基于列数据库的RDF数据管理实现

随着语义网的发展,Web上越来越多的开放数据以RDF格式发布,对海量RDF的有效管理是实现语义网的一个重要条件.文中讨论并分析了现有的几种RDF数据存储方法,针对垂直划分的方法,基于列数据库MonetDB,实现了一个RDF数据管理方案.该方案将RDF和RDFS信息分开存储,并在Barton数据集上,设计了包含几种连接的基准查询,对比RDF管理系统Sesame的三元组模式,分别进行了存储空间和查询效率测试.实验结果验证了基于列数据库的垂直划分方案的有效性.     

语义Web中RDF元数据的存储与管理

语义Web的实现首要解决的问题就是对资源的描述,RDF是描述信息资源的基础,管理和存储RDF数据成为必须要解决的问题。如果把RDF数据存储在关系数据库中,就可以有效地利用现有的数据库资源来管理RDF数据。本文用垂直Scheme的格式来构造RDF数据存储表,通过模式映射把RDF数据映射成RDF数据存储表中的记录;此外又给出了用RDF视图查询RDF数据的方法为实现语义查询打下了基础。     

基于数据库集群的海量 RDF 数据联合查询系统的研究与实现

随着语义网的快速发展,为了实现科学数据的共享,越来越多的科学数据被加工发布为关联数据,进而应用于关联查询和关联发现。针对大规模关联数据的管理,本文通过构建 RDF 数据库集群来存储海量数据,设计了基于 SPARQL 端点的联合查询系统来解决用户跨机器透明查询的问题,分析了存储策略和联合查询系统的查询处理相关技术。实际运行表明,本平台易于集成使用,可以实现大规模 RDF 数据的可扩展性存储和有效查询。     

RDF查询语言到SQL语言的转换原理及其实现方法

RDF查询语言的优点是具有语义性，缺点是对于海量信息的存储和查找的效率都很低．而关系数据库对海量信息的存储和查找的效率皆很高，但是其查询语言SQL却缺乏语义信息．为了使信息查询既有RDF的语义性又有关系数据库的高性能，提出将RDF查询语言到SQL语言的转换原理，并在此基础上实现一个对用户透明的、建立在关系数据库之上的RDF查询引擎．其优点是：可以利用关系数据库来存储和查询RDF信息，提高其海量存储和查找效率；对存储在不同的关系数据库中的关系数据，能够利用RDF的查找特性进行异质数据库之间的信息交换及信息融合．     

RDF 数据查询处理技术综述

随着语义网以及信息抽取技术等研究的发展,Web上涌现出越来越多的RDF数据,海量RDF数据的管理,已经成为学术界和工业界研究的热点之一。从RDF数据集形态及RDF数据组织存储两个维度以及查询表述、查询处理、查询优化等方面,深入地分析和比较了RDF数据查询处理方法,并在此基础上提出了未来研究的方向和挑战。     

基于Prüfer序列的RDF数据索引与查询

语义Web作为数据之网不断汇集并组织Web信息,相关应用因此面临着对语义Web所含大规模RDF数据高效访问的挑战.建立有效的索引机制是提升RDF数据管理和查询性能的一种解决之道.序列式索引既能够支持存储空间压缩又便于采用成熟的序列匹配技术进行数据处理,具有较好的查询处理性能.文中扩展Prüfer序列以支持RDF数据上的...     

System |Π: A Native RDF Repository Based on the Hypergraph Representation for RDF Data Model

RDF is the data interchange layer for the Semantic Web. In order to manage the increasing amount of RDF data, an RDF repository should provide not only the necessary scalability and efficiency, but also sufficient inference capabilities. Though existing RDF repositories have made progress towards these goals, there is still ample space for improving the overall performance. In this paper, we propose a native RDF repository, System Π, to pursue a better tradeoff among system scalability, query efficiency, and inference capabilities. System Π takes a hypergraph representation for RDF as the data model for its persistent storage, which effectively avoids the costs of data model transformation when accessing RDF data. Based on this native storage scheme, a set of efficient semantic query processing techniques are designed. First, several indices are built to accelerate RDF data access including a value index, a labeling scheme for transitive closure computation, and three triple indices. Second, we propose a hybrid inference strategy under the pD ^* semantics to support inference for OWL-Lite with a relatively low computational complexity. Finally, we extend the SPARQL algebra to explicitly express inference semantics in logical query plan by defining some new algebra operators. In addition, MD5 hash value of URI and schema level cache are introduced as practical implementation techniques. The results of performance evaluation on the LUBM benchmark and a real data set show that System Π has a better combined metric value than other comparable systems.     

一种高效的RDF图模式匹配算法

随着越来越多的信息被表示为RDF格式,如何高效地对RDF信息进行分发和过滤成为一个重要的问题·在语义Web环境下的信息分发系统中,输入的RDF信息需要和大量的用户订阅条件进行匹配,而用户的订阅条件可以被表示为RDF图模式·根据RDF图的特点,并对其增加了一些约束,设计了一种新的RDF图模式匹配算法·实验结果表明,该算法的匹配效率远远高于传统的图模式匹配算法·     

基于SWMVR的视频考勤系统应用研究*

随着语义Web技术的不断发展，基于XML的数据文档管理成为语义Web技术发展的难题，特别是RDF，DAML，OIL，OWL等本体语言的提出，基于XML的本体文档日趋复杂，传统的在关系数据库中依靠映射关系管理本体文档越来越困难。提出使用XML数据库Xindice来存储查询本体文档并设计了存储查询方法。     

基于关系数据库的模糊本体的存储方法

模糊本体被广泛用来描述语义Web上的模糊信息。如何对模糊本体进行有效的存储,逐渐成为语义Web领域一个重要的研究课题。鉴于关系数据库在数据组织与管理方面的优势,提出基于关系数据库的模糊本体的存储方法。首先,通过对RDF数据类型进行模糊扩展,给出模糊本体中模糊数据类型的表示方法;然后,提出了基于关系数据库的模糊本体的存储模式以及模糊本体的结构和实例在关系数据库中的存储方法;最后,证明了该存储方法的正确性。基于关系数据库的模糊本体的存储方法为语义Web中模糊数据的存储和管理提供了一个有效的解决方案。     

SECO: mediation services for semantic Web data

SECO (semantic collaboration), an infrastructure that lets agents uniformly access data that is potentially scattered across the Web is described. The SECO system provides mediation services that aggregate, integrate, and display RDF data obtained from the semantic Web. Using a crawler, SECO collects the RDF data available in files and uses RDF repositories as data sources. SECO applies semantic Web technologies to RDF data by combining techniques from information retrieval and semistructured databases.     

RDB中基于RDFS的语义本体存储技术研究

资源描述框架(RDF)/资源描述框架模式(RDFS)是语义互联网架构中的技术。尽管XML/RDF数据库正迅速的发展,关系型数据库仍是目前企业级应用的首选。针对如何有效地把RDFS数据存储在关系数据库中,充分利用现有的数据库资源来管理RDFS数据,提出了一种RDB中基于RDFS的语义本体存储技术,实现了RDFS本体抽取,提出了RDFS本体的存储优化方案,提高了数据存储访问效率。