基于本体分割的语义图概要方法

语义图概要的目的是提取语义图的关键信息,形成原数据集的概要模型以解决大规模语义图的理解、查询、应用难题。为提升现有语义图概要方法效率,提出一种基于本体分割的概要方法。通过本体分割算法对语义图进行分割生成扩展子图。采用形式概念分析对每个扩展子图生成元素的偏序格(又称特征集格)。在此基础上,由所有子图的特征集格形成了原语义图的概要。在关联开放数据集和Berlin SPARQL Benchmark数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的可扩展性,有效提高了概要方法的效率。