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摘要：本发明公开了一种基于图形数据库Neo4j的RDF数据探寻方法，属于RDF数据探寻领域。本发明将RDF数据模型转化为属性图模型并持久化到Neo4j数据库当中，且为用户提供了简明的查询属性图构造接口，用户基于所要探寻的信息构建出查询属性图，选择对应的探寻模式，系统将查询属性图转化为Neo4j的查询语言Cypher，并匹配查询属性图中相关的数据，最终也以属性图的形式返回到展示界面中供用户浏览。此外，系统还提供了节点的深入查询，属性过滤，历史记录查找等可视化操作供用户对所返回的数据进行再探寻操作。本方法通过将RDF数据转化为接近现实世界关联数据的属性图模型，从而减少数据的冗余，以及降低普通用户探寻RDF数据集的门槛。

主权项：1.一种基于图形数据库Neo4j的RDF数据探寻方法，其特征在于：包括如下步骤：1将RDF模型转化为属性图模型，并将RDF数据持久化到图形数据库Neo4j中方法；2整合RDF中匿名节点，空白链接以及等价实例的数据，简化其中的数据展示形式；3通过构建查询属性图的方式去探寻RDF数据集中的内容；4将查询属性图转化为图形数据库Neo4j的查询语言Cypher方法；所述步骤1中提出的将RDF模型转化为属性图模型的具体规则，分为以下3个步骤：1.1具有唯一标识符IRI的资源将被转化为属性图模型中的节点；1.2三元组中的字符串、数值、日期的非资源型宾语转化为对应主语节点中的属性存储到主语节点的属性表中；1.3三元组当中主语与资源型宾语所关联的谓语转化为对应主语节点与宾语节点所关联的关系；所述步骤2中提到的整合数据的方法，分为以下3个步骤：2.1对于数据集中的空白节点，将空白节点中所关联的信息整合到上级主语节点的属性表或关系连接中；2.2对于数据集中的空白链接，整合到主语节点的属性表当中；2.3对于数据集中的等价资源，整合到等价节点的属性表当中；所述步骤3中提到的构建查询属性图的方法，分为以下3个步骤：3.1通过类型选择，选择出所构造节点的类型，类型集合的约束限制与数据库中数据类型集合的约束一致；3.2通过步骤3.1中所选的类型集合构造出具体的节点属性表，对具体的属性进行填写，字符串类型的属性支持正则表达式；3.3通过步骤3.1与步骤3.2构造出构成查询属性图中的所有节点，并节点之间创建相关的关系，相关关系的约束与数据库节点的类型以及关系的约束一致；所述步骤4中提到的查询属性图转化为图形数据库Neo4j的查询语言Cypher的方法，分为以下3个步骤：4.1根据步骤3中所构造的查询属性图，其中节点的类型以及属性根据数据库中结点类型以及属性的数量按照数量少的优先排列的规则去构建Cypher语言中的节点；4.2根据查询属性图中节点之间关系，以步骤4.1中产生的节点的类型和属性计算对应节点的权重，优先匹配数量少且具体的节点，从而构建Cypher语言中节点之间的关系；4.3根据查询属性图中所指定的节点模式或路径模式构造出最终的Cypher查询语句，节点模式则添加围绕目标节点的周边节点的匹配信息，路径模式则添加整个查询属性图的路径信息。

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百度查询： 南京航空航天大学 基于图形数据库Neo4j的RDF数据探寻方法