試論圖數據庫本體存儲方法的比較

程玉娟 方俊偉 賴涵

摘 要 本體作為知識圖譜的核心內容，以圖結構的形式描述知識，隨著知識量的不斷擴大以及知識之間關聯性的增加，本體中概念之間的圖結構也越來越復雜，這給數據庫的存儲能力和表示能力帶來了很大的挑戰。圖數據庫具有天然的圖結構，可以很好地與本體的邏輯結構形成映射關系。本文從本體內容完整性的角度，對比分析了目前常見的9種圖數據庫本體存儲方法，實驗結果顯示目前的方法還無法滿足完整的本體內容導入。

關鍵詞 本體;圖數據庫;存儲

1 本體存儲相關研究

本體內容的導入需要考慮復雜的映射規則。實名類、實例、對象屬性關系、數據屬性關系是本體最核心、最基礎的內容，任何本體存儲方法都必須滿足這四者的存儲需求。在圖數據庫中存儲本體，研究者通常將實名類、實例映射為節點，對象屬性關系、數據屬性關系映射為邊[1-4]，也有研究者將對象屬性關系映射為節點，然后通過定義域、值域邊來連接兩端的節點[5]，對于多元函數關系我們需要一些特殊的處理方法，目前研究尚少;對于公理，它表示永真的語義信息，類公理、實例公理我們只需要通過公理邊連接頭尾實體[1，5]，對于描述屬性關系之間語義信息的公理，一種方法是屬性關系作為邊的情況下，屬性公理映射為邊的屬性[6]，另外一種是屬性關系作為節點的情況下，屬性公理作為邊連接兩個屬性關系節點[7];對于匿名類，它在描述公理時候產生，用于豐富實名類的信息，有的情況下可以直接忽略匿名類的存儲，需要存儲匿名類可以根據本體描述的需求生成匿名節點，以子圖的形式來存儲整個匿名節點的信息[8-9];對于規則，它用于擴展知識描述范圍，可以結合公理信息推理出新的概念之間關系[4]。

2 實驗與分析

本次實驗比較了9種圖數據庫本體存儲方法，具體是將本體按照這些方法分別存入到圖數據庫，從本題要素存儲完整性的角度對比和分析它們。這9種方法來自于文獻：[1-9]。

實驗中對本體操作的編程語言為java，實驗環境為：

（1）操作系統：ubuntu 16.04;

（2）CPU：Intel Core i5-7300HQ CPU 2.50GHz

（3）內存：8.00 GB

（4）圖數據庫：Neo4J 3.4.0

實驗結果：

本文將本體拆解為實體、關系、公理、規則四個方面討論存儲的完整性，其中，實體又分為實名類、匿名類、實例，關系分為對象屬性關系、數據屬性關系、函數關系;公理分為類公理、實例公理、屬性公理。表1展示了9種方法的本體各要素存儲情況。由其可知，目前的圖數據庫本體存儲方法，尚無法滿足完整的本體內容導入，特別是對于匿名類、多元函數以及規則的存儲實現。納入比較的9種方法種，graphDB[11]和stardog[12]在完整性方面是相對最好的，stardog支持除規則外的本體內容導入，graphDB基本可以滿足本體的完整導入。

在實驗中我們還發現，這兩種方法在匿名類的處理上，相對于本體，會生成更多的匿名節點，這些冗余信息事實上是可以避免的;對于多元函數的處理也不是很清晰;對于規則的處理，graphDB目前只能滿足基本的規則。

3 結論與展望

本文從本體內容完整性的角度，對比分析了常見的9種圖數據庫本體存儲方法。實驗表明，目前的方法還無法滿足完整的本體內容導入，特別是對于匿名類、多元函數以及規則的存儲實現。

在未來的研究中，我們會提出一種基于Neo4j來實現本體內容的完整存儲。該方法旨在利用圖數據庫中節點、邊來標識本體中的類、實例、關系和公理，利用節點、邊組合的子圖形式來標識匿名類、函數關系等內容，利用數據庫存儲過程實現本體的規則實現。通過本體到屬性圖模型的映射，在保證語義信息不丟失的情況下，減少冗余信息。

參考文獻

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[2] 何向武. 大數據中RDF語義數據存儲優化探討[J].計算機應用與軟件，2015，（4）：44-47，61.

[3] 項靈輝，顧進廣，吳鋼. 基于圖數據庫的RDF數據分布式存儲[J] .計算機應用與軟件，2014，44（11）：148-156.

[4] 康杰華，羅章璇. 基于圖形數據庫Neo4j的RDF數據存儲研究[J].信息技術，2015，（6）：115-117.

[5] 王紅，張青青，蔡偉偉，等. 基于Neo4j的領域本體存儲方法研究[J].計算機應用研究，2017，（8）：2404-2407.

[6] Bouhali R ， Laurent A . Exploiting RDF Open Data Using NoSQL Graph Databases [J]. AIAI， 2015，（9）：179.

[7] Faming Gong，Yuhui MaID，Wenjuan Gong.Neo4j graph database realizes efficient storage performance of oilfield ontology[J]. PLoS ONE，2018，（9）：123.

作者簡介

程玉娟（1990-），女，學歷：碩士，專任教師，現就職單位：武漢鐵路職業技術學院鐵道機車車輛學院，研究方向：軟件工程、需求工程、人工智能等。

方俊偉（1995-），學歷：碩士，現就職單位：武漢大學計算機學院，研究方向：知識圖譜、軟件工程等。

賴涵（1981-），男，學歷：博士，講師，現就職單位：重慶工商大學計算機科學與信息工程學院，研究方向：需求工程、云計算、軟件工程等。