RDF查询语言到SQL语言的转换原理及其实现方法

RDF查询语言的优点是具有语义性，缺点是对于海量信息的存储和查找的效率都很低．而关系数据库对海量信息的存储和查找的效率皆很高，但是其查询语言SQL却缺乏语义信息．为了使信息查询既有RDF的语义性又有关系数据库的高性能，提出将RDF查询语言到SQL语言的转换原理，并在此基础上实现一个对用户透明的、建立在关系数据库之上的RDF查询引擎．其优点是：可以利用关系数据库来存储和查询RDF信息，提高其海量存储和查找效率；对存储在不同的关系数据库中的关系数据，能够利用RDF的查找特性进行异质数据库之间的信息交换及信息融合．     

RDF 数据查询处理技术综述

随着语义网以及信息抽取技术等研究的发展,Web上涌现出越来越多的RDF数据,海量RDF数据的管理,已经成为学术界和工业界研究的热点之一。从RDF数据集形态及RDF数据组织存储两个维度以及查询表述、查询处理、查询优化等方面,深入地分析和比较了RDF数据查询处理方法,并在此基础上提出了未来研究的方向和挑战。     

一种基于RDF的多值信息系统查询算法

多值信息系统具有实例属性取多值的特点，其查询的关键在于衡量查询条件集合的等价集和实例属性值集合的等价集之间的相似性。本文提出了一种多值信息系统的查询算法，该算法综合考察了集合比较涉及到的三个关键因素，在一定程度上减少了结果中不合理的实例，即其属性值集合与查询集合数目相差过大，也降低了非法输入数据对查询的
的干扰。大量的实验数据证明了算法的可行性和有效性。     

基于关键字的RDF聚合查询研究

目前RDF数据上关键字查询转换为结构化语句的算法主要支持对于一般图元素的查询，而无法转换为包含聚合操作的结构化语句。关键字存在大量候选解释，且可能同时匹配聚合操作或图元素，这导致查询中聚合意图的理解非常困难。对此，提出将关键字查询自动转换为可能包含聚合操作的SPARQL语句的算法。算法对SPARQL所支持的聚合操作进行分类，获得关键字与聚合类别的匹配字典，进行关键字映射，计算关键字可能指示聚合意图的概率，确定候选查询解释，并利用模式图获得查询意图，设计意图分数计算方法和查询转换算法，得到对应的查询语句。LUBM和DBLP数据集上的实验验证了算法的有效性和准确性。     

基于分布RDF(S)模型的信息查询与集成

在Web应用环境中,可以通过RDF(S)形式描述企业领域内分布信息资源的语义,以提高信息查询的准确性.提出了描述分布异构RDF(S)的分布RDF(S)模型,并基于这一模型给出了实现分布RDF(S)查询的方法,此查询方法既能实现实例层次的查询,也能实现概念层次的查询.基于这一方法,用户能够以统一的形式来查询,获取相关的信息资源,同时还可以实现分布RDF(S)的集成.     

基于语义的大型人才库检索方法研究

高效率、高质量地进行人才库检索，对于我国的大型企业集团，尤其是水利水电施工企业集团来说意义重大。传统的分类目录和关键词查询方法，不能很好地满足企业的要求。该文采用语义Web中的相关技术，使用RDF语言描述人才库系统中的本体，并将用户的查询要求转化为语义信息，结合匹配度计算模型检索所需的人才，提出了一种基于本体的对大型人才库进行语义检索的方法，并举例说明了该方法的应用。     

个性化搜索引擎

随着网络上的知识不断暴涨，用户要求快速、有效地获取网络资源，该文提出了一种通过产生用户动态偏好来达到个性化搜索的方法，通过对搜索结果作一种基于内容的按名分类算法来为用户创建一个以RDF的形式表达的动态偏好。通过对RDF偏好文件的聚类来发现用户社区，产生相应的用户社区偏好。在搜索过程中，通过对该用户及其所属社区的偏好来分析。对搜索结果按重要性排序，达到了用户个性化搜索的目的。     

基于语义Web上知识表示的研究及其应用

随着对语义研究的深入,人们越来越关注在W EB上信息内容的表示问题,通过分析语义W EB上知识表示的特点后指出,以RDF为基础的知识表示语言可较好地实现语义W EB的知识表示。最后通过语义W EB上的语义检索应用给予了说明。     

海量RDF数据的分布式存储研究

介绍海量KDF数据分布式存储的一种解决方案.R39F数据是按照主题-谓词-对象三元组进行存储的,重要的RDF数据还存储了额外的信息,例如版本信息、临时查询信息等.学习和研究当前流行的几种分布式存储框架,依托于开源框架HBase,在Linux集群上实现高效、协作地存储海量RDF数据.     

语言变量模糊本体的表示与构建

语言变量模糊本体是语言变量在语义Web中的明确的规范化说明,有利于模糊系统与语义Web的结合,使得语义web更加方便地处理模糊信息。通过引入语言变量模糊本体的概念,研究使用RDF表示模糊本体的方法,将本体与模糊概念表示为“资源”。进而以工业洗衣机的模糊控制为例,提出从模糊系统构造语言变量模糊本体的过程。     

面向复杂产品协同开发的数据集成方法研究

目前通用数据集成方法无法满足复杂产品协同开发的需求.在分析复杂产品协同开发特点的基础上,提出了一种基于网格与RDF技术的数据集成方法.该方法采用网格技术解决数据源的分布性和异构性,利用RDF技术解决数据源间的语义异构,并通过基于服务质量的数据源选择方法得到符合条件的数据源.最后,用实例验证了该方法的实用性与有效性.     

基于本体的教学资源检索研究

常规的直接基于关键词的检索技术已不能满足用户的需求。本体具有良好的概念层次结构和对逻辑推理的支持,因而在信息检索,特别是在基于知识的检索中得到了广泛的应用。在分析目前教学资源检索机制存在的缺陷的基础上,提出一种基于本体的教学资源检索方法,构建一个基于本体的教学资源检索原型系统,利用该系统能有效地提高资源的利用率和检索效率。     

基于RDFS的数据结构描述

资源描述框架(RDF)/资源描述框架模式(RDFS)是语义互联网架构中的技术。尽管XML/RDF数据库正迅速地发展,关系型数据库仍是目前企业级应用的首选。针对在应用中混合使用关系型数据库管理系统和RDF/RDFS的问题,该文提出了关系数据库表结构的RDFS定义方法以及在此基础上的数据获取方式,目的是在关系数据库与应用系统之间建立基于RDFS的抽象数据结构描述,实现数据结构的可配置性以及RDF数据的可访问性。     

MOCHA中自部署代码重用的研究

由于企业内互联网的增多,新的应用功能要求被加入系统,为了适应这种变化,出现了一种新的基于元数据的可自扩展的数据库中间件MOCHA。然而这种系统不能使部署的代码重复使用,造成了资源的浪费。文中分析了MOCHA的基本功能和要自部署的代码的特性,以及这些代码重用的可行性;提出一种基于元数据的代码重用的解决方法,使得代码当需要重用时,能提供一种定位可重用组件的机制。另外,可以掌握所有可重用代码的现状和历史,利于维护。