导读:本文包含了图数据库论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图数据库技术,泛在电力物联网,关联性数据
图数据库论文文献综述
陈永龙,朱金大,严晴,王昕平[1]（2019）在《图数据库技术在泛在电力物联网中的应用》一文中研究指出随着泛在电力物联网建设的推进,电网中产生的数据逐渐呈现出规模大、种类多、关联性强的特点。传统的关联型数据库因为自身的局限性,在许多电气应用场景下显得力不从心,而图数据库技术正好弥补关联性数据库处理海量关联性数据时性能不足的缺点,逐渐在泛在电力物联网建设中发挥作用。文章首先简述图数据库技术,并对泛在电力物联网对图数据库技术的需求进行分析。之后,对图数据库在泛在电力物联网中的功能和典型应用进行详细介绍,最后对图数据库技术在泛在电力物联网中的重要性和应用前景进行了分析和总结。(本文来源于《电力信息与通信技术》期刊2019年11期）
杨勇,任鸽[2]（2019）在《基于图数据库的知识图谱管理系统构建研究》一文中研究指出知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分,它以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其关系。随着知识图谱技术应用在安全维稳领域,构建一张数量庞大的人物关系网即人物知识图谱是一项必不可少基础性的工作,笔者详细描述了基于图数据库的人物知识图谱管理系统的功能设计,在此基础上划分系统的各个模块,并给出了模块的详细设计,系统的构建为新疆的安全稳定提供了信息化保障。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年22期）
汤亚宸,方定江,韩海韵,贾嵘,张华敏[3]（2019）在《基于图数据库和知识图谱的电力设备质量综合管理系统研究》一文中研究指出电力设备管理和电网调度运行的业务正在深度融合,针对设备管理中出现的质量把控不严、设备安全运行压力大、缺乏完善量化的设备质量评价体系、设备运行情况不能有效反馈到入网招标中等问题,亟须将电力设备质量管理从调度运维延伸至生产制造环节,构建全景式质量控制体系。传统的电力设备质量管理系统通常采用的关系型数据库面临着数据检索查询效率低下、储存空间需求较大等问题,文章提出了一种基于图数据库和知识图谱的电力设备质量综合管理系统。首先,根据图数据库的数据存储和遍历机理,结合电力设备质量评价需求,设计自顶向下的领域知识图谱模型,实现多源异构数据在图数据库中的高效存储;其次,通过研究知识图谱中统计和基于规则的知识推理算法,设计设备、厂家、变电站/线路、电力公司、质量事件等多重关联关系的高效分析查询方法,实现疑似家族性缺陷分析、设备批次故障/缺陷时间分布等分析;最后,研究设计数据层次化组织的可视化,利用数据间的关联关系将数据进行多主题的分类分层组织,并提供友好互动人机界面。(本文来源于《供用电》期刊2019年11期）
黄华,戴江鹏,王毅,闪鑫,翟明玉[4]（2019）在《基于图数据库的电网CIM/E模型构建及网络拓扑》一文中研究指出电力系统规模日益庞大、运行调整更加频繁,对分析计算实时性提出了更高要求。图数据库是近年来兴起的一种源于互联网海量数据并行处理的新型数据库,其数据模型可直观表达电网拓扑结构并易实现并行化遍历查询。首先,从数据模型和数据查询等方面介绍了图数据库的特点,分析了将其应用于大规模电力系统分析计算的潜在优势;其次,面向完整性、一致性以及高效性等准则,提出了基于图数据库并遵循CIM/E标准的电网数据模型设计方法,研发了数据模型装载工具。最后,在电网图数据库模型基础上,实现了一种并行化的电力网络拓扑分析算法。对实际大规模省级电网的计算结果表明,所提方法可显着提高拓扑搜索效率。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年22期）
于娟,黄恒琪,席运江,朱正祥[5]（2019）在《基于图数据库的人物关系知识图谱推理方法研究》一文中研究指出【目的/意义】人物关系数据中隐含着丰富的信息,是组织进行特定管理决策的重要依据。人物关系知识图谱推理研究能够发现隐含人物关系并检测人物关系数据中存在的不一致,从而支持组织基于人物关系的管理决策。【方法/过程】首先依据已有人物关系数据构建人物关系知识图谱,存储至图数据库中;然后基于自定义规则推理发现并添加隐含的人物关系;通过检测补全后的人物关系知识图谱是否存在属性值异常或关系不一致,来修正原有人物关系数据或判断新增数据的正确性。【结果/结论】隐含人物关系的发现和添加提高了人物关系自动推理与数据异常检测的准确性。并且,将人物关系数据的存储由二维表结构转变为图数据结构,能够大幅提升人物关系自动推理的效率。(本文来源于《情报科学》期刊2019年10期）
杨政[6]（2019）在《面向关联关系的特定领域图数据库检索系统》一文中研究指出随着检索系统技术的发展方向逐步向检索实体的关联关系发展,传统的关系型数据库难以满足需要,为高效存储和方便查找数据间的关系,图数据库应运而生。该文阐释了图数据库的基本概念,基于图数据库对关系处理的优势,设计构造面向关联关系的特定领域检索系统框架。该系统具有索引构建简化、检索速度快、检索效率高、数据更新快速等优点,但是也存在数据预处理要求高的缺点。除此之外,图数据库在全文检索系统中还面临着大数据量和数据动态变化等带来的挑战。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年27期）
