面向海量RDF数据的术语集冗余划分方法
基于术语集规模小、内容稳定、入度高、访问频率高、具有整体性的特性,提出了术语集冗余预处理.在此之上设计了符合海量资源描述框架(RDF)数据集特性的划分框架.与经典多层次图划分算法的对比实验结果表明:引入术语集冗余和边权重因子的划分框架适用于海量RDF划分任务,能够以较小的冗余开销有效地降低边切分,从而为上层计算提供了良好的数据分布管理基础.
术语集 数据冗余 划分算法 海量资源描述框架
孟庆义 冯志勇 饶国政 王鑫
天津大学计算机科学与技术学院;天津市认知计算与应用重点实验室,天津 300072
国内会议
湖北恩施
中文
42-47
2013-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）