【摘要】：針對(duì)現(xiàn)存資源描述框架(RDF)查詢方案不能滿足日益劇增的海量RDF數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞搜索要求,提出一種面向大規(guī)模RDF數(shù)據(jù)的分布式搜索算法(KDSOS).該算法首先結(jié)合RDF本體構(gòu)建查詢關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的本體子圖集并利用評(píng)分函數(shù)評(píng)分;其次在大規(guī)模的RDF數(shù)據(jù)圖上優(yōu)先搜索評(píng)分高的本體子圖對(duì)應(yīng)的結(jié)果子圖,直到找到Top-k結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,KDSOS算法在搜索效率和準(zhǔn)確率上都具有明顯的優(yōu)勢(shì).
[Abstract]:In view of the fact that the existing resource description framework (RDF) query scheme can not meet the requirements of the increasing mass RDF data keyword search, a distributed search algorithm (KDSOS). For large-scale RDF data is proposed. The algorithm first constructs the ontology subgraph set corresponding to query keywords with RDF ontology and scores by scoring function; secondly, it gives priority to search the result subgraph corresponding to high score ontology subgraph on large-scale RDF data graph until the Top-k result is found. Experimental results show that the KDSOS algorithm has obvious advantages in search efficiency and accuracy.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(61300104) 福建省科技擁軍基金資助項(xiàng)目(JG2015001) 福州大學(xué)科技發(fā)展基金資助項(xiàng)目(2013-XQ-32) 福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012J01168)
【分類號(hào)】：TP391.3

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3 李_，

本文編號(hào)：2219388