【摘 要】
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随着语义网络中数据量的激增,在RDF数据集中高效查询数据已成为一个亟待解决的问题。传统的基于物化视图的RDF模式匹配方法虽然能降低表的自连接操作次数,加快查询模式重写过
【机 构】
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江苏方天电力技术有限公司智能电网产品中心,东南大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60973023）
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随着语义网络中数据量的激增,在RDF数据集中高效查询数据已成为一个亟待解决的问题。传统的基于物化视图的RDF模式匹配方法虽然能降低表的自连接操作次数,加快查询模式重写过程,但在视图集中检索模式匹配的视图等价于子图同构这一NP-hard问题。为了减小查询模式重写代价,提高RDF模式匹配过程效率,引入可排序视图概念,设计包含映射发现算法contain及其扩展算法contain＋,简化等长度模式间包含映射发现过程,同时保证模式间的匹配代价与输入数据的规模线性相关。此外,提出基于倒排表/Map Reduce检索候
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