对RDF表示的网络数据应用图形分析

Question

我想对具有多种模式（即多种类型的网络节点）和多路复用关系（即多种类型的网络边缘）的网络数据进行一些分析。

分析可能是关于SNA或应用来自图论的任何算法，例如关系强度，中心性，中介性，节点距离，块，聚类等。

源数据相当非结构化，因此我应该首先考虑如何表示，存储和检索数据。

以下是一些想法。我将不胜感激任何反馈或进一步的建议。：）

我知道已经有一些很棒的NoSQL数据库，例如Neo4J，InfoGrid，用于这种类型的应用程序。但出于某些可扩展性原因（例如许可证，Web标准......），我希望使用RDF来存储和表示我的数据。使用的工具是SESAME或JENA。

用RDF表示网络/图形数据的想法是微不足道的。 例如：

网络/图表数据

         *Alice* ----lend 100USD----> *Bob* ----- likes ----> *Skiing*

用RDF表示

         *Alice* --src--> *lend_relation* <---target--- *Bob* ---likes---> *Skiing*
                                  |
                               has_value                                   
                                 \|/
                               *100USD*  

         [Alice         src       lend_relation]
         [Bob           target    lend_relation]
         [lend_relation has_value 100USD] 
         [Bob           likes     Skiing]

然而，问题在于RDF以及SPARQL缺乏图模型的视角。 在节点之间遍历或使用RDF查询找到（最短）距离是没有效率的。 必须使用一些额外的分析工具，例如JUNG或JGarphT， 我必须首先通过查询RDF存储来构建子图，然后将其转换为JUNG或JGraphT使用的数据模型。如果我想要额外的可视化（来自JUNG和JGraphT），那么我必须为可视化工具包构建另一个数据模型。 我不知道这是否是一个明确或有效的整合。

再次感谢任何建议！

Answer 1

如果您想使用SPARQL对RDF数据进行网络分析，可以查看SPARQL 1.1 Property Paths。我相信在Jena / ARQ中它已经实现了ARQ - Property Paths。

属性路径，来自SPARQL的新规范，允许您通过定义图形模式来查询RDF数据模型。图形模式比您在SPARQL 1.0中定义的模式稍微复杂一些。

通过此功能以及应用程序级别的某些逻辑，您可以对数据实施一些有趣的网络分析。