为了提高知识图谱构建的效率，引文数据库将采用多种先进技术。具体如下：

1. 大数据技术：在知识图谱构建过程中，需要处理大规模的文献数据。大数据技术的应用可以帮助高效地存储、处理和分析这些庞大的数据集。通过分布式计算和存储，可以显著提高数据处理速度，从而加快知识抽取和整合的过程。
2. 自然语言处理（NLP）技术：自然语言处理技术是构建知识图谱的关键工具之一。通过NLP技术，可以自动识别和抽取文献中的实体、关系和属性。例如，使用命名实体识别（NER）技术可以识别论文标题、作者、关键词等实体；关系抽取（RE）技术则能够识别这些实体之间的联系，如引用关系、合作关系等。
3. 机器学习和深度学习算法：利用机器学习和深度学习算法，可以训练模型来自动化和优化知识图谱的构建过程。例如，可以使用监督学习算法训练实体分类器和关系预测器，从而提高知识抽取的准确性。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在文本特征提取和语义理解方面表现出色，有助于从复杂文本中抽取高质量的知识。
4. 语义网技术：语义网技术，包括RDF（资源描述框架）和OWL（Web本体语言），提供了一种标准化的知识表示方法。通过将这些技术应用于引文数据库，可以将非结构化的文献数据转换为结构化的知识图谱。这种转换不仅便于机器理解和处理，还有助于不同知识资源之间的链接和融合。
5. 图数据库技术：图数据库技术专门设计用于存储和管理图形结构的数据，包括节点（实体）和边（关系）。与关系数据库相比，图数据库在处理复杂关系和执行图算法时具有更高的性能。使用图数据库可以有效地存储知识图谱，并支持快速的查询、分析及可视化操作。
6. 互操作性和标准化：为了提高知识图谱的构建效率和应用范围，需要确保不同引文数据库之间以及与其他知识资源之间的互操作性。通过遵循标准化的数据格式和接口规范，如Schema.org、JSON-LD等，可以实现数据的互通和共享。
7. 数据清洗和预处理技术：在构建知识图谱之前，需要对原始文献数据进行清洗和预处理。这包括去除噪音、纠正错误、统一格式等操作，以确保数据的质量和一致性。自动化的清洗和预处理工具可以显著提高这一阶段的效率，减少人工干预的需求。
8. 智能检索与排序算法：为了快速准确地从海量文献中检索和提取相关知识，需要使用先进的检索和排序算法。这些算法可以根据用户查询和文献的重要性、相关性进行智能排序，提高知识获取的效率。例如，基于向量空间模型和BM25算法的检索系统在文档排名和信息检索方面表现优异。
9. 众包和群体智慧：除了技术手段外，还可以利用众包机制借助群体智慧来提高知识图谱构建的效率。通过将部分任务如数据标注、校验等开放给广大用户或专家群体，可以利用集体合作的力量加速知识的抽取和整理。
10. 实时更新和动态维护技术：随着研究的不断进展和新文献的持续发布，知识图谱需要实时更新和动态维护。利用自动化的爬虫和增量更新技术，可以及时捕捉最新的学术成果并将其纳入知识图谱中，保持图谱的时效性和准确性。
11. 评估与反馈机制：建立系统的评估与反馈机制，定期检查知识图谱的质量并获取用户反馈。这有助于发现和修正错误，优化构建流程，提升知识图谱的整体质量。

综上所述，引文数据库将通过采用大数据技术、自然语言处理、机器学习、深度学习等多种先进技术，显著提高知识图谱构建的效率。这些技术的融合应用不仅提升了数据处理的速度和准确性，还增强了知识图谱的可靠性和应用价值。未来的发展趋势将更加注重技术的集成与优化，以实现更高效、更智能的知识管理和分析服务。