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基于压缩实体摘要图的RDF数据关键词查询
  • ISSN号:1005-3026
  • 期刊名称:《东北大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819, [2]辽东学院信息工程学院,辽宁丹东118003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61370075); 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-05-0288)
中文摘要:

提出一种将关键词查询转换为SPARQL查询的方法来进行RDF数据的搜索.首先,根据RDF本身的关联特点,构建一个压缩实体摘要图;然后,借助关键词与所在实体的索引,将所查询的关键词在该摘要图上进行定位,通过图双向搜索算法找出包含关键词实体的前k子图,获得查询实体之间的关系,再联合最初的关键词及他们的属性,构建SPARQL查询;最后使用SPARQL搜索引擎执行查询.实验结果表明,所提方法较其他方法有更快的响应时间及更高的准确率.

英文摘要:

A method of translating keyword queries to SPARQL queries was presented to implement RDF( resource description framework) keyword search. Firstly,a condensed entity summary was constructed according to connections of RDF data. Then,keywords were located on the designated nodes of the summary graph by the OPS( object predicate subject) index. Top-k subgraphs connecting all keyword entities would be found by a bidirectional search algorithm.Finally,SPARQL queries were obtained by incorporating inter-entity relationships of top-k subgraphs,keywords and their properties,and SPARQL queries were executed by a SPARQL search engine. The experimental results showthat a faster response time and a higher accuracy than the existing ones are achieved.

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期刊信息
  • 《东北大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东北大学
  • 主编:汪晋宽
  • 地址:沈阳.南湖
  • 邮编:110819
  • 邮箱:
  • 电话:024-83687378
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-3026
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1344/T
  • 邮发代号:8-120
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊二等奖,教育部优秀高校自然科学学报一等奖二次,获原冶金部科技期刊质量评比一等奖三次,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23296