SL-tgStore:新的时序知识图谱存储模型

为了解决时序知识图谱的存储问题,提出结合快照和日志模式的时序知识图谱存储模型SL-tgStore.模型由若干时间桶组成,每个时间桶由一系列的时间窗口组成.在首个时间窗口引入初始快照作为时序知识图谱存储和处理的基本单元,在接下来的时间窗口存储为增量日志.提出相应的阈值来确定初始快照的生成,即生成一个新的时间桶,以达到初始快照数量与增量日志数量的平衡,并提出临时快照生成算法.所提模型能够有效解决快照存储模式消耗内存大,日志存储模式查询效率低的问题.为了对SL-tgStore模型进行高效查询,在此基础上提出4种索引结构.在4个真实数据集上进行实验,理论研究与实验结果表明所提出的SL-tgStore存储模型具有高效性.

基于字典的压缩加密查询方案研究

RDF(资源描述框架,Resource Description Framework)压缩方案可以有效压缩庞大的RDF数据集,RDF加密方案可以有效提高数据的安全性。结合这两种方案,该文提出了一种基于字典的压缩加密查询方案。首先,通过原始的RDF数据集构建字典集,实现数据的压缩;然后,通过字典集生成密文ID三元组,实现数据的加密。将字典集存放在可信区域,密文ID三元组存储在不可信区域。查询时,首先通过字典集将查询语句中的关键词转换成对应的密文关键词,然后在密文ID三元组上查询与密文关键词相关的数据,将得到的密文数据传送至可信区域,在可信区域进行解密和解压缩操作,得到最终的明文数据。该方案将查询操作与解密解压缩操作分开,查询只在不可信区域操作,解密解压缩则在可信区域操作,从而进一步提高数据的安全性。最后,在5个数据集上与其他RDF加密方案进行了对比实验,实验结果证明了该压缩加密查询方案在查询性能上有一定的提升,验证了该方案是可行的和有效的。

语义万维网环境下的RDF数据存储

资源描述框架RDF(Resource Description Framework)是一种元数据描述方法,也是下一代Web--语义万维网(Semantic Web)应用的基础。大量的RDF事实数据的操作和处理需要数据库的支持,利用Agent实现了RDF数据在数据库中的存储,同时也提供了一个对RDF数据进行操作和处理的应用实例。本例亦可作为一个基于领域Ontology的Multi-Agent系统的一部分,与其它Agent一起完成基于语义的Web应用。

基于NoSQL的RDF数据存储与查询技术综述

随着语义网的发展和RDF(resource description framework,资源描述框架)数据量的快速增长,利用NoSQL数据库存储和管理大规模RDF数据已经成为了当前的研究热点。介绍了No SQL数据库的种类划分和各类型特点,阐述了RDF数据在各类No SQL数据库中存储结构设计和并行查询算法的研究现状,分析比较了不同方法的优缺点。最后,讨论了利用No SQL数据库管理RDF的优势,总结了现有研究的不足之处,并展望了未来的研究方向。

基于Hadoop的RDF数据存储及查询优化

随着资源描述框架(resource description framework,RDF)数据量的快速增长,利用分布式的方法来存储和管理大规模RDF数据成为当前的研究热点。为了实现对海量RDF数据的高效存储和查询,研究了RDF三元组在分布式平台Hadoop中的存储和查询方法,提出了一种新的基于Hadoop的RDF数据处理优化方法,通过采用基于HBase混合式数据布局方法以及引入MapReduce连接查询的I/O代价模型来对海量RDF数据的查询进行优化。在LUBM标准测试数据集中进行了实验,结果表明该方法能够在保证空间效率的前提下,有效地提高复杂查询的效率。

RDF在关系数据库中的存储研究

资源描述框架(RDF)是Web资源信息的规范性描述语言,如何存储RDF数据成为当前重要的研究问题.通过深入分析RDF数据的特点,提出了一种新的基于关系数据库的RDF存储模式,给出了RDF在关系数据库中的存储规则,提供了相应的存储实例.基于提出的存储方法,实现了相应的自动存储原型系统,通过实验进一步验证存储方法和原型系统的可行性,并与已有存储模式进行了理论对比分析.

