构建人工智能知识图谱的图数据库
人工智能知识图谱在人工智能中的应用分为两个层次,一个是智能感知,主要涉及到一些自然语言处理、图像识别、语音识别等方面;另一个层次是智能分析,主要涉及到一些人工智能应用,如知识推理、模式识别、专家系统等。而搭建人工智能知识图谱的核心则是图数据库,它可以存储非常大量的实体及其关系,使得知识与知识之间的连接变得清晰和可视化。通过图数据库,我们可以更好地理解知识之间的关联,发现隐藏在数据中的规律和模式,为各种应用场景提供强大的支持。
人工智能知识图谱
知识图谱使用图模型来描述和建模世界中各种事物之间的关联关系。它结合了应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等多个学科的理论和方法,以及计量学引文分析、共现分析等技术,利用可视化的图谱来展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构,达到多学科融合的目的。例如,在百度搜索中,用户输入“ iPhone ”,百度将返回与其相关的所有内容。因此,人工智能知识图谱可以帮助我们获取与苹果相关的所有信息,并根据用户的偏好进行个性化推荐。
图数据库是一种结构化数据存储和访问方式,它提供了一种基于关系属性而非文件、文本、视频、图像等传统数据库模式的数据存储方案。图数据库可以存储大量的实体及其关系信息。
图数据库搭建人工智能知识图谱
构建人工智能知识图谱,可以分为三个阶段:构建实体图谱、知识图谱的应用以及知识图谱的可解释。其中,构建实体图谱是整个人工智能知识图谱构建的基础,而应用则是整个人工智能知识图谱可解释的核心。
人工智能知识图谱由图数据库和关联规则组成,图数据库指的是以图数据结构存储的实体及其关系。它能够存储大量的信息,且关系网络复杂、难以管理、需要支持多种查询方式。而关联规则则是图数据库中基于关系计算而得的一种算法。通过关联规则,能够将不同实体之间的关系进行组合,进而发现其中隐藏着的模式和规律,从而实现各种应用场景。
图数据库的特点和优势
传统的关系型数据库,比如关系数据库 SQL、 MongoDB 等,它在处理大型数据集时有很好的表现。但是面对大规模复杂数据时,它们的表现并不是很好,不能完全满足实时处理的要求。
而图数据库有 NebulaGraph 、悦数图数据库等,传统的关系型数据库存储的数据容量都很小,而图数据库的存储空间很大;其次,图数据是一种树形结构,查询速度非常快,其数据查询、更新、删除等操作都比较简单,效率也更高;最后,图数据可以非常方便地进行增量更新和删除。
悦数原生分布式图数据库
悦数图数据库通过点-边结构映射现实场景,低门槛将业务经验转化为高维度的数据向量,使计算结果具有更强的可解释性,它采用原生分布式架构,在 NebulaGraph 开源图数据库的基础上进行了开发建设,并根据中国企业进行了优化,开发出了更适合中国企业庞大数据集的分布式图数据库。悦数图数据库拥有良好的性能,能够满足万亿级海量数据场景下的毫秒级查询需求。
现悦数图数据库已与阿里云平台合作,大家如果感兴趣,欢迎免费下载试用!