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题名基于图聚类算法的大规模RDF数据查询方法研究
被引量:6
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作者
崔义童
冯志勇
王鑫
饶国政
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机构
天津大学计算机科学与技术学院
天津市认知计算与应用重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第12期2625-2628,共4页
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基金
国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2013AA013204)资助
国家自然科学基金项目(61100049)资助
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文摘
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.
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关键词
大规模rdf数据
图聚类算法
rdf数据划分
rdf查询
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Keywords
large-scale rdf data
graph clustering
rdf data partition
rdf query
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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