一种基于RDF图的本体匹配方法

本体匹配是建立两个本体之间映射关系的过程,一个高效、严格的相似度计算方法是本体匹配的前提条件,为此提出了一种基于RDF图匹配的方法。该方法用RDF图表示本体,使本体间的匹配问题转化为RDF图的匹配问题,并利用匹配树表示匹配的状态,通过匹配树计算出两个本体中各实体之间的相似度,进而得到两个本体之间的映射关系。实验结果表明,该方法在查全率和查准率方面都有很好的表现。

基于分面导航理论的RDF数据的持久化研究

分面导航是一种广泛使用的信息空间导航技术,但导航属性只是根据经验选取,缺乏评价体系。考虑RDF元数据的语义限制,利用统计学的方法从RDF实例中挖掘出适合作为面的谓词,对统计过程丢失的适合作为导航能力的其他属性,利用层次聚类方法进行分析和获取,从而提出一种RDF数据到关系数据库模式的转换方法。实验结果表明此转换方法可以挖掘出语义限制条件下适合作为导航属性的RDF属性,提高了RDF数据的导航效率,保持了转换前的语义限制关系。

基于关键词的RDF数据查询方法

在建立关键词倒排索引和路径索引的基础上,提出一个利用量化均衡规则和等距规则的启发式查询算法,并按照查询结果的大小排序返回最相关的前k个结果.通过建模RDF数据为RDF句子图,将文本信息封装到句子节点,同时将查询结果建模为包括所有查询关键词并且叶节点是关键词节点的无根树,将关键词查询问题转化为斯坦纳树问题.假设RDF句子图包括n个节点,最坏情况下索引占用的空间是3n2.假设关键词节点数为k,查询算法的时间复杂度为O(kn).该方法不需要依赖RDF数据的模式信息,支持对数据中的属性和关系名进行关键词查询.实验证明该方法能够快速而有效地实现RDF数据的关键词查询.

RDF(S)三元组的推理控制算法

为实现资源描述框架(RDF)数据的访问控制,提出一种RDF(S)三元组的推理控制算法,通过计算推理依赖图得到三元组的逻辑表达式,对敏感三元组的逻辑表达式求析取范式进而得到推理控制问题的候选解和最优解。实验表明,该算法能够有效地阻止非法推理,合理控制语义信息的丢失。

基于分布RDF(S)模型的信息查询与集成

在Web应用环境中,可以通过RDF(S)形式描述企业领域内分布信息资源的语义,以提高信息查询的准确性.提出了描述分布异构RDF(S)的分布RDF(S)模型,并基于这一模型给出了实现分布RDF(S)查询的方法,此查询方法既能实现实例层次的查询,也能实现概念层次的查询.基于这一方法,用户能够以统一的形式来查询,获取相关的信息资源,同时还可以实现分布RDF(S)的集成.

试论资源描述框架(RDF)——一种极具生命力的元数据携带工具

资源描述框架 (RDF )主要是为元数据 (Metadata)在 Web上的各种应用提供一个基础结构 ,使应用程序之间能够在 Web上交换元数据 ,以促进网络资源的自动化处理。本文通过实例介绍 RDF的数据模型及语法 。

基于RDF的语义网格数据建模与检索

语义网格所需要处理的信息通常为半结构化数据,如何以合理的模型表示这些半结构化数据并实现高效查询处理,是语义网格要解决的核心问题之一。提出了一种基于资源描述框架(RDF)的半结构化数据表示模型,并设计了相应的信息检索机制。最后介绍了一个基于化工计算网格平台的,实现了化工领域知识共享与检索的化工语义网格架构的设计与实现。

