基于图划分的领域本体RDF存储方法

摘要：

针对海量RDF图数据分布式存储无法有效保持数据语义结构完整性的问题,提出一种基于标签传播和标签能量函数的多级图划分方法.该方法首先对领域本体解析所得的RDF图进行顶点ID标识,并为实例数据的主语分配初始标签;利用标签传播方法对各顶点进行标签设置形成语义结构相似的顶点集合;在此基础上通过多级图粗化和标签能量函数限制顶点集合的大小实现数据的语义分区;将该方法应用于民航突发事件领域本体的分布式存储与查询.采用边割率对领域本体数据的分区效果进行了分析与比较,实验表明该方法在减少边割率的基础上,保证了查全率并同时提高了民航突发事件相似案例的查询效率,为大规模领域本体的分布式存储与语义查询提供了进一步的方法支持.

关键词：标签传播、图划分、领域本体、分布式存储、民航突发事件、相似案例

所属期刊栏目：41

分类号：TN919-34;TP391

资助基金：国家自然科学基金资助项目:基于跨媒体网络大数据的民航突发事件应急决策语义服务关键技术研究U1633110

在线出版日期：2019-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-145