基于Neo4j不确定性数据处理技术的研究

摘要：

不确定性是数据的本质特征,对不确定性数据的研究得到了越来越多领域的关注.在总结当前处理历史数据不确定性方法的基础上,针对缺乏处理不确定性历史数据的语义框架问题,基于Neo4j图数据库建立用于处理不确定性历史数据的通用数学模型.该模型以双时态模型、概率模型等为依托,整合了历史数据的时间、不确定性与世系三个方面.并基于Python语言实现了具有CRUD基本操作的存储系统,可动态增加节点之间的关系、存储和检索历史数据、实现了不确定性数据的筛选查询和模糊查询.通过关系型数据库与图数据库中数据的存储方式及存储系统的查询效率对比实验表明,所提出的数学模型扩展性更强,实现系统查询效率更高,在处理大规模不确定性数据的存储和检索方面优势更加明显.

关键词：数字人文学、不确定性、属性图、Neo4j、双时态模型

所属期刊栏目：30

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;上海市教委科研创新项目;中国博士后科学基金资助项目

在线出版日期：2020-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：25-31