一种层次聚类的RDF图语义检索方法研究

针对当前信息资源描述框架(RDF)检索过程中存在的内存使用过大及检索效率低等问题,提出一个RDF图的层次聚类语义检索模型,设计并实现了相应的检索方法。首先从RDF图中抽取实体数据,在本体库的指导下,通过层次聚类,将复杂的图形结构转换为适合检索的树型结构;根据在树中查找到的目标对象,确定其在RDF图中的位置,进行语义扩充查询。检索模型的构建缩小了检索范围,从而提高了检索效率,其语义扩充查询还可以得到较好的查全率。

生物数据标准化,从HTML到RDF

随着各种生物信息数据的巨量产出,计算机辅助数据管理和自动数据处理成为必然.文章分析了当前因特网上生物数据的复杂性以及生物信息数据自动处理和分析的前提要求,然后回顾了HTML、XML 2种标记语言在生物数据建模和标准化方面的优缺点,并介绍将RDF与XML相结合实现生物数据基于语义的描述,最后展望了相关的语义网技术在生物信息学中的应用.

基于RDF链接遍历查询方案的优化(英文)

针对采用现有的RDF链接遍历查询执行方案只能回答部分类型SPARQL查询的问题,结合具体的SPARQL查询,讨论了元组模式执行顺序对查询结果及查询代价的影响,分析了互联数据Web的2个问题:缺乏反向链接性与不支持偶然发现的解.然后,提出了3个启发式的逻辑查询计划优化原则:FBGP原则、元组模式链原则和种子URIs原则.这3个原则有助于减少中间解和增加可回答的查询类型数目.并通过实验证明了其有效性和可行性.实验结果表明,优化后的方案能够以较小的代价得到更多的查询结果,从而有助于用户更好地发挥互联数据Web的潜能.

基于相对量词的RDF模糊查询方法

针对RDF含相对量词模糊查询问题,提出支持分组机制的相对量词RDF模糊查询方法.利用语言层次结构理论,构造语言层次结构表,通过在FILTER子句中增加模糊条件并调用GROUP BY和HAVING子句实现特定属性上的分组操作,实现对SPARQL语法的扩展.分析了两种典型情况下的RDF相对量词模糊查询问题,给出将扩展的模糊SPARQL查询转换为标准SPARQL查询的处理方法,从而可利用现有的SPARQL查询引擎完成RDF基于相对量词的模糊查询处理.实验系统及相应的实验结果验证了所提方法的可用性.

RDF(S)模型到关系数据库模式的转换

针对资源描述框架和资源描述框架模式(RDF(S))的数据管理问题,提出一种RDF(S)模型到关系数据库模式的转换方法。在对RDF(S)模型和关系数据库模式进行形式化定义的基础上,给出RDF(S)模型到关系数据库模式的转换规则和算法,设计并实现相应的转换系统,通过实验验证该转换方法的可行性和有效性。

结合Rete的RDF数据分布式并行推理算法

现有的资源描述框架(RDF)数据分布式并行推理算法大多需要启动多个MapReduce任务,但有些算法对于含有实例三元组前件的RDFS/OWL规则的推理效率低下,整体推理效率不高.针对此问题,文中提出结合Rete的RDF数据分布式并行推理算法(DRRM).首先结合RDF数据本体,构建模式三元组列表和规则标记模型.在RDFS/OWL推理阶段,结合MapReduce实现Rete算法中的alpha阶段和beta阶段.然后对推理结果进行去重处理,完成一次RDFS/OWL全部规则推理.实验表明,文中算法能高效正确地实现大规模数据的并行推理.

基于XML/RDF的元数据描述在数字图书馆的应用

介绍了数字图书馆中基于XML/RDF的两种元数据描述技术,一种是传统的机读格式MARC元数据,一种是DC元数据。通过对比发现,DC元数据描述的数字资源信息更为直观、灵活、易读,但DC元数据并不能完全取代MARC元数据,二者各有优点和不足,并相互补充。