【摘 要】
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随着语义技术的发展,许多计算机应用会涉及到图数据,基于RDF的图查询技术在不同领域也有广泛应用,例如社交网络等。此外,由于数据获取中存在固有的误差、噪音,使RDF数据也具备了不确定性,而不确定RDF数据可建模为不确定RDF图。因此,对不确定RDF图的查询也逐渐成为研究热点。不确定RDF图查询的核心过程是子图匹配,而传统RDF图查询算法无法对不确定RDF图进行查询,本文在已有研究基础上,设计并实现了
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随着语义技术的发展,许多计算机应用会涉及到图数据,基于RDF的图查询技术在不同领域也有广泛应用,例如社交网络等。此外,由于数据获取中存在固有的误差、噪音,使RDF数据也具备了不确定性,而不确定RDF数据可建模为不确定RDF图。因此,对不确定RDF图的查询也逐渐成为研究热点。不确定RDF图查询的核心过程是子图匹配,而传统RDF图查询算法无法对不确定RDF图进行查询,本文在已有研究基础上,设计并实现了一款有效的不确定RDF子图匹配算法,并设计了系统。论文主要工作如下:（1）定义不确定RDF数据模型。为了能够对不确定RDF数据进行统一存储和操作,论文在确定性RDF数据模型的基础上进行扩展,通过引入概率理论,在RDF三元组结构中添加了两个新结构,定义了一个不确定RDF数据模型,该模型能够表达数据可能发生的程度。（2）设计不确定RDF子图匹配算法。首先,根据RDF数据图和查询图之间的谓词通性,建立了有利于高效子图匹配的谓词索引结构。其次,基于广度优先搜索对查询图进行遍历操作,构建辅助树结构,辅助树的节点中存储了数据图中所有可能的候选顶点。最后,设计了三种有效的子图过滤技术对候选结果进行优化,分别为谓词过滤、路径连接过滤和概率过滤,谓词过滤、路径连接过滤是在结构和标签上对子图进行过滤,概率过滤通过计算概率上界对概率信息处理并完成过滤操作。（3）实验验证及开发简单的展示系统。对查询算法进行性能评估,实验结果显示算法在时间响应和结果质量方面具有良好的性能。同时,结合基于辅助树结构的不确定RDF子图匹配算法实现了简单的查询系统,对SPARQL语言进行扩展,并实现了扩展SPARQL的查询。
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