[发明专利]一种图谱Schema的存储方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开一种图谱Schema的存储方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机应用领域，方法包括：对预先获取的资源数据进行抽取处理，获得图谱Schema，图谱Schema包括多个概念、概念之间的上下级关系以及指向关系；将图谱Schema的图谱库名、各个概念分别表示为节点进行存储至预设的图数据库中；基于各个概念所表示的节点，将概念之间的上下级关系、概念之间的指向关系分别以关系方式存储至图数据库中。本发明通过利用图数据库存储知识图谱的顶层设计Schema描述，能够避免多层级父子关系在关系型数据库中递归查询复杂的问题，解决了知识图谱的Schema存储问题，提高了知识图谱调用返回能力，降低了反复拼接的性能成本。

技术领域

本发明涉及计算机应用领域，尤其涉及一种图谱Schema的存储方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

知识图谱近年来受到了工业界极大的重视，在很多领域都有了成功的应用，例如搜索引擎，智能客服，语音机器人等。知识图谱本质上是一种大型的语义网络，它旨在描述客观世界的概念实体事件以及及其之间的关系，以实体概念为节点，以关系为边，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。

知识图谱在逻辑上，通常可分为数据层和模式层，本体模型即是模式层的表达，可以理解为面向对象里的“类”的概念，而数据层则存储真实的数据。知识图谱目前主要有自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方法。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体(Ontology或称为Schema)，再将实体加入到知识库，该构建方式需要利用一些现有的结构化数据库作为其基础数据库。自底向上指的是从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。

目前在自顶向下的构建知识图谱的过程中，图谱Schema的存储常常存于常规结构化数据库中，然而，当概念的子概念深度超过一定数量后，利用结构化数据库存储需要深度或广度遍历，对于参数的返回增加了性能成本。

发明内容

为了解决上述背景技术中提到的问题，本发明提供一种图谱Schema的存储方法、装置及计算机可读存储介质。

第一方面，提供了一种图谱Schema的存储方法，所述方法包括：

对预先获取的资源数据进行抽取处理，获得图谱Schema，所述图谱Schema包括多个概念、概念之间的上下级关系以及指向关系；

将所述图谱Schema的图谱库名、各个所述概念分别表示为节点进行存储至预设的图数据库中；

基于各个所述概念所表示的节点，将所述概念之间的上下级关系、所述概念之间的指向关系分别以关系方式存储至所述图数据库中。

进一步地，所述将所述图谱Schema的图谱库名、各个所述概念分别表示为节点进行存储至预设的图数据库中，包括：

在所述图谱Schema的图谱库名表示为节点时，将所述图谱库名关联的参数信息以键值对的方式存储至所述图数据库中；

在各个所述概念分别表示为节点时，将各个所述概念关联的参数信息分别以键值对的方式存储至所述图数据库中，其中，各个所述概念关联的参数信息至少包括概念名称、概念属性信息。

进一步地，所述基于各个所述概念所表示的节点，将所述概念之间的上下级关系、所述概念之间的指向关系分别以关系方式存储至所述图数据库中，包括：

基于各个所述概念所表示的节点，将所述概念之间的上下级关系通过关系三元组结构存储至所述图数据库中；

根据所述概念之间的指向关系，对所述图数据库中各个所述概念所表示的节点通过有向边进行连接，并将各个所述有向边的边属性信息分别以键值对的方式存储至所述图数据库中。