RDF（Resource Description Framework）是目前語(yǔ)義Web研究的一個(gè)重要內(nèi)容,它能夠使網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的表達(dá)更加規(guī)范。大型RDF知識(shí)庫(kù)中有描述空間位置的語(yǔ)義�？臻g位置可以描述成位置語(yǔ)義,而且在語(yǔ)義Web中檢索位置語(yǔ)義可以提高空間位置檢索的準(zhǔn)確性。因此,RDF非常適合用來(lái)檢索空間位置。RDF知識(shí)庫(kù)上的關(guān)鍵字檢索不需要用戶(hù)掌握查詢(xún)語(yǔ)言、理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,只需要用戶(hù)輸入關(guān)鍵字就可以找到包含關(guān)鍵字的子圖。KSP（Top-k Relevant Semantic Place）檢索是一種RDF上的位置語(yǔ)義檢索方法,它將RDF知識(shí)庫(kù)上的關(guān)鍵字技術(shù)和空間位置檢索技術(shù)結(jié)合起來(lái),在RDF知識(shí)庫(kù)上利用關(guān)鍵字檢索技術(shù)來(lái)檢索空間位置語(yǔ)義。KSP檢索的目標(biāo)為:把RDF知識(shí)庫(kù)構(gòu)造成RDF有向圖,在RDF有向圖上找到滿(mǎn)足所有關(guān)鍵字并且以位置節(jié)點(diǎn)為根的最小子圖（合格位置語(yǔ)義）。BSP（Basic Semantic Place retrieval algorithm）算法能夠?qū)崿F(xiàn)KSP檢索,但是只能檢索頂點(diǎn)上標(biāo)簽,頂點(diǎn)之間的邊屬性不能檢索。針對(duì)BSP算法不能檢索邊屬性這個(gè)問(wèn)題,本文對(duì)BSP算法進(jìn)行了改... 

【文章來(lái)源】：揚(yáng)州大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２論文章節(jié)結(jié)構(gòu)圖??第一章緒論

圖２．９?ＲＤＤ之間的關(guān)系??

圖中的結(jié)果驗(yàn)證了，ＶＥＬ－ＢＳＰ算法和ＶＥＬＰ－ＢＳＰ算法的最優(yōu)合格位置語(yǔ)義計(jì)算的次數(shù)??著Ｔｏｐ－ｋ的增加而增加，因?yàn)椋朐酱筮M(jìn)入排序隊(duì)列的最優(yōu)合格位置語(yǔ)義就越多，所以計(jì)??次數(shù)也越多。利用剪枝規(guī)則的ＶＥＬＰ－ＢＳＰ算法比ＶＥＬ－ＢＳＰ計(jì)算最優(yōu)合格位置語(yǔ)義的次??要少，因?yàn)椋郑牛蹋校拢樱兴惴ㄌ崆皩⒁恍┎荒苓M(jìn)入Ｔｏｐ－ｋ隊(duì)列的位置修剪了，節(jié)省了不必??的計(jì)算時(shí)間。??（２）利用表３－５中的關(guān)鍵字對(duì)ＢＳＰ算法、ＶＥＬ－ＢＳＰ算法和剪枝算法ＶＥＬＰ－ＢＳＰ進(jìn)行??驗(yàn)，關(guān)鍵詞的數(shù)目由１到１０。這里�。裕铮穑保惴ㄟ\(yùn)行時(shí)間如圖３．３所示。??２０００??１８００??＞６００?．．僵－??Ｊ４００?｜??１?．２００?１?：??ｉ?１０００?－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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