KREAG:基于实体三元组关联图的RDF数据关键词查询方法

摘要：

语义网数据的大量增加使得RDF数据查询成为一个重要研究主题.关键词查询方式不需要掌握数据模式或查询语言,更适合普通用户使用.文中提出一种RDF数据关键词查询方法KREAG(Keyword query over RDF data based on Entity-triple Association Graph).为了支持用户对属性或关系名进行查询,将RDF数据建模为顶点带标签的实体三元组关联图.该模型保证了RDF数据中实体间关联转化为关联图中顶点间的通路,且文本信息全部封装到关联图顶点标签上.在此基础上,将关键词查询问题转化为关联图上查找有向斯坦纳树问题.在保证近似比为m的前提下(m为查询关键词的个数),利用近似算法实现快速查询响应.通过合理的评分方式衡量查询结果的相关性,支持top-k查询.算法的时间复杂度为O(m.V),其中V为实体三元组关联图中顶点个数.实验表明KREAG较其它方法具有更快的响应时间,同时能够有效地实现RDF数据的关键词查询.

关键词：关键词查询、RDF数据、top-k、实体、关联

所属期刊栏目：34

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60973024;江苏省自然科学基金BK2008290

在线出版日期：2011-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：825-835