iPAS 考題解析某企業欲建構知識圖譜（Knowledge Graph），以整合內部的研究報告、專利資料與專家知識，並支援語意查詢與關聯推理。若希望模型能具備良好的語意擴展性與高效推理能力，下列哪一種圖模型設計最為合適？

解析

正確答案：B. 將資料結構建為RDF（Resource Description Framework）三元組（Subject-Predicate-Object）

RDF三元組（主體-述語-客體）是語意網路和知識圖譜的標準表示方式，支援OWL本體推理、SPARQL查詢，具備良好的語意擴展性，能表達複雜的語意關係並支援邏輯推理。

每個選項為什麼對或錯

• A 僅以節點（Node）與邊（Edge）表示，所有資訊存放於節點屬性中 錯誤選項

  僅用節點屬性儲存所有資訊無法有效表達實體間的語意關係，推理能力有限。

• B 將資料結構建為RDF（Resource Description Framework）三元組（Subject-Predicate-Object） 正解

  RDF三元組是知識圖譜的標準格式，支援語意推理和SPARQL查詢，最符合需求。

• C 使用文件型資料庫儲存內容，並以標籤（Tag）連接節點 錯誤選項

  文件型資料庫+標籤缺乏語意推理能力，不適合複雜知識圖譜。

• D 採用關聯式資料庫儲存對應關係，並搭配預建索引加速查詢 錯誤選項

  關聯式資料庫索引適合結構化查詢，但語意擴展性和推理能力不足。

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