结合本体子图的RDF数据关键词分布式搜索

• 作者: 汪璟玢 陈双
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 资源描述框架 关键词搜索 本体 MapReduce
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 822-828,845
• 页数: 8页
• 分类号: TP319
• 字数: 5182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2017.06.0822

摘要

针对现存资源描述框架(RDF)查询方案不能满足日益剧增的海量RDF数据的关键词搜索要求,提出一种面向大规模RDF数据的分布式搜索算法(KDSOS).该算法首先结合RDF本体构建查询关键词对应的本体子图集并利用评分函数评分;其次在大规模的RDF数据图上优先搜索评分高的本体子图对应的结果子图,直到找到Top-k结果.实验结果表明,KDSOS算法在搜索效率和准确率上都具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪璟玢	福州大学数学与计算机科学学院	26	107	7.0	9.0
2	陈双	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0