徐启恒,陈健华,黄滢冰,黄德全[7]（2019）在《土地资源管理核心业务“一张图”数据库设计——以东莞市为例》一文中研究指出以东莞市为例,从数据库总体设计、数据库管理设计、数据库同步与应用设计等方面进行论述,较为全面的讨论了土地资源管理核心业务"一张图"数据库建设的总体定位、安全管理与同步应用等关键技术节点,初步建立了东莞市土地资源核心业务"一张图"数据库体系,为全市国土管理工作提供了数据支撑,有效提升了全市国土资源管理精准化、标准化、科学化水平。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年S1期）
姜惠娟,郭文龙[8]（2019）在《基于Neo4j的药膳方图数据库设计与优化》一文中研究指出构建完善的、适合对药膳方进行关联规则、配伍规律挖掘等深入研究的数据库是研究药膳方、推广药膳方必不可少的一环.本文在分析了Neo4j图数据库在管理药膳方以及对药膳方进行数据挖掘的优势的基础上,以《中国药膳大辞典》为数据来源,给出了采用Neo4j构建药膳方剂图数据库的详细过程,包括节点的选取、定义,关系的抽取及定义,最后通过查询优化得到了有效的分析数据,为深入研究药膳方提供了数据支持及技术指导.(本文来源于《中央民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
辛永,黄文思,罗义旺,刘青,宋坤煌[9]（2019）在《基于图数据库的企业数据中台数据资源检索技术研究》一文中研究指出图数据库能够针对高度连接的数据进行优化,可有效处理密集、相互关联的数据集,并允许构建检测相关性和数据关联模式。该特性有助于数据资源间的关系连接,可以应用于大规模的数据资源检索中。文章基于图数据库相关特性,给出了一种基于图数据库的企业数据中台数据资源检索方案,在数据中台提供的数据挖掘算法服务、多元数据库存储支撑和通用业务支撑服务基础上,进一步提出运用图数据库的图数据结构特性来优化基于数据中台的数据资源检索的能力,确保数据中台的数据资源检索服务的易用、数据关系可视化,为满足前台的数据分析和产品服务提供一种更为有效的支撑。(本文来源于《电力信息与通信技术》期刊2019年07期）
王荣华[10]（2019）在《基于概率的图数据库匹配优化算法研究》一文中研究指出资源描述框架广泛用于描述资源及其关系,资源描述框架图是最常用的资源描述框架数据表示方式之一.采用不一致概率的资源描述框架图对数据进行形式化处理,并探讨图匹配问题.给定查询图,从不一致概率的资源描述框架图中进行子图的检索,并获得高质量分数.为了提高查询效率,设计了一个有效的剪枝策略.通过大量的实验验证了所提出算法的有效性.(本文来源于《西安文理学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
图数据库论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分,它以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其关系。随着知识图谱技术应用在安全维稳领域,构建一张数量庞大的人物关系网即人物知识图谱是一项必不可少基础性的工作,笔者详细描述了基于图数据库的人物知识图谱管理系统的功能设计,在此基础上划分系统的各个模块,并给出了模块的详细设计,系统的构建为新疆的安全稳定提供了信息化保障。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图数据库论文参考文献
[1].陈永龙,朱金大,严晴,王昕平.图数据库技术在泛在电力物联网中的应用[J].电力信息与通信技术.2019
[2].杨勇,任鸽.基于图数据库的知识图谱管理系统构建研究[J].信息与电脑(理论版).2019
[3].汤亚宸,方定江,韩海韵,贾嵘,张华敏.基于图数据库和知识图谱的电力设备质量综合管理系统研究[J].供用电.2019
[4].黄华,戴江鹏,王毅,闪鑫,翟明玉.基于图数据库的电网CIM/E模型构建及网络拓扑[J].电力系统自动化.2019
[5].于娟,黄恒琪,席运江,朱正祥.基于图数据库的人物关系知识图谱推理方法研究[J].情报科学.2019
[6].杨政.面向关联关系的特定领域图数据库检索系统[J].电脑知识与技术.2019
[7].徐启恒,陈健华,黄滢冰,黄德全.土地资源管理核心业务“一张图”数据库设计——以东莞市为例[J].测绘通报.2019
[8].姜惠娟,郭文龙.基于Neo4j的药膳方图数据库设计与优化[J].中央民族大学学报(自然科学版).2019
[9].辛永,黄文思,罗义旺,刘青,宋坤煌.基于图数据库的企业数据中台数据资源检索技术研究[J].电力信息与通信技术.2019
[10].王荣华.基于概率的图数据库匹配优化算法研究[J].西安文理学院学报(自然科学版).2019