【摘 要】
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如何有效管理并利用日益庞大的RDF数据是当今Web数据管理领域面临的挑战之一.对大规模的RDF数据集进行聚类操作从而得到数据集的有效划分是RDF数据存储和应用时通常采取的策
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,山东理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金项目：云计算环境下旅游信息个性化服务模型研究（41271387）资助.
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如何有效管理并利用日益庞大的RDF数据是当今Web数据管理领域面临的挑战之一.对大规模的RDF数据集进行聚类操作从而得到数据集的有效划分是RDF数据存储和应用时通常采取的策略.针对现有RDF聚类过程中忽略RDF三元组自身模式特征的问题,在对RDF聚类结果的形式深入分析的基础上,定义了3种不同类型的聚类模式,从而提出基于模式的聚类方法.通过对RDF数据集的重新描述,自动生成适用于RDF数据集特征的聚类模式,在此基础上实现数据聚类的任务.在不同测试集上的实验结果验证了所提方法的正确性和有效性.
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