2017知识图谱存储系统排名:那些你不知道的知识图谱存储系统

简介: 一、前言 知识图谱本质(KnowledgeGraph)上是一种叫做语义网络(semanticnetwork)的知识库,即具有有向图结构的一个知识库;图的结点代表实体(entity)或者概念(concept),而图的边代表实体/概念之间的各种语义关系,比如说两个实体之间的相似关系;知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,一般用三元组表示;知识图谱的存储,通常采用RDF和图数据的方式,我们接下来看一下当前RDF和图数据系统的排行。

一、前言

 知识图谱本质Knowledge Graph是一种叫做语义网络(semantic network)的知识库,即具有有向图结构的一个知识库;

结点代表实体(entity)或者概念(concept),而图的代表实体/概念之间的各种语义关系,比如说两个实体之间的相似关系
知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,一般用三元组表示

知识图谱的存储,通常采用RDF和图数据的方式,我们接下来看一下当前RDF和图数据系统的排行。 

二、RDF

 1.1 RDF存储系统发展趋势

2017知识图谱存储系统排名:那些你不知道的知识图谱存储系统

RDF存储系统发展趋势

1.2 RDF存储系统排行

2017知识图谱存储系统排名:那些你不知道的知识图谱存储系统

RDF存储系统排行

三、Graph DBMS

2.1 图数据库发展趋势

2017知识图谱存储系统排名:那些你不知道的知识图谱存储系统

图数据库发展趋势

2.2 图数据库排行榜

2017知识图谱存储系统排名:那些你不知道的知识图谱存储系统

图数据排行榜



作者:张子良
出处:http://www.cnblogs.com/hadoopdev
本文版权归作者所有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。

相关文章
|
6月前
|
存储 数据采集 人工智能
AI时代:云存储加速多模态数据存储与管理创新
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁(乐忱)分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长,指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年,高端企业级存储闪存占比约为25%,相较于欧美50%的比例,显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程,包括数据预处理、训练和推理的痛点,以及针对这些环节的存储解决方案,强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外,还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术,训练阶段的高性能存储架构,推理场景的加速器和AI Agent的应用,以及应对大数据业务的存储考量,如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
38789 20
|
7月前
|
数据可视化 大数据 API
知识图谱中的数据服务是什么?
随着信息时代的飞速发展,数据已经成为了各行各业的重要资源。知识图谱作为大数据时代的一种新型数据组织形式,能够将分散、无序的数据进行结构化处理,并建立起相互之间的关系,从而更好地满足人们对知识的需求。而在知识图谱中,数据服务扮演着至关重要的角色。
|
7月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
知识图谱技术在金融领域的分析和应用
知识图谱(Knowledge Graph)是一种将实体、属性及关系等信息通过一定的数学模型进行组织、存储和检索的新型数据结构,它不仅可以实现对实体之间关系的描述,还可以完成对知识的描述。知识图谱由三元组构成:数据(Data)、实体(Entity)和关系(Relational),通过图数据库技术存储。知识图谱中的每一个实体都是一个节点,表示实体之间的关系,它描述了实体之间存在的关系和它们之间的属性。
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
唯有超大规模存储系统才能满足人工智能的需求
现代存储技术将带来新水平的自动化、性能、安全性和灵活性,这将从人工智能和机器学习数据集中释放出更大的价值,而不会受到过时硬件的限制,以及成本的不断增长。
93 0
|
7月前
|
数据采集 自然语言处理 数据可视化
知识图谱数据开发是做什么的
知识图谱数据开发是通过对数据进行采集、清洗、抽取、构建等一系列操作,最终构建出一个完整的数据图谱。在这个过程中,企业需要把自身业务相关的数据通过知识图谱进行可视化呈现,然后根据不同用户对数据的不同需求进行有针对性地处理和开发。
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
第1章 理解知识图谱:知识图谱现状、知识图谱应用场景(二)
第1章 理解知识图谱:知识图谱现状、知识图谱应用场景(二)
|
7月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
企业级知识图谱的案例分享
近日,在深圳举办的2019中国知识图谱产业发展峰会上,中国人工智能知识图谱联盟(AICKI)正式发布了《2019知识图谱白皮书》。这份白皮书对中国知识图谱产业的发展现状、趋势和热点进行了解读,并对行业典型应用案例进行了详细分析。为了帮助行业人士更好地理解和应用知识图谱,就企业级知识图谱的应用案例进行分享。下面我们将从一个客户案例入手,与大家探讨企业级知识图谱在企业应用中的价值和挑战。
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
数据来源仍然是人工智能主要瓶颈
数据是人工智能的命脉。没有它,你无法构建任何与人工智能相关的东西。
113 0
数据来源仍然是人工智能主要瓶颈
|
存储 人工智能 自然语言处理
突破数据存储瓶颈,Aibee实现场景化AI的有效落地
为了突破数据存储瓶颈,Aibee采用了阿里云混合云存储解决方案,解决计算机视觉、语音识别、自然语言理解、大数据分析等技术场景下的数据存储与管理问题。
5169 0
突破数据存储瓶颈,Aibee实现场景化AI的有效落地
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
高效的人工智能需要可观的数据摄入
我们来探索一下数据的坚实基础如何实现更少人工参与而更智能的人工智能。在当前的技术领域,没有什么能像人工智能(AI)那样使人好奇和兴奋。我们才渐渐看到企业内人工智能应用程序的潜在好处。
192 0
高效的人工智能需要可观的数据摄入