知识图谱扩展模型、结构化知识存储方法与设备

摘要

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种知识图谱扩展模型、结构化知识存储方法与设备，旨在解决现有技术中无法存储量化数据的问题。本发明的知识图谱扩展模型包括：包括实体和关系，实体与实体之间的连接为有向连接，有向连接边包含关系；每个关系包括可选的一个或多个属性；每个实体、每个关系和每个属性均具有唯一标识符。每个关系包括可选的一个或多个属性；每个实体、每个关系和每个属性均具有唯一标识符；每个属性包括：数据类型和取值以及可选的量纲。本发明的存储方法基于上述知识图谱扩展模型，将结构化知识存储为关系型数据库的数据表结构，将量化数据存入属性中，便于实现逻辑推理和量化推理，而且提高了查询效率。