基于图聚类算法的大规模RDF数据查询方法研究

提出一种针对大规模RDF(Resource Description Framework)数据的高效而又准确的查询方法,此方法基于图聚类算法.首先利用已被证明在处理大规模图数据时效果最好的图聚类算法对大规模RDF数据进行划分,得到一个划分结果.这个划分结果满足,划分子集内部连接非常紧密而划分子集之间连接非常稀疏.然后根据RDF查询请求对划分结果进行特定的筛选,在筛选所得的RDF数据子集上执行查询操作,从而节省大量查询响应时间,提高查询效率.我们实现了这一查询方法,并选取几个具有代表性的大规模RDF数据集进行了性能实验.实验证明,相比单纯运用目前效率最高的RDF-3X查询引擎进行查询的方法,本文提出的方法在保证较高查全率和查准率的前提下,能够大大提高查询效率.

基于数据中台的通信运营大数据智能解决方案研究

受技术发展的影响,通信运营业务与数据量迅速壮大。通过研究通信运营的现状与问题,引入大数据、数据中台、数据赋能、智能运营等概念与技术,从数据采集、存储、赋能和展示等方面对系统进行全方位优化升级,搭建通信运营统一数据域,实现通信运营的智能决策、智能营销与智能运营。