基于二分图的RDF关键词扩展查询算法研究与实现

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基于二分图的RDF关键词扩展查询算法研究与实现

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基于二分图的RDF关键词扩展查询算法研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
1 绪论	第12-18页
1.1 研究背景及意义	第12-14页
1.2 研究现状	第14-16页
1.2.1 RDF数据查询的研究现状	第14-15页
1.2.2 查询扩展的研究现状	第15页
1.2.3 RDF数据分割的研究现状	第15-16页
1.3 本文的主要工作	第16页
1.4 论文结构	第16-18页
2 相关工作	第18-25页
2.1 RDF数据查询的处理方法	第18-21页
2.1.1 基于关系数据库的查询方法	第18-19页
2.1.2 基于三元组结构的查询方法	第19-20页
2.1.3 基于图模型的查询方法	第20-21页
2.2 查询扩展的处理方法	第21-22页
2.2.1 基于用户查询日志的查询扩展方法	第21页
2.2.2 基于关联规则的查询扩展方法	第21-22页
2.2.3 基于领域本体的查询扩展方法	第22页
2.3 RDF数据分割的处理方法	第22-24页
2.3.1 基于三元组结构的分割方法	第22-23页
2.3.2 基于聚类算法的间接分割方法	第23页
2.3.3 基于图模型的分割方法	第23-24页
2.4 本章小结	第24-25页
3 二分图模型及其相关定义和定理	第25-32页
3.1 模型定义	第25-27页
3.2 查询的相关定义和定理	第27-29页
3.3 分割的相关定义和定理	第29-31页
3.4 本章小结	第31-32页
4 基于二分图的RDF关键词扩展查询方法	第32-38页
4.1 RDF二分图构造算法	第32-33页
4.2 关键词扩展查询算法	第33-37页
4.2.1 关键词扩展	第33-34页
4.2.2 关键词匹配	第34页
4.2.3 查询结果子图构造	第34-35页
4.2.4 算法描述与分析	第35-37页
4.3 本章小结	第37-38页
5 关键词扩展查询算法的并行化实现	第38-47页
5.1 基于二分图的RDF数据分割算法	第38-43页
5.1.1 影响图分割的关键因素	第38-40页
5.1.2 基于二分图的RDF数据分割原则	第40-42页
5.1.3 算法描述与分析	第42-43页
5.2 关键词扩展查询算法的并行化实现	第43-46页
5.2.1 Hadoop并行计算框架	第43-44页
5.2.2 分片构造方法的重写	第44-45页
5.2.3 Map过程实现	第45页
5.2.4 Reduce过程实现	第45-46页
5.3 本章小结	第46-47页
6 实验与结果分析	第47-58页
6.1 查询算法的性能分析	第47-51页
6.1.1 实验环境及实验数据	第47-48页
6.1.2 查询响应时间的分析比较	第48-49页
6.1.3 查询效果的分析比较	第49-51页
6.2 分割算法的性能分析	第51-54页
6.2.1 实验环境及实验数据	第51-52页
6.2.2 分割响应时间的分析比较	第52页
6.2.3 分割效果的分析比较	第52-54页
6.3 并行化前后查询算法的性能分析	第54-57页
6.3.1 实验环境及实验数据	第55页
6.3.2 并行化前后查询响应时间的分析比较	第55-56页
6.3.3 并行化前后的查询效果的分析比较	第56-57页
6.4 本章小结	第57-58页
7 总结和展望	第58-60页
7.1 论文总结	第58-59页
7.2 未来研究展望	第59-60页
参考文献	第60-65页
致谢	第65-66页
个人简历	第66页
在读期间发表的论文及参与的项目	第66页
发表论文	第66页
参与项目	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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