基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
随着Web内容爆炸式增长,基于RDF的开放关联数据越来越多,传统的RDF推理技术难以适应日益增长的大规模RDF数据推理任务.提出基于MapReduce的分布式迭代算法,设计了简洁的去重方法,实现分布式RDF推理,解决了RDF传递推理工程中持续产生单调递增数据集传递闭包问题.实验采用基于Hadhoop的分布式文件系统存储MapReduce算法,实验结果显示方法具有较好的计算性能和可扩展性.
推荐文章
基于Mapreduce的大规模社会网络提取方法研究
社会网络提取
关系提取
云计算
Mapreduce
社会网络
基于图划分的领域本体RDF存储方法
标签传播
图划分
领域本体
分布式存储
民航突发事件
相似案例
大规模定制下基于本体的服务产品配置研究
服务产品
大规模定制
产品配置
本体
网络本体语言
基于参考点的大规模本体分块与映射
大规模本体
本体映射
参考点
联合分块
块映射
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于迭代MapReduce的大规模RDF本体传递推理方法研究
来源期刊 合肥学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 MapReduce算法 RDF推理 迭代算法 Hadhoop 大规模计算
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 电子与计算机
研究方向 页码范围 35-38
页数 4页 分类号 TP311
字数 2077字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕刚 合肥学院计算机科学与技术系 41 82 5.0 7.0
2 陈圣兵 合肥学院计算机科学与技术系 17 80 5.0 8.0
3 胡春玲 合肥学院计算机科学与技术系 29 142 6.0 11.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
MapReduce算法
RDF推理
迭代算法
Hadhoop
大规模计算
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
合肥学院学报(综合版)
双月刊
1673-162X
34-1327/Z
大16开
安徽省合肥市锦绣大道99号
1991
chi
出版文献量(篇)
2406
总下载数(次)
4
总被引数(次)
6897
论文1v1指导