【摘 要】
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RDF数据规模随着语义网的发展不断增长,大规模RDF数据的查询处理面临巨大的挑战.为了解决当前RDF数据查询效率低下的问题,提出了Spark平台上一种新的分布式RDF数据查询算法RQ
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院福州350108
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RDF数据规模随着语义网的发展不断增长,大规模RDF数据的查询处理面临巨大的挑战.为了解决当前RDF数据查询效率低下的问题,提出了Spark平台上一种新的分布式RDF数据查询算法RQCCP.该算法按照主语所属的类,谓语,宾语所属的类分割存储RDF数据,同时建立类间属性关联的索引文件:查询时利用索引文件缩小查询数据输入的范围、提前过滤无关三元组,查询中间结果缓存在内存中减少磁盘I/O,从而提高查询效率.通过在大规模RDF数据集上进行的实验证明了本算法具有较高的查询效率.
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