語義Web作為數(shù)據(jù)之網正在不斷地匯集并組織Web信息,因此相關應用面臨著對語義Web所含的大規(guī)模RDF（Resource Description Framework,資源描述框架）數(shù)據(jù)進行高效訪問的挑戰(zhàn)。另一方面,由于現(xiàn)代科學的研究方法和測量技術普遍存在誤差和噪聲,數(shù)據(jù)集集成后存在的數(shù)據(jù)雜亂等因素,使得RDF數(shù)據(jù)具有不確定性。在語義Web領域,不確定RDF數(shù)據(jù)查詢的研究已經引起了學術界的廣泛重視,成為新近發(fā)展起來的研究熱點。本論文研究的目的就在于設計出高效準確的算法進行不確定性RDF數(shù)據(jù)的查詢,提高查詢效率。論文具體所做工作如下：構建不確定RDF數(shù)據(jù)基準�？紤]到目前在進行不確定RDF數(shù)據(jù)研究時,并沒有可以直接獲取的實驗數(shù)據(jù)。論文在現(xiàn)有的確定性RDF數(shù)據(jù)測試基準的基礎之上進行擴展,構建了一個不確定RDF數(shù)據(jù)測試基準。該測試基準可根據(jù)測試需要,選擇生成任意大小的具有均勻或偏態(tài)分布特性的不確定RDF數(shù)據(jù)。提出一種高效的不確定RDF圖查詢算法。論文中首先建立了有利于高效進行子圖匹配的索引。其次,利用獲取的RDF圖摘要信息,在子圖匹配查詢過程中進行有效的結構化剪枝和概率剪枝。同時,還提出了通過采... 

【文章來源】：東北大學遼寧省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖５．３通過代價模型選擇（Ｗ，?Ａ〇參數(shù)對（Ｈａｄａ（ｚ）適應性哈希函數(shù)）??巧呂？?５．３?Ｃｈｏｏｓｉｎｇ?（Ｗ，?ｐａｒａｍｅ化ｒ?ｐａｉｒｓ?ｗｉｔｈ?ｃｏｓｔ?ｍｏｄｅｌ?（Ｈａｄａ（ｚ）?ａｄａｐｔｉｖｅ?ｈａｓｈ?ｆｔｍｃｔｉｏｎ）??

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?第Ｓ章實驗分析??這樣獲取的結果就是理想的結果值。如下圖５．３所示，假定ｉＶ的初始值為１．０，??每次遞進０．１，ｍ的初始值為１，每次遞進１。可Ｗ觀察到對于需插入到布隆過濾??器的標簽數(shù)組，當ＯＴ增大時，誤差率＾逐漸減小。當ｉＶ増大時，誤差率Ｐ也是??逐漸減小。為保證誤差率在１％之內，我們選擇（ｍ，７Ｖ）對為（４，１．３）。??圖５．４提供了當哈希函數(shù)采用均勻映射的函數(shù)時，ｍ值從５取值，每次遞進??１，值從５．０取值，每次遞進０．１時，誤差率的變化圖。與圖５．３表對比可知在??誤差率；？進行相同時，使用適應性哈希函數(shù)所需要的Ｗ值相對于使用傳統(tǒng)哈希??函數(shù)所需要的值要小很多。因此對空間的節(jié)省效果也是非常明顯的。??０．２?ｍ?：???????????Ｉ?１??巧?！巧１??０．１５－?：?……ＩＩ可…品?：?；■；??宗???Ｃ５??？與’?０．１?ｉ??進?Ｉ?ｇ?。４??。．：??１．０?１．１?１．２?１．２?１．４?１．５??微—碌賽??圖５．３通過代價模型選擇（Ｗ，?Ａ〇參數(shù)對（Ｈａｄａ（ｚ）適應性哈希函數(shù)）??巧呂？?５．３?Ｃｈｏｏｓｉｎｇ?（Ｗ

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Prüfer序列的RDF數(shù)據(jù)索引與查詢[J]. 劉翔宇,吳剛.  計算機學報. 2011(10)
[2]面向不確定圖的概率可達查詢[J]. 袁野,王國仁.  計算機學報. 2010(08)
[3]不確定性數(shù)據(jù)管理技術研究綜述[J]. 周傲英,金澈清,王國仁,李建中.  計算機學報. 2009(01)



本文編號：3615955