面向高阶关联的超图数据库构建方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种面向高阶关联的超图数据库构建方法及装置，其中，方法包括：将原始数据归为三类基础数据格式，其中，三类基础数据格式包括有序属性数据、无序属性数据和高阶关联结构数据；对无序属性数据进行分类存储，并构建相应哈希函数以将无序属性数据映射成满足预设规整条件的数据进行索引；对有序属性数据进行分类存储，并分别构建B+树进行索引；构建交叉双向链表对高阶关联结构数据进行存储，以联合预设超图神经网络算法对高阶关联结构数据进行统计分析。由此，解决了相关技术中在面对复杂的高阶关联结构时，无法直接存储和分析高阶关联结构，降低了数据库系统的建模和信息挖掘能力，并且降低了图数据库的适用性的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
面向高阶关联的超图数据库构建方法及装置


[0001]本申请涉及数据库
，特别涉及一种面向高阶关联的超图数据库构建方法及装置。

技术介绍

[0002]图数据库由于其在存储和处理非结构化关联数据上的优异性能，逐渐成为了新一代数据库的中坚力量，相比于传统的关系数据库系统，图数据库有着更高的关联拓展响应速度，更适用于关联分析和预测分析。
[0003]相关技术中，目前的图数据库可以存储和分析低阶关联，如：简单图、有向图等，并且在面对复杂的高阶关联结构时，图数据可以通过近似的方式来进行存储。
[0004]然而，相关技术中在面对复杂的高阶关联结构时，无法直接存储和分析高阶关联结构，降低了数据库系统的建模和信息挖掘能力，并且降低了图数据库的适用性，亟待解决。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种面向高阶关联的超图数据库构建方法及装置，以解决相关技术中在面对复杂的高阶关联结构时，无法直接存储和分析高阶关联结构，降低了数据库系统的建模和信息挖掘能力，并且降低了图数据库的适用性的问题。
[0006]本申请第一方面实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向高阶关联的超图数据库构建方法，其特征在于，包括以下步骤：将原始数据归为三类基础数据格式，其中，所述三类基础数据格式包括有序属性数据、无序属性数据和高阶关联结构数据；对所述无序属性数据进行分类存储，并构建相应哈希函数以将所述无序属性数据映射成满足预设规整条件的数据进行索引；对所述有序属性数据进行分类存储，并分别构建B+树进行索引；以及构建交叉双向链表对所述高阶关联结构数据进行存储，以联合预设超图神经网络算法对所述高阶关联结构数据进行统计分析。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将原始数据归为三类基础数据格式，其中，所述三类基础数据格式包括有序属性数据、无序属性数据和高阶关联结构数据，包括：对所述原始数据进行数据清洗，得到清洗后的数据；从所述清洗后的数据中提取所述有序属性数据、所述无序属性数据和所述高阶关联结构数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述无序属性数据进行分类存储，并构建相应哈希函数以将所述无序属性数据映射成满足预设规整条件的数据进行索引，包括：根据所述无序属性数据的类型构建所述哈希函数；使用所述哈希函数对所述无序属性数据进行映射。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述有序属性数据进行分类存储，并分别构建B+树进行索引，包括：根据所述有序属性数据的类型选择B+树的阶数；针对不同的所述有序属性数据，分别构建B+树进行索引。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建交叉双向链表对所述高阶关联结构数据进行存储，以联合预设超图神经网络算法对所述高阶关联结构数据进行统计分析，包括：构建节点列表和边列表；根据节点与超边的连接关系生成多个高阶关联存储单元，并与对应的节点进行连接，生成节点的双向链表；基于超边与所述节点的连接关系，将每个超边与对应的高阶关联存储单元进行双向链接，得到高阶关联的双向链表。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：高跃，丰一帆，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：