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面向大规模知识图谱的分布式查询技术研究
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面向大规模知识图谱的分布式查询技术研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-13页
缩略词表
第13-14页
第1章 绪论
第14-26页
1.1 研究背景
第14-19页
1.2 现有解决方法概述
第19-20页
1.2.1 经典的子图匹配算法
第19页
1.2.2 与知识图谱相关的查询算法
第19-20页
1.2.3 分布式图数据处理技术
第20页
1.3 存在问题与研究思路
第20-22页
1.4 研究目标与内容
第22-24页
1.4.1 研究目标
第22页
1.4.2 研究内容
第22-24页
1.5 论文组织
第24-26页
第2章 研究现状
第26-36页
2.1 引言
第26页
2.2 图查询技术研究现状
第26-29页
2.3 知识图谱查询研究现状
第29-31页
2.4 分布式大数据处理研究现状
第31-34页
2.5 研究现状总结
第34-36页
第3章 面向知识图谱的Top-k查询模型
第36-54页
3.1 引言
第36-37页
3.2 Top-k子图近似匹配问题
第37-40页
3.2.1 预备知识
第37-38页
3.2.2 近似度的衡量标准
第38-40页
3.3 模型的求解框架
第40-48页
3.3.1 两阶段的求解框架
第41-42页
3.3.2 阶段一:寻找Top-k~*候选顶点
第42-45页
3.3.3 阶段二:寻找Top-k图嵌入
第45-48页
3.4 实验与分析
第48-53页
3.4.1 环境与参数设置
第48-50页
3.4.2 查询模型的有效性
第50-51页
3.4.3 与现有算法比较
第51-52页
3.4.4 矿的取值对查询性能的影响
第52-53页
3.5 小结
第53-54页
第4章 基于限界技术的分布式查询算法
第54-74页
4.1 引言
第54-55页
4.2 面向知识图谱查询的限界技术
第55-63页
4.2.1 限界技术概述
第55-56页
4.2.2 关联分值的上下界
第56-58页
4.2.3 算法终止条件
第58-60页
4.2.4 上下界的计算方法
第60-61页
4.2.5 算法正确性分析
第61-63页
4.3 分布式图查询算法的具体实现
第63-66页
4.3.1 实现方案概述
第63-64页
4.3.2 分布式的上下界计算方法
第64-65页
4.3.3 分布式的终止条件检查方法
第65-66页
4.4 实验与分析
第66-72页
4.4.1 运行环境与参数设置
第66-67页
4.4.2 与现有算法的比较
第67-68页
4.4.3 算法的执行性能
第68-71页
4.4.4 算法的可扩展性
第71-72页
4.5 小结
第72-74页
第5章 分布式图查询执行优化技术
第74-94页
5.1 引言
第74-76页
5.2 查询作业调度优化
第76-85页
5.2.1 延迟调度算法及其存在问题
第76-77页
5.2.2 面向图查询的延迟调度算法
第77-78页
5.2.3 数据本地性驱动的图查询任务指派
第78-80页
5.2.4 数据中心负载感知机制
第80-81页
5.2.5 延迟时间自适应调整机制
第81-85页
5.3 数据存储结构优化
第85-88页
5.3.1 数据共享技术
第85-86页
5.3.2 数据存储格式
第86-88页
5.4 实验与结果分析
第88-92页
5.4.1 运行环境与参数设置
第88-89页
5.4.2 调度算法的自适应性
第89-90页
5.4.3 作业的数据本地性
第90-91页
5.4.4 调度算法对查询时间的影响
第91页
5.4.5 存储结构对查询时间的影响
第91-92页
5.5 小结
第92-94页
第6章 面向知识图谱的搜索引擎原型系统
第94-116页
6.1 引言
第94-95页
6.2 GStar的总体设计
第95-96页
6.3 GStar功能模块设计与实现
第96-106页
6.3.1 离线数据处理子系统
第97-102页
6.3.2 在线分布式查询子系统
第102-106页
6.4 GStar系统部署与性能测试
第106-114页
6.4.1 GStar的实际部署
第107-108页
6.4.2 DBLP知识图谱和查询用例
第108-110页
6.4.3 GStar功能和性能测试
第110-114页
6.5 小结
第114-116页
第7章 总结与展望
第116-120页
7.1 论文总结
第116-117页
7.2 下一步研究方向
第117-120页
参考文献
第120-126页
致谢
第126-128页
攻读博士期间论文发表情况
第128-130页
攻读博士期间参与的科研项目
第130-132页
作者简介
第132页
本篇论文共
132
页,
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