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RDF查询语言到SQL语言的转换原理及其实现方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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目前RDF数据上关键字查询转换为结构化语句的算法主要支持对于一般图元素的查询,而无法转换为包含聚合操作的结构化语句。关键字存在大量候选解释,且可能同时匹配聚合操作或图元素,这导致查询中聚合意图的理解非常困难。对此,提出将关键字查询自动转换为可能包含聚合操作的SPARQL语句的算法。算法对SPARQL所支持的聚合操作进行分类,获得关键字与聚合类别的匹配字典,进行关键字映射,计算关键字可能指示聚合意图的概率,确定候选查询解释,并利用模式图获得查询意图,设计意图分数计算方法和查询转换算法,得到对应的查询语句。LUBM和DBLP数据集上的实验验证了算法的有效性和准确性。 相似文献
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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. 相似文献
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HMSST:一种高效的SPARQL查询优化算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在缩小海量数据查询范围的前提下,结合哈希映射和选择策略树提出了一种SPARQL优化算法——HMSST(HashMapSelectivityStrategyTree),实现了SPARQL的查询优化。并针对LUBM 1000所大学的测试数据集对查询策略进行了实验,实验结果表明:提出的HMSST算法以及存储策略相比现有的查询方案,具有更小的存储代价以及更高的查询能力,在大数据集下可以高效地工作,并且该优化方案在查询的元组模式个数较多和语义较复杂时效果更加明显。 相似文献
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介绍海量KDF数据分布式存储的一种解决方案.R39F数据是按照主题-谓词-对象三元组进行存储的,重要的RDF数据还存储了额外的信息,例如版本信息、临时查询信息等.学习和研究当前流行的几种分布式存储框架,依托于开源框架HBase,在Linux集群上实现高效、协作地存储海量RDF数据. 相似文献
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语言变量模糊本体的表示与构建 总被引:2,自引:0,他引:2
语言变量模糊本体是语言变量在语义Web中的明确的规范化说明,有利于模糊系统与语义Web的结合,使得语义web更加方便地处理模糊信息。通过引入语言变量模糊本体的概念,研究使用RDF表示模糊本体的方法,将本体与模糊概念表示为“资源”。进而以工业洗衣机的模糊控制为例,提出从模糊系统构造语言变量模糊本体的过程。 相似文献
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常规的直接基于关键词的检索技术已不能满足用户的需求。本体具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持,因而在信息检索,特别是在基于知识的检索中得到了广泛的应用。在分析目前教学资源检索机制存在的缺陷的基础上,提出一种基于本体的教学资源检索方法,构建一个基于本体的教学资源检索原型系统,利用该系统能有效地提高资源的利用率和检索效率。 相似文献
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