【摘 要】
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语义网技术的发展使资源描述框架(RDF)的数据量迅速增长,导致其对存储空间与传输带宽的要求不断提高。现有的通用压缩方法和RDF专用压缩方法可以解决该问题,但仍存在数据冗余
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602260),江苏省社科基金重点项目(18GLA004)
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语义网技术的发展使资源描述框架(RDF)的数据量迅速增长,导致其对存储空间与传输带宽的要求不断提高。现有的通用压缩方法和RDF专用压缩方法可以解决该问题,但仍存在数据冗余。为此,提出一种基于差分编码的RDF分组压缩算法。将RDF数据根据连接宾语的谓语组合进行分组,在消除宾语冗余的同时进一步减少谓语冗余。在此基础上,针对分组后得到的主语序列,通过引入差分编码技术进一步优化其存储空间。实验结果显示,与Plain、HDT和HDT++算法相比,该算法在结构化程度低的Archives Hub、Linkedmdb、r
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