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大规模知识图谱数据存储
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数据简介
本文对知识图谱的存储进行了全面的介绍，内容包括：什么是知识图谱，知识图谱的适用场景，知识图谱数据存储的几种常见方式和最佳方案，知识图谱中的时态信息及其存储实现，结合实例说明如何利用图数据库进行数据存储。
详情描述
大规模知识图谱数据存储 大数据时代，强调的是对大规模数据综合处理的能力。 从数据库到大数据（1） 大数据的出现，必将颠覆传统的数据管理方式。在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。 从数据库（DB）到大数据（BD），不只是一个简单的技术演进，两者有着本质上的差别。 从数据库到大数据（2 ） 数据类型 池塘捕鱼 ·数据种类单一（少数几种） ·以结构化数据为主 大海捕鱼 ·数据种类繁多 ·包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据。 ·半结构化和非结构化数据所占份额越来越大 数据模式 池塘捕鱼 ·先有模式然后产生数据 大海捕鱼 ·难以预先确定模式。模式在数据出现之后才能确定，且模式随着数据量的增长处于不断的演变之中 处理对象 池塘捕鱼 ·数据仅作为处理对象 大海捕鱼 ·数据能作为一种资源来辅助解决其他诸多领域的问题 从数据库到大数据（3） 以计算为中心转变到以数据处理为中心。 数据思维 大数据应用挑战1：多源异构数据难以融合 公司内部数据、新闻网站、论坛帖子、微博...多源异构数据难以融合 信息聚合、数据融合需求迫切！ 大数据应用挑战2：数据模式动态变迁困难 当前数据模式动态变迁困难，当客户新需求、业务新认知时程序员需痛苦的修改数据结构及业务逻辑，带来扩展性差、对客户响应慢、维护成本高等不良情况。 我们需要：可自由扩展的数据模式！ 【更多详情，请下载：大规模知识图谱数据存储】
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