論文の概要: Managing FAIR Knowledge Graphs as Polyglot Data End Points: A Benchmark based on the rdf2pg Framework and Plant Biology Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17498v1
- Date: Fri, 23 May 2025 05:51:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.846016
- Title: Managing FAIR Knowledge Graphs as Polyglot Data End Points: A Benchmark based on the rdf2pg Framework and Plant Biology Data
- Title（参考訳）: FAIR知識グラフを多言語データエンドポイントとして管理する: rdf2pgフレームワークと植物生物学データに基づくベンチマーク
- Authors: Marco Brandizi, Carlos Bobed, Luca Garulli, Arné de Klerk, Keywan Hassani-Pak,
- Abstract要約: Linked Dataとラベル付きプロパティグラフ(LPG)は相補的な長所と短所を持つ2つのデータ管理手法である。
我々はRDFデータを意味的に等価なLPGフォーマットやデータベースにマッピングするフレームワークであるrdf2pgを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Linked Data and labelled property graphs (LPG) are two data management approaches with complementary strengths and weaknesses, making their integration beneficial for sharing datasets and supporting software ecosystems. In this paper, we introduce rdf2pg, an extensible framework for mapping RDF data to semantically equivalent LPG formats and data-bases. Utilising this framework, we perform a comparative analysis of three popular graph databases - Virtuoso, Neo4j, and ArcadeDB - and the well-known graph query languages SPARQL, Cypher, and Gremlin. Our qualitative and quantitative as-sessments underline the strengths and limitations of these graph database technologies. Additionally, we highlight the potential of rdf2pg as a versatile tool for enabling polyglot access to knowledge graphs, aligning with established standards of Linked Data and the Semantic Web.
- Abstract（参考訳）: Linked Dataとラベル付きプロパティグラフ(LPG)は、補完的な長所と短所を持つ2つのデータ管理アプローチである。
本稿では,RDFデータを意味的に等価なLPGフォーマットやデータベースにマッピングする拡張可能なフレームワークであるrdf2pgを紹介する。
このフレームワークを利用して、Virtuoso、Neo4j、ArcadeDBという3つの人気のあるグラフデータベースと、よく知られたグラフクエリ言語であるSPARQL、Cypher、Gremlinの比較分析を行います。
我々の質的で定量的なアセットメントは、これらのグラフデータベース技術の長所と短所を浮き彫りにしている。
さらに、知識グラフへの多言語アクセスを可能にする汎用ツールとしてのrdf2pgの可能性を強調し、Linked DataとSemantic Webの確立した標準に適合する。
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