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知識圖譜是人工智能的重要基石，因其包含豐富的圖結構和屬性信息而受到廣泛關注。知識圖譜可以精確語義描述現實世界中的各種實體及其聯系，其中頂點表示實體，邊表示實體間的聯系。知識圖譜劃分是大規模知識圖譜分布式處理的首要工作，對知識圖譜分布式存儲、査詢、推理和挖掘起基礎支撐作用。隨著知識圖譜數據規模及分布式處理需求的不斷增長，如何對其進行劃分已成為目前知識圖譜研究的熱點問題。從知識圖譜和圖劃分的定義出發，系統性地介紹當前知識圖譜數據劃分的各類算法，包括基本、多級、流式、分布式和其他類型圖劃分算法。首先，介紹4種基本圖劃分算法：譜劃分算法、幾何劃分算法、分支定界算法、KL及其衍生算法，這類算法通常用于小規模圖數據或作為其他劃分算法的一部分;然后，介紹多級圖劃分算法，這類算法對圖粗糙化后進行劃分再投射回原始圖，根據粗糙化過程分為基于匹配的算法和基于聚合的算法;其次，描述3種流式圖劃分算法，這類算法將頂點或邊加載為序列后進行劃分，包括Hash算法、貪心算法、 Fennel算法，以及這3種算法的衍生算法;再次介紹以 Kappa、JA-BEJA和輕量級重劃分為代表的分布式圖劃分算法及它們的衍生算法;同時，在其他類型圖劃分算法中，介紹近年來新興的2種圖劃分算法：標簽傳播算法和基于查詢負載的算法。通過在合成與真實知識圖譜數據集上的豐富實驗，比較了5類知識圖鐠代表性劃分算法在劃分效果、查詢處理與圖數據挖掘方面的性能差異分析實驗結果并推廣到推理層面，獲得了基于實驗的知識圖譜劃分算法性能評價結論。最后，在對已有方法分析和比較的基礎上，總結目前知識圖譜數據劃分面臨的王要挑戰，提出相應的研究問題，并展望未來的研究方向。
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