База данных Graph: TinkerPop/Blueprints vs W3C Linked data

Ищу инфраструктуру для сетевого анализа для гетерогенных (множество типов узлов (многорежимных), множественных типов ребер (мульти-отношений) и множественных описательных признаков (многофункциональных)) сетей, Я заметил, что в мире Graph Database есть два стандартных стека:

С одной стороныу нас есть ThinkPop/Blueprintмодель графа свойств. Поддерживается Neo4j, OrientDB GraphDB, Dex, Titan, InfiniteGraphи т. д.

Стек Tinkerpop включает интерфейс модели графа свойств Blueprint, язык обхода графа Gremlinи пакет графовых алгоритмов Furnace.

С другой стороныу нас есть стек технологий связанных данных W3C, который поддерживается AllegroGraph, 4store, Oracle Database Semantic Technologies, OWLIM, SYSTap BigDataи т.д.

Семантические данные представлены с использованием RDF/ RDFS/ OWLи может быть запрошен с помощью SPARQL. Кроме того, он предлагает правилаи возможности рассуждений.

Теперь предположим, что я хочу представить разнородные данные в графовой базе данных и проанализировать такие данные (статистику, обнаружение отношений, структуру, эволюцию и т. д.) (я знаю, что эти термины широки и расплывчаты) — Что каковы относительные преимущества каждой модели для различных типов задач сетевого анализа? Эти две модели дополняют друг друга?