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题名基于结构分解的分布式RDF图模式匹配优化算法
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作者
孙云浩
邢维康
李冠宇
韩冰
李逢雨
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机构
大连海事大学信息科学技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第6期228-238,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(61976032,61602076,61702072)
辽宁省自然科学基金项目(20170540144,201705400231,20180540003)。
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文摘
在分布式RDF查询处理中,由于查询图规模的不断增长,其复杂的结构使得查询优化面临着查询准确性和性能的双重挑战。针对这一问题,提出一种由结构主导的分布式子图匹配算法SDSM。根据查询图各部分结构的匹配特征,提出查询图的CPM分解模型;结合基于类型的摘要统计,通过代价模型得到查询起始节点及核心结构权重图,权重图与最小生成树思想相结合得到最优的查询匹配序列;各计算节点分两阶段进行查询,并在主机上进行轻量级的连接。实验将SDSM与StarMR、TriAD、Wukong等算法进行对比。结果表明,在处理复杂查询时,SDSM具有更高的查询效率,在多台机器以及不同数据集规模上的实验表明,SDSM也具有良好的扩展性。
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关键词
分布式
RDF图模式匹配
结构分解
以类型为中心的评估
查询处理
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Keywords
Distribution
RDF graph pattern matching
Structure decomposition
Type-centric evaluation
Query processing
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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