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图形数据系统英文解释翻译、图形数据系统的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【计】 GDS

分词翻译:

图形数据的英语翻译:

【计】 graphic data

系统的英语翻译:

system; scheme
【计】 system
【化】 system
【医】 system; systema
【经】 channel; system

专业解析

在汉英词典视角下,“图形数据系统”(Graph Data System)指专门用于存储、管理、查询和分析图结构数据(Graph-structured Data)的计算机系统。其核心是通过节点(Nodes/Vertices)和边(Edges/Relationships)表达实体及其间复杂关系。以下从专业角度详解其内涵与应用:


一、定义与核心要素

  1. 图结构数据模型

    以数学图论为基础,数据以“节点-边-属性”三元组形式组织。节点代表实体(如用户、设备),边描述实体间关系(如“关注”“连接”),属性存储附加信息(如权重、时间戳)。相较于传统关系型数据库,更擅长处理多对多关联。

    英文对照:Graph Data Model, Node-Edge-Attribute Triplet.

  2. 专用存储与计算引擎

    针对图数据的拓扑结构优化存储(如邻接表、压缩稀疏矩阵),并支持高效遍历查询(如最短路径、社区发现)。典型系统如Neo4j采用原生图存储引擎,避免关系型数据库的多表连接开销。

    英文对照:Native Graph Storage, Traversal Query.


二、核心功能与技术

  1. 图查询语言

    提供类SQL的声明式查询语言,如Cypher(Neo4j)、Gremlin(Apache TinkerPop),支持路径匹配、聚合运算等。例如Cypher语句:

    MATCH (u:User)-[:FOLLOWS]->(f:User) 
    WHERE u.name = "Alice" 
    RETURN f.name, count(*)
  2. 分布式图处理

    大规模图数据需分布式框架支持,如Pregel(Google)的BSP模型、Apache Giraph的迭代计算,适用于PageRank、聚类分析等算法。

    英文对照:Distributed Graph Processing, BSP Model.


三、典型应用场景

  1. 知识图谱与语义网络

    构建实体关系网络,支撑智能搜索(如Google Knowledge Graph)、反欺诈推理。

    英文对照:Knowledge Graph, Semantic Network.

  2. 社交网络分析

    识别影响力节点(如Twitter用户传播分析)、社区检测(如Facebook好友圈划分)。

    英文对照:Social Network Analysis, Community Detection.

  3. 实时推荐系统

    基于用户-商品二部图,利用协同过滤(如“购买该商品的人也喜欢”)生成动态推荐。

    英文对照:Real-time Recommendation, Bipartite Graph.


四、权威定义参考

根据IEEE标准术语:

“图形数据系统(Graph Data System)是一类将数据表示为带属性有向图,并提供图论相关操作(如子图匹配、路径查询)的数据库管理系统。”

IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 34, No. 1


扩展阅读来源:

网络扩展解释

图形数据系统(Graph Data System)是指专门用于存储、管理和处理图形结构数据的计算机系统。其核心特征是通过节点(实体)和边(关系)的拓扑结构来表达复杂关联关系,相较于传统数据库更擅长处理网状关系型数据。

核心解析

  1. 数据模型
    以节点(Node)表示实体对象(如人物、地点),边(Edge)表示实体间的关系(如社交关系、交通连接),形成可视化网络拓扑结构。

  2. 系统功能
    包含存储引擎(高效存储非结构化图形)、查询引擎(支持路径查询、关系深度分析等图算法)和可视化模块(如地理空间坐标映射)。

  3. 核心优势

    • 关系处理:相比关系型数据库减少多表连接操作,社交网络三度人脉查询效率提升百倍
    • 动态扩展:支持实时添加新节点和关系,适用于动态网络分析
    • 语义表达:通过属性图模型(Property Graph)同时记录实体特征和关系强度

典型应用场景

该系统的英文术语在计算机领域常缩写为GDS(Graph Data System)。当前主流实现包括Neo4j、Amazon Neptune等,可根据具体场景选择OLTP或OLAP型系统架构。

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