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摘要:
构建数据网是实现语义网的一种途径,而关联不同的RDF数据集是构建数据网中的重要问题。在RDF关联中,同质关联是一种重要类型,旨在匹配来自不同数据集中的相同实体。构建地理空间实体之间的同质关联有许多方法,本文采用了基于相似性的关联方法,使用Hausdorff距离计算两个实体之间的位置和形状相似度。由于Hausdorff距离的计算十分复杂并且地理空间数据具有大数据的特性,因此整个匹配过程非常耗时。本文提出了一种基于MapReduce框架的并行计算方法,大大减少了运行时间。实验对欧洲领土数据库(NUTS)和全球行政区划数据库(GADM)中的数据进行了同质关联。关联结果精度高,在1个节点上运行时,运行时间超过了一天,而利用拟议的并行框架,在8个节点上运行时间仅3小时左右。
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文献信息
篇名 基于MapReduce的语义网空间数据关联
来源期刊 测绘科学技术 学科 工学
关键词 Map REDUCE 数据关联 地理空间数据 HAUSDORFF距离
年,卷(期) chkxjs,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 90-100
页数 11页 分类号 TP39
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨雯雨 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 3 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
Map
REDUCE
数据关联
地理空间数据
HAUSDORFF距离
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学技术
季刊
2329-549X
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出版文献量(篇)
153
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