我们知道neo4j和Titan使用属性图作为他们的数据模型,这比RDF更复杂、更灵活。然而,我的团队正在构建一个名为gStore的图形数据库,它基于RDF数据集。gStore不支持N-Quads或属性图,因为它不能处理除了标签之外还有属性的边。
下面是一个RDF数据集:
下面是一个N-Quads数据集:
你可以看到属性图更一般,可以代表现实生活中更多的关系。然而,RDF更简单,我们的系统是基于它的。改变整个系统的数据模型真的很难。有没有办法把一个属性图转换成RDF图?如果有,怎么做?
如果数据模型转换良好,我们如何查询它?SPARQL语言用于查询RDF数据集,neo4j设计了一种Cypher语言来查询它们的属性图。但是,当我们将属性图转换为RDF图时,我们如何查询它呢?
RDF是一种序列化图形数据的机制。您可以将数据存储在Neo4j中,作为属性图,使用cypher查询它,并将其自动序列化为RDF,以便进行数据交换和互操作性。请查看Neo4j的neosemantics插件。它完全符合您的描述和更多功能。
在您提到关系中的属性(RDF不支持)的特定情况下,neosemantics将使用RDF star来避免导入/导出期间的数据丢失。
我想像下面这样建模合作伙伴关系,我用标记属性图的格式表示。 我想用RDF语言来表达上面的图形,尤其是我想了解我是否能表达“loves”边的标签(这是文章/字母的URI)。 我不熟悉RDF,我知道RDF可以很容易地表达LPG中的节点属性,但是可以方便地表达边缘属性吗? 这个问题的背景是:我想使用RDF(而不是Gremlin)的原因是,从长远来看,我想添加一些推理能力。 进一步添加的问题:如果我们选择
我有以下两个场景共享的前奏代码: 现在,我想将df转换为pyspark数据帧(
scikit-learn 提供了一个用于转换数据集的库, 它也许会 clean(清理)(请参阅 预处理数据), reduce(减少)(请参阅 无监督降维), expand(扩展)(请参阅 内核近似)或 generate(生成)(请参阅 特征提取) feature representations(特征表示). 像其它预估计一样, 它们由具有 fit 方法的类来表示, 该方法从训练集学习模型参数(例如
作为一个简化的例子,考虑这个有两个字段的表。一个是字符串,另一个是XML。 Source=“MediaConversions” 现在我想查询该表,并将结果作为json,但也要一次性将XML转换为json。 导致 [{"Source":"媒体转换","OrderParameter":" 但我想把它转换成: [{"Source":"MediaConversion","OrderParameter":{
我有一个实体: 我想从属性文件创建实例,如: 我有几个不同的文件,我想创建不同的bean。 更好的是有。在这种情况下有可能吗? 如何解决这个麻烦?
我知道< code > mappingpingjacksonhttpmessageconverter 是默认值,但是我得到了 JSON分析错误:无法识别的令牌“Stock”:应为(“true”、“false”或“null”);嵌套异常是com.fasterxml.jackson.core。JsonParseException:无法识别的令牌“Stock”:应为('true'、'false'或'nu