【技术实现步骤摘要】
图数据库数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及大数据挖掘领域，具体涉及一种图数据库数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着大数据和人工智能技术的发展，尤其是认知智能技术在近年来的突破，基于关系型数据库的知识图谱技术已经可以在很多应用领域中为用户提供更为专业更加精准的智能分析服务。典型地，利用知识图谱可以为多种基于关系来识别信息的人工智能模型提供支持，比如个性化推荐、关联信息搜索、地图数据处理、社交网络服务、专业知识库、用户身份验证或互联网金融等应用中均可利用知识图谱来进行优化。其中，在基于知识图谱的人工智能模型中，利用知识图谱构建的关系图，应用标签传播算法(LabelPropagationAlgorithm，LPA)能够将种子数据(白名单、黑名单)进行标签传播，进而得到整个网络的概率/置信度情况。然而，现有的知识图谱通常使用图数据库Neo4j存储数据，其并不支持分布式计算，因而只能基于单机计算标签传播算法。为提高计算效率，现有技术中曾尝试采用分布式运算来完成由知识图谱过渡到人工智能模型时的...
【技术保护点】
1.一种图数据库数据处理方法，其特征在于，包括：/n将实体的表现数据作为节点的属性批量写入图数据库中；/n根据当前进项请求，在所述图数据库中查询出所述进项请求的一度和二度关联的关系数据；/n根据一个或多个人工智能模型的评估需求，对所述一度和二度关联的关系数据进行多个图数据子查询语句的复合和传递操作，将所述多个图数据子查询语句整合成一个具有复合功能的最终变量计算图数据查询语句；/n根据所述当前进项请求，调用所述最终变量计算图数据查询语句，得到至少一个待评估变量输出给所述一个或多个人工智能模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种图数据库数据处理方法，其特征在于，包括：
将实体的表现数据作为节点的属性批量写入图数据库中；
根据当前进项请求，在所述图数据库中查询出所述进项请求的一度和二度关联的关系数据；
根据一个或多个人工智能模型的评估需求，对所述一度和二度关联的关系数据进行多个图数据子查询语句的复合和传递操作，将所述多个图数据子查询语句整合成一个具有复合功能的最终变量计算图数据查询语句；
根据所述当前进项请求，调用所述最终变量计算图数据查询语句，得到至少一个待评估变量输出给所述一个或多个人工智能模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述批量写入包括：
对于增量的表现数据，按照固定的周期对所述图数据库进行离线增量更新。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述一度和二度关联的关系数据中符合表现属性条件的相关节点进行变量统计，构建所述多个图数据子查询语句。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
为所述图数据库中的属性信息建立索引；
在调用所述最终变量计算图数据查询语句时，调用所述属性信息的所述索引完成查询。
5.一种图数据库数据处理装置，其特征在于，包括：
属性写入模块，用于将实体的表现数据作为节点的属性批量写入图数据库中；
关系数据处理模块，用于根据当前进项请求，在所述图数据库中查询出所述进项请求的一度和二度关联的关系数据；
查询整合模块，用于根据一个或多个人工智能模型的评估需求...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪振兴，彭柱池，
申请(专利权)人：深圳众赢维融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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