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摘要:
随着语义网数据的海量涌现,人们更加关注RDF图的数据查询效率,通过关键词匹配直接查询RDF数据图成为一个研究热点.针对关键词查询中普遍存在的结果冗余与偏离等问题,提出了一种基于关键词的RDF数据图查询模型.该模型首先采用提出的基于迭代的图查询算法(ISGR)对所查询关键词进行子图匹配,得到唯一且最大的结果子图集合;然后根据关键词图与结果子图之间的结构信息,利用统计语言模型,给出了一种结果子图排序方法(Sim-LM).对比实验表明,提出的查询模型及排序方法在一致性和相关性方面的性能优于传统模型.
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文献信息
篇名 基于关键词的RDF数据图查询模型研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 RDF数据图 关键词查询 子图 相似度矩阵 统计语言模型
年,卷(期) 2015,(7) 所属期刊栏目 软件与数据库技术
研究方向 页码范围 234-239,249
页数 7页 分类号 TP391.3
字数 7437字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.7.050
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 郑志蕴 郑州大学信息工程学院 54 368 13.0 15.0
2 刘博 郑州大学信息工程学院 48 140 7.0 9.0
3 王振飞 郑州大学信息工程学院 36 253 8.0 13.0
4 李伦 郑州大学信息工程学院 21 60 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (19)
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2016(2)
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2018(2)
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  • 二级引证文献(1)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
RDF数据图
关键词查询
子图
相似度矩阵
统计语言模型
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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