)據(jù)訪問技術(shù)”(ontology-based data access，OBDA)，可將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫虛擬化為知識圖譜。虛擬化的知識圖譜通過提供一種高層次的查詢接口，使最終用戶不需關(guān)心底層的數(shù)據(jù)存儲和組織，特別適用于數(shù)據(jù)集成領(lǐng)域。本文第一作者意大利博爾扎諾自由大學計算機學院Guohui Xiao (肖國輝) 博士，專攻VKG/OBDA理論和技術(shù)，是當今最先進的VKG/OBDA系統(tǒng) Ontop 研究團隊的負責人，主持Ontop的研究、開發(fā)和應(yīng)用。肖國輝博士也是Ontopic初創(chuàng)公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席科學家，公司致力于將虛擬知識圖譜技術(shù)引入工業(yè)界。請點擊文后“原文鏈接”閱讀原文。

文章總結(jié):

??? 數(shù)據(jù)驅(qū)動對于公司和組織機構(gòu)保持競爭力至關(guān)重要。然而大中型企業(yè)和組織經(jīng)常面臨處理大量復雜數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)。尤其是這些企業(yè)和組織中的架構(gòu)和職能劃分造成了數(shù)據(jù)孤島，常有冗余和不一致的信息。實際中有很強的需求將這些數(shù)據(jù)孤島集成，以用來支持數(shù)據(jù)分析和決策。

?? 數(shù)據(jù)集成通常是耗時，昂貴但又必不可少的活動。從技術(shù)角度來看，數(shù)據(jù)集成工具的主要供應(yīng)商大多使用標準關(guān)系模型集成數(shù)據(jù)，這種方式缺乏靈活性，導致了可擴展性問題、以及低效率和高成本。由于當前主流技術(shù)的局限性，只有一小部分有價值的企業(yè)數(shù)據(jù)得到了適當?shù)恼稀Ｒ虼?#xff0c;許多業(yè)務(wù)分析師仍然經(jīng)常需要以低效臨時方式集成所需數(shù)據(jù)，并且需要花費80％到95％的時間來準備這些數(shù)據(jù)。

??? 為克服傳統(tǒng)的基于關(guān)系模型的數(shù)據(jù)集成方法的困難，我們在此提出了一種基于虛擬知識圖譜(Virtual Knowledge Graph, VKG)的方法。此方法不是簡單把數(shù)據(jù)看成一系列的表格，而是將其構(gòu)建為統(tǒng)一的虛擬知識圖譜。虛擬知識圖譜VKG方法結(jié)合了三個想法：

???數(shù)據(jù)虛擬化（Virtualization）避免了向最終用戶暴露原始數(shù)據(jù)源。集成后的數(shù)據(jù)相當于原始數(shù)據(jù)上的一個視圖，通常不需要固化，而是可以保持虛擬化。這樣避免了固化視圖數(shù)據(jù)的時間和額外的存儲空間。由于可以即時測試和修改這些視圖，VKG大大簡化了數(shù)據(jù)集成的設(shè)計和維護。

???集成后數(shù)據(jù)以圖（Graph）的形式建模。圖中節(jié)點表示實體、數(shù)據(jù)值或者類，邊表示節(jié)點之間的關(guān)系。圖的結(jié)構(gòu)提供了比傳統(tǒng)關(guān)系表更多的靈活性，這在數(shù)據(jù)集成中尤為重要。給定兩個或多個圖，通過簡單的合并相同的節(jié)點，即可以完成數(shù)據(jù)融合，并且融合的結(jié)果仍然是圖。

???領(lǐng)域知識（Knowledge）可以進一步豐富圖的數(shù)據(jù)，例如領(lǐng)域知識可以表示概念和屬性層次結(jié)構(gòu)、關(guān)系的定義域和值域。這些知識允許人們對數(shù)據(jù)和知識進行推理，從而從明確聲明的知識中獲得衍生知識。

? 在文獻中，VKG方法也被稱為基于本體的數(shù)據(jù)訪問（Ontology-basedData Access, OBDA）。近十年來，VKG/OBDA的理論和技術(shù)發(fā)展迅猛。VKG的核心技術(shù)是查詢推理引擎，通常通過查詢重寫的方式來將用戶在虛擬知識圖譜上的查詢轉(zhuǎn)換為原始數(shù)據(jù)源的查詢。VKG技術(shù)在學術(shù)界和工業(yè)界都有廣泛的應(yīng)用。本文詳細總結(jié)了VKG技術(shù)的軟件生態(tài)圈和應(yīng)用案例。

作者簡介:

Guohui Xiao (肖國輝)是意大利博爾扎諾自由大學KRDB知識與數(shù)據(jù)研究中心助理教授。他分別于2007年和2010年獲得北京大學的學士和碩士學位，并于2014年獲得奧地利維也納技術(shù)大學計算機科學博士學位。他的主要研究興趣包括知識表示、描述邏輯、語義網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫理論和虛擬知識圖譜。他是Ontopic初創(chuàng)公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，公司致力于將虛擬知識圖譜技術(shù)引入工業(yè)界。

Linfang Ding (丁林芳) 是意大利博爾扎諾自由大學KRDB知識與數(shù)據(jù)研究中心博士后研究員。她分別于2007年和2010年獲得北京大學的學士和碩士學位，并于2016年獲得德國慕尼黑工業(yè)大學的博士學位。她的研究興趣包括地理信息科學、地圖學、地理本體、虛擬知識圖譜和地理可視化分析。

Benjamin Cogrel是意大利博爾扎諾自由大學KRDB知識與數(shù)據(jù)研究中心博士后研究員。他于2013年在東巴黎大學 (University of Paris-Est) 獲得博士學位。他的研究興趣包括虛擬知識圖譜、數(shù)據(jù)集成和語義網(wǎng)。他是Ontopic初創(chuàng)公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，公司致力于將虛擬知識圖譜技術(shù)引入工業(yè)界。

Diego Calvanese 是意大利博爾扎諾自由大學KRDB知識與數(shù)據(jù)研究中心教授。他的研究興趣包括知識表示和形式化推理、虛擬知識圖譜、本體語言、描述邏輯、概念數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)集成。 他是“描述邏輯手冊”的編輯之一。他自2015年起為歐洲人工智能協(xié)會（EurAI）成員。他是Ontopic初創(chuàng)公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，公司致力于將虛擬知識圖譜技術(shù)引入工業(yè)界。

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OpenKG

開放知識圖譜（簡稱 OpenKG）旨在促進中文知識圖譜數(shù)據(jù)的開放與互聯(lián)，促進知識圖譜和語義技術(shù)的普及和廣泛應(yīng)用。

總結(jié)

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