【摘 要】
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在语义网中,RDF流是一种可建模实时且连续信息的数据模型,在环境监测、智慧城市等领域有着广泛的应用前景,而这种流数据不同于传统的静态数据,必须考虑数据的时效性、易失性
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在语义网中,RDF流是一种可建模实时且连续信息的数据模型,在环境监测、智慧城市等领域有着广泛的应用前景,而这种流数据不同于传统的静态数据,必须考虑数据的时效性、易失性、顺序性等,因此,对其进行有效地处理受到越来越多的关注,也是一个亟待解决的问题。本文研究了RDF流数据的相关处理技术,提出了一种简洁的方法处理RDF流数据,从而将数据的转换过程和处理过程分离,从而可使不同的SPARQL查询引擎处理动态RDF流数据,并实现了RDF流分布式查询框架PRSP和RDF流分布式推理框架PRSPR。首先,在框架下可将RDF流的查询语言C-SPARQL归约为查询RDF图数据的SPARQL查询语言,并证明了此归约是可靠而完备的。其次,在PRSP框架下,可使用多种不同的SPARQL查询引擎处理RDF流数据,从而满足用户不同场景需求,并且通过在PRSP下嵌入分布式SPARQL查询引擎可对RDF流进行分布式查询,从而处理大规模RDF流数据。此外,通过使用PRSPR可实现RDF流分布式推理功能,该框架是在PRSP框架基础上增加了一个新的工作流插件,即RDFS推理机,从而可获得更多有意义有价值的信息,更大满足用户需求。通过PRSPR框架,不仅可嵌入各种SPARQL查询引擎来支持RDF流数据处理,同时也可使用各种RDFS/OWL推理引擎来实现RDF流的推理功能。最后,本文进行了大量的实验,分别针对两个引擎在YABench RSP测评系统中进行了实验测评与分析。通过大量的实验结果表明,PRSP和PRSPR均可利用现有的SPARQL查询引擎进行RDF流数据的处理,并能获得较好的性能以及正确性,并且PRSPR可通过使用RDFS推理机,获得更多的隐含知识,从而满足用户需求。而且,该框架在惯性导航案例上有很好的应用。综上所述,基于白盒子的RDF流处理框架分离了RDF流的数据转换和处理过程,通过该框架可使得RDF流数据的处理过程更为快速、高效,并通过嵌入不同的SPARQL查询引擎来满足用户不同场景需求,更具有灵活性,该方法可促使RDF流的应用更为广泛,为其RDF流的处理迈出关键的一步。
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