知识图谱存储在图数据库

知识图谱是近年来人工智能领域的研究热点之一，它是以图形结构为基础，用于描述具有含义的实体及它们之间的关系的一种数据结构。面向知识图谱的数据操作需要对底层数据进行高效的存储和查询，其中，图数据库作为一种新兴的数据库类型，已经成为知识图谱存储的首选。

1. 图数据库简介

图数据库是以图形结构存储数据的一类数据库系统，它强调用图结构来描述实体之间的关系，具有高效查询和可扩展性的特点。而传统的关系型数据库则是通过表格来存储数据，并且需要使用SQL等结构化查询语言来查询数据。图数据库在存储关系型数据时可以更加自然地描述实体间的关系，在处理关系型查询时也更为高效。

2. 知识图谱与图数据库

知识图谱通常是由实体、属性和关系构成的，而图数据库正是为这种数据结构而生。图数据库的数据由节点和边组成，其中节点对应实体，边对应实体之间的关系。这种以图形结构作为数据存储方式，可以更加自然地描述实体间的关系、属性和标签等信息，同时方便数据库的扩展性和查询效率。

以一个简单的知识图谱为例：

我们可以把它转化为图形结构：

通过上面的图形结构，我们可以很方便地表示“斗鱼”实体以及它和其他实体之间的关系，例如，颜值情况、主播分类等。如何实现它？接下来我们将简要介绍如何使用neo4j来存储以上知识图谱。

3. 使用neo4j存储知识图谱

在使用neo4j存储知识图谱之前，需要先安装neo4j数据库，