【摘 要】
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知识图谱将文本中的知识进行提取,用节点表示实体或概念,用节点之间的连线表示关系,以图的形式构建了一个关系网络,为研究者提供了“关系”的视角来分析和研究问题。本文针对以下问题:首先,采用单节点存储知识图谱已经难以适应当前大规模知识图谱的存储需求;其次,分布式环境下的频繁子图挖掘存在复制图过多、本地频繁模式规模远大于全局频繁模式规模的问题;最后,常见的朴素匹配算法在知识查询过程中需要检索过多的列表,导
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知识图谱将文本中的知识进行提取,用节点表示实体或概念,用节点之间的连线表示关系,以图的形式构建了一个关系网络,为研究者提供了“关系”的视角来分析和研究问题。本文针对以下问题:首先,采用单节点存储知识图谱已经难以适应当前大规模知识图谱的存储需求;其次,分布式环境下的频繁子图挖掘存在复制图过多、本地频繁模式规模远大于全局频繁模式规模的问题;最后,常见的朴素匹配算法在知识查询过程中需要检索过多的列表,导致时间复杂度过大的问题。主要研究工作如下:1.构建了一种基于HBase分布式知识图谱存储模型,选用基于Hadoop的分布式存储方案帮助提高数据的可伸缩性。设计了一种基于迭代Map Reduce的频繁子图挖掘算法。首先对嵌入已经候选生成子图的顶点与边的可能扩展信息,再与新生成的候选子图进行同构检查,从而解决了复制图过多的问题。通过将该轮Map Reduce输出的全局频繁子图集合作为下一轮迭代Map Reduce的输入,从而解决本地频繁与全局频繁的问题。2.考虑到知识查询中各类模式都至少包含一个想要提取的（S,P,O）关系的一个元素的信息,因此提出基于哈希表预查询的检索加速。由于哈希表的时间复杂度为O（1）,所以相当于在查询之前进行了一次常数时间复杂度的预查询,同时减少整体的检索时间。3.采用哈希表对Map Reduce模型进行优化,减少中间结果产生的碎片,同时保证Map函数和Reduce函数接口的属性不受影响,提高系统整体运行效率。基于本文提出的方案,实验过程中采用五种不同规模的LUBM测试数据集与八种不同的SPARQL查询语句进行实验,并与其他知识图谱存储方案进行对比实验。最终经过实验证明本方案知识图谱存储空间有所降低及知识查询所需时间有所缩短,提高了知识检索效率。
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