While never reaching widespread ind

While never reaching widespread industry acceptance, there has been an extensive
body of work on graph databases, much of it in the 90s. Various data models
were proposed, frequently coupled with a complex object representation as a natural,
practical application of graph storage. More recently, several developments
have contributed to a renewed interest in graph databases: large-scale networks
research, social networks, bioinformatics as well as the semantic web and related
standards. Part of that interest is due to the massive amounts of graph-oriented
data (e.g. social networks) and part of it to the inherent complexity of the information
that needs to be represented (semantics and knowledge management).
This body of work has been thoroughly reviewed in [1]. In this paper, we present
the implementation of a generalized hypergraph model independently proposed
by Harold Boley [4] and Ben Goertzel [5]. The model allows for n-ary hyperedges
that can also point to other edges, and we add an extensible type tower
[6] to the mix. Two generalizations of graphs related to our work have been the
Hypernode model [2] and the GROOVY model [3], both focused specifically on
representing objects and object schemas. While hypergraphs have been extensively
used as an analytical tool in database research, we are not aware of any
other implementation of general hypergraphs as a native database

Kết quả (Việt) 1:

Trong khi không bao giờ đạt phổ biến rộng rãi các ngành công nghiệp chấp nhận, đã có một mở rộngcơ thể của công việc trên cơ sở dữ liệu đồ thị, nhiều của nó trong những năm 90. Mô hình dữ liệu khác nhauđã được đề xuất, thường kết hợp với một đại diện đối tượng phức tạp như là một cách tự nhiên,ứng dụng thực tế của lưu trữ đồ thị. Thêm mới, một số phát triểncó đóng góp cho một lãi suất mới trong cơ sở dữ liệu đồ thị: mạng quy mô lớnnghiên cứu, mạng xã hội, tin sinh học cũng như các trang web ngữ nghĩa và liên quantiêu chuẩn. Một phần quan tâm đó là do số lượng lớn theo định hướng của đồ thịdữ liệu (ví dụ: mạng xã hội) và một phần vào sự phức tạp vốn có của thông tinmà cần phải là đại diện (ngữ nghĩa và kiến thức quản lý).Này cơ thể của công việc đã được xem xét kỹ lưỡng trong [1]. Trong bài báo này, chúng tôi trình bàythực hiện một mô hình tổng quát hypergraph đề xuất một cách độc lậpHarold Boley [4] và Ben Goertzel [5]. Các mô hình cho phép n ary hyperedgesmà cũng có thể trỏ đến cạnh khác, và chúng tôi thêm một mở rộng loại hình tháp[6] để trộn. Hai chung chung của đồ thị liên quan đến công việc của chúng tôi đã cácHypernode mô hình [2] và các mô hình hấp dẫn [3], cả hai đều tập trung cụ thể vàođại diện cho các đối tượng và đối tượng lược đồ. Trong khi hypergraphs đã rộng rãiđược sử dụng như một công cụ phân tích cơ sở dữ liệu nghiên cứu, chúng tôi sẽ không nhận thức được bất kỳkhác thực hiện tổng hợp hypergraphs như là một cơ sở dữ liệu bản địa

Kết quả (Việt) 2:

Trong khi không bao giờ đạt được chấp nhận rộng rãi công nghiệp, đã có một mở rộng
cơ thể của công việc trên cơ sở dữ liệu đồ thị, nhiều của nó trong những năm 90. Mô hình dữ liệu khác nhau
đã được đề xuất, thường xuyên cùng với một đại diện đối tượng phức tạp như một, tự nhiên
ứng dụng thực tế của lưu trữ đồ thị. Gần đây, một số phát triển
đã góp phần vào một mối quan tâm mới trong cơ sở dữ liệu đồ thị: mạng quy mô lớn
nghiên cứu, các mạng xã hội, tin sinh học cũng như các web ngữ nghĩa và liên quan đến
tiêu chuẩn. Một phần của sự quan tâm đó là do số lượng lớn các đồ thị theo định hướng
dữ liệu (ví dụ như các mạng xã hội) và một phần của nó đến sự phức tạp vốn có của các thông tin
mà cần phải được đại diện (ngữ nghĩa và quản lý tri thức).
Điều này cơ thể của công việc đã được triệt xem xét trong [1]. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày
việc thực hiện một mô hình tổng quát hypergraph đề xuất độc lập
bởi Harold Boley [4] và Ben Goertzel [5]. Mô hình này cho phép hyperedges n-ary
mà cũng có thể trỏ đến các cạnh khác, và chúng tôi thêm một loại tháp mở rộng
[6] để trộn. Hai khái quát của đồ thị liên quan đến công việc của chúng tôi đã được các
mô hình Hypernode [2] và các mô hình Groovy [3], cả hai đều tập trung cụ thể về
đại diện cho các đối tượng và lược đồ đối tượng. Trong khi hypergraphs đã được rộng rãi
sử dụng như một công cụ phân tích trong nghiên cứu cơ sở dữ liệu, chúng tôi không biết về bất kỳ
thực hiện khác của hypergraphs chung như là một cơ sở dữ liệu bản địa