众源数据本质是指网络世界中存在大量、复杂、有潜力的"垃圾"数据,如何采用有效方法与技术对其中感兴趣的数据进行收集和利用是当前的研究热点问题.通过引入计算机领域最新的知识图谱技术,对众源数据中的知识进行抽取和存储.知识图谱的发展主要是为了解决两个核心问题,即如何对知识进行建模,和如何对模型进行存储,后者是本次研究的重点内容.首先研究了众源数据知识的数据存储模型,分析了人工智能中利用众源知识和属性知识进行存储模型构建的方法;然后进入核心部分,重点对比了多种对众源数据进行知识存储的方法,包括目前比较流行的方法,如三元组存储、横向存储、属性存储和纵向划分的关系方法存储方案以及比较前沿和适用的多重查询和混合管理方法,分析了这些方法的优缺点和具体应用场景下的性能;最后以当前稳定的Neo4j知识数据库为例,对已经挖掘的众源数据进行存储并可视化.实验结果证实,当前的图数据库可以对众源数据进行存储且运行性能可靠.