文献类型：期刊文章

作　　者：高云君[1] 葛丛丛[2] 郭宇翔[1] 陈璐[1]

GAO Yun-Jun;GE Cong-Cong;GUO Yu-Xiang;CHEN Lu(College of Computer Science and Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;Data Intelligence Innovation Lab,Huawei Cloud Computing Technologies Co.Ltd.,Hangzhou 310052,China)

机构地区：[1]浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027 [2]华为云计算公司数据智能创新Lab,浙江杭州310052

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家重点研发计划(2021YFC3300300,2021YFC3300303);国家自然科学基金(62025206,61972338,62102351)。

年　　份：2023

卷　　号：34

期　　号：5

起止页码：2365-2391

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：目前,各个国家和地区均已将大数据视为重要的战略资源.然而,大数据时代普遍存在数据流通困难、数据监管不足等问题,致使数据孤岛现象严重,数据质量低下,数据要素潜能难以释放.这驱使研究人员探索数据集成技术,以打破数据壁垒、实现信息共享、提升数据质量,进而激活数据要素潜能.关系型数据和知识图谱作为两种至关重要的数据组织与存储形式,在现实生活中应用广泛.为此,聚焦关系型数据和知识图谱,归纳总结并分析实体解析、数据融合、数据清洗3方面的数据集成关键技术,最后展望未来研究方向与趋势.

关 键 词：关系型数据 知识图谱 数据集成

分 类 号：TP311]