基于MapReduce的大规模RDF图并行推理方法的研究

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随着语义网研究的不断深入,对大规模RDF图进行语义推理的速度之慢日益凸显。在传统的语义推理机制遇到瓶颈时,应用MapReduce和HBase来实现大规模RDF图的并行推理成为新的突破口。对RDF图的并行推理,涉及到图的分解、数据存储、数据推理和查询。在本文中,我们将结合 MapReduce框架和HBase存储对RDF图并行推理方法进行优化。本论文主要就以下四个方面进行了研究与设计:
　　一、RDF图的分解。原有的RDF图分解方法存在语义歧义问题,而且分解后的RDF三元组集缺乏结构性。本文将对原有的RDF图分解法进行扩展,消除上述缺陷。
　　二、RDF数据存储模式设计。RDF数据存储是关系到RDFS推理的关键因素之一。本文采用基于 HBase的存储方式,设计 S-PO、O-SP、SO-P三类存储表来解决大规模RDF数据存储问题。
　　三、RDF数据并行推理方法的研究与设计。在 RDFS规则基础上,分析已有RDFS推理算法,指出已有RDFS推理算法的不足并提出改进方案。
　　四、将本文提出的研究理论应用到社保数据分析中,设计一套针对社保数据的分析平台。然后从RDF图分解和RDF数据推理等方面对本论文提出的方案进行测评,并进一步提出本文的不足和未来的研究方向。

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作者
王世醒;
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作者单位

南昌大学;

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授予单位南昌大学;
学科计算机软件与理论
授予学位硕士
导师姓名黄水源;
年度 2014
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP393.09;TP391.41;
关键词
RDF图; 并行推理; 数据存储; MapReduce框架; 语义推理;

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