【摘 要】
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由于RDF图数据的急剧增长,传统的集中式数据处理已经不能满足当前需求,必须通过分布式集群来存储和处理大规模RDF图数据。RDF图数据的分布式存储面临的第一个问题即是RDF图划分。这就使得如何有效地划分大规模RDF图变得尤为重要。本文对现有的RDF图划分算法进行整理,将图划分算法分为3种类型,分别是多级图划分算法、流式图划分算法和分布式图划分算法,详细描述了其中的代表性算法。通过在合成数据集与真实数
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由于RDF图数据的急剧增长,传统的集中式数据处理已经不能满足当前需求,必须通过分布式集群来存储和处理大规模RDF图数据。RDF图数据的分布式存储面临的第一个问题即是RDF图划分。这就使得如何有效地划分大规模RDF图变得尤为重要。本文对现有的RDF图划分算法进行整理,将图划分算法分为3种类型,分别是多级图划分算法、流式图划分算法和分布式图划分算法,详细描述了其中的代表性算法。通过在合成数据集与真实数据集上的大量实验,比较了5类具有代表性的图划分算法在划分效果、查询处理与图数据挖掘方面的性能差异,获得了实验验证的RDF图划分算法性能评价结论。现有图划分算法都将跨越边数作为划分标准,忽略了RDF图的语义信息。本文引入本体层次结构,一种根据本体间的泛化关系sub Class Of构建而成的结构。在此基础上,结合自适应加权语义相似度计算方法给出语义耦合度这一定义作为RDF图的划分标准,由于同时考虑了跨越边数和顶点间的语义相似度,体现出RDF图同时包含结构和语义信息的特点。本文提出了基于语义的RDF图划分算法Sim Partition,该算法基于之前提出的语义耦合度,使用哈希划分和基于类型的划分这两种划分算法,得到初始分区。并在初始分区上实现重划分过程,经过多次迭代移动顶点,使得顶点能被分配到语义耦合度最高的分区。在真实数据集上的实验表明,Sim Partition既保持了允许范围内的跨越边数,同时比传统的图划分算法提升了50%的语义耦合度。
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