基于资源描述框架图切分与顶点选择性的高效子图匹配方法

摘要：

在SPARQL查询过程中,合有复杂结构的资源描述框架(RDF)图的查询效率低下.为此,通过分析几种RDF图的基本结构与RDF顶点的选择性,提出RDF三元组模式选择性(RTPS)——一种基于RDF顶点选择性的图结构切分规则,以提高面向RDF图的子图匹配效率.首先,根据谓词结构在数据图与查询图中的通性建立RDF相邻谓词路径(RAPP)索引,将数据图结构转化为传入-传出双向谓词路径结构以确定查询顶点的搜索空间,并加快顶点的过滤;接着,通过整数线性规划(IIP)问题计算建模将复杂RDF查询图结构分解为若干结构简单的查询子图,通过分析RDF顶点在查询图中的相邻子图结构与特征,确立查询顶点的选择性以确定最优切分方式;然后,通过RDF顶点选择性与相邻子图的结构特征来缩小查询顶点的搜索空间范围,并在数据图中找到符合条件的RDF顶点;最后,遍历数据图以找到与查询子图结构相匹配的子图结构,将得到的子图进行连接并将其作为查询结果输出.实验采用控制变量法,比较了RTPS、RDF子图匹配(RSM)、RDF-3X、GraSS与R3F的查询响应时间.实验结果充分表明,与其他4种方法相比,当查询图复杂度高于9时,RTPS的查询响应时间更短,具有更高的查询效率.

关键词：SPARQL查询处理、资源描述框架、子图匹配、图结构切分、顶点选择性

所属期刊栏目：39

分类号：TP181;TP311(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61371090

在线出版日期：2019-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：360-369