计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2011年
5期
825-835
,共11页
关键词查询%RDF数据%top-k%实体%关联
關鍵詞查詢%RDF數據%top-k%實體%關聯
관건사사순%RDF수거%top-k%실체%관련
语义网数据的大量增加使得RDF数据查询成为一个重要研究主题.关键词查询方式不需要掌握数据模式或查询语言,更适合普通用户使用.文中提出一种RDF数据关键词查询方法KREAG(Keyword query over RDF data based on Entity-triple Association Graph).为了支持用户对属性或关系名进行查询,将RDF数据建模为顶点带标签的实体三元组关联图.该模型保证了RDF数据中实体间关联转化为关联图中顶点间的通路,且文本信息全部封装到关联图顶点标签上.在此基础上,将关键词查询问题转化为关联图上查找有向斯坦纳树问题.在保证近似比为m的前提下(m为查询关键词的个数),利用近似算法实现快速查询响应.通过合理的评分方式衡量查询结果的相关性,支持top-k查询.算法的时间复杂度为O(m.V),其中V为实体三元组关联图中顶点个数.实验表明KREAG较其它方法具有更快的响应时间,同时能够有效地实现RDF数据的关键词查询.
語義網數據的大量增加使得RDF數據查詢成為一箇重要研究主題.關鍵詞查詢方式不需要掌握數據模式或查詢語言,更適閤普通用戶使用.文中提齣一種RDF數據關鍵詞查詢方法KREAG(Keyword query over RDF data based on Entity-triple Association Graph).為瞭支持用戶對屬性或關繫名進行查詢,將RDF數據建模為頂點帶標籤的實體三元組關聯圖.該模型保證瞭RDF數據中實體間關聯轉化為關聯圖中頂點間的通路,且文本信息全部封裝到關聯圖頂點標籤上.在此基礎上,將關鍵詞查詢問題轉化為關聯圖上查找有嚮斯坦納樹問題.在保證近似比為m的前提下(m為查詢關鍵詞的箇數),利用近似算法實現快速查詢響應.通過閤理的評分方式衡量查詢結果的相關性,支持top-k查詢.算法的時間複雜度為O(m.V),其中V為實體三元組關聯圖中頂點箇數.實驗錶明KREAG較其它方法具有更快的響應時間,同時能夠有效地實現RDF數據的關鍵詞查詢.
어의망수거적대량증가사득RDF수거사순성위일개중요연구주제.관건사사순방식불수요장악수거모식혹사순어언,경괄합보통용호사용.문중제출일충RDF수거관건사사순방법KREAG(Keyword query over RDF data based on Entity-triple Association Graph).위료지지용호대속성혹관계명진행사순,장RDF수거건모위정점대표첨적실체삼원조관련도.해모형보증료RDF수거중실체간관련전화위관련도중정점간적통로,차문본신식전부봉장도관련도정점표첨상.재차기출상,장관건사사순문제전화위관련도상사조유향사탄납수문제.재보증근사비위m적전제하(m위사순관건사적개수),이용근사산법실현쾌속사순향응.통과합리적평분방식형량사순결과적상관성,지지top-k사순.산법적시간복잡도위O(m.V),기중V위실체삼원조관련도중정점개수.실험표명KREAG교기타방법구유경쾌적향응시간,동시능구유효지실현RDF수거적관건사사순.
