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《东北大学》 2015年
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基于semi-join的关联数据联合查询方法研究

韩仲良  
【摘要】:随着语义Web的迅速发展,大量的语义Web信息呈爆炸式增长,如何从海量信息中通过语义查询快速、高效、准确的获取信息是一个热门课题。关联数据作为语义Web信息发布的形式,是语义Web能够大规模应用的基础,因此针对关联数据查询技术的研究直接影响到语义Web的发展。根据数据源组织的形式,本文选取单个SPARQL Endpoint联合查询框架作为研究对象。关联数据联合查询需要连接各联合数据源产生的查询中间结果,这需要新的查询优化算法来实现查询的高效执行。本文从降低中间结果的传输数据量角度,提出了基于semi-join的关联数据联合查询方法。根据semi-Join的执行过程和关联数据的特点,为了提高的选择数据源选择的准确度,本文提出了基于voiD+ASK的数据源选择算法,并且通过基本图模式查询结果预估算法预估数据源中间结果,然后通过查询重写算法实现数据源映射。在通过以上算法对查询进行预处理之后,本文提出查询连接的semi-join实现算法。此外,为了降低查询执行过程的查询等待时间,本文引入关联数据流处理,提出基于RDF Stream的semi-join模型。最后,通过对查询执行代价和查询优化目标的分析,本文提出了并行化semi-join算法。实验结果表明,基于semi-join的关联数据联合查询方法能够有效降低查询执行过程中中间结果的传输数据量,降低查询执行时间,提高查询效率。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP311.13;TP391.3

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