文献详情
大规模RDF图数据上高效率分布式查询处理
外文标题：Efficient Distributed Query Processing on Large Scale RDF Graph Data
文献类型：期刊
期刊名称：软件学报
年：2019
卷：30
期：3
页码：498-514
ISSN：1000-9825
关键词：星形分解;分布式;基本图模式匹配;大规模RDF图;MapReduce
所属部门：信息学院
链接地址：http://d.oldg.wanfangdata.com.cn/Periodical_rjxb201903002.aspx
摘要：知识图谱是智能数据的主要表现形式,随着知识图谱领域的不断发展,大量的智能图数据以资源描述框架(resource description framework,简称RDF)形式发布出来.RDF图上的SPARQL查询语义对应于图同态,是一个NP-完全问题.因此,如何使用分布式方法在大规模PDF图上有效回答SPARQL查询是一个富有挑战性的问题.目前已有研究使用MapReduce计算模型处理大规模RDF数据,但其将SPARQL查询拆分成单个的查询子句,没有考虑RDF数据的丰富语义和自身的图特性,导致MapReduce迭代次数过多.首先,利用RDF数据内嵌的语义和结构信息作为启发式信息,将查询图分解为星形的集合,可以在更少次迭代内得到查询结果.同时,分解算法给出中间结果较少的星形匹配顺序,基于此顺序,每轮MapReduce操作通过连接操作匹配一个新的星形,直至产生最终的答案.最后,在标准合成数据集WatDiv和真实数据集DBpedia上进行大量的实验评估.实验结果表明:所提基于星形分解的分布式SPARQL BGP匹配算法能够高效回答查询,查询时间比SHARD和S2X算法的查询时间平均提高一个数量 ...More
知识图谱是智能数据的主要表现形式,随着知识图谱领域的不断发展,大量的智能图数据以资源描述框架(resource description framework,简称RDF)形式发布出来.RDF图上的SPARQL查询语义对应于图同态,是一个NP-完全问题.因此,如何使用分布式方法在大规模PDF图上有效回答SPARQL查询是一个富有挑战性的问题.目前已有研究使用MapReduce计算模型处理大规模RDF数据,但其将SPARQL查询拆分成单个的查询子句,没有考虑RDF数据的丰富语义和自身的图特性,导致MapReduce迭代次数过多.首先,利用RDF数据内嵌的语义和结构信息作为启发式信息,将查询图分解为星形的集合,可以在更少次迭代内得到查询结果.同时,分解算法给出中间结果较少的星形匹配顺序,基于此顺序,每轮MapReduce操作通过连接操作匹配一个新的星形,直至产生最终的答案.最后,在标准合成数据集WatDiv和真实数据集DBpedia上进行大量的实验评估.实验结果表明:所提基于星形分解的分布式SPARQL BGP匹配算法能够高效回答查询,查询时间比SHARD和S2X算法的查询时间平均提高一个数量级,且优化算法的查询时间与基本算法相比缩短了49.63％～78.71％. ...Hide

DOI：10.13328/j.cnki.jos.005696
百度学术：大规模RDF图数据上高效率分布式查询处理
语言：中文
人气指数：1
浏览次数：1
基金：国家自然科学基金; 天津市自然科学基金; 数字出版技术国家重点实验室开放课题; 北京自然科学基金
作者其他论文



供给侧改革背景下区域经济发展的机遇分析和对策探讨.王鑫,.现代营销. 2019, 110-111.
面向SSD寿命优化的访问序列折叠缓存替换算法.唐琪, 王吉磊, 柴云鹏,.计算机科学与探索. 2019, 13(1), 35-44.
"数据科学"课程群与 "数据科学导论"课程建设初探.覃雄派, 陈跃国, 李翠平, et al. .大数据. 2018, 4(6), 19-28.
数据科学课程群与 数据科学导论课程建设初探.覃雄派, 陈跃国, 李翠平, et al. .大数据. 2018, 4(6), 19-28.
一种面向多租户的混合存储设备资源隔离的自适应方法.柴云鹏, 王传雯, 孙殿森,.2018.