| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景 | 第13-15页 |
| ·研究问题和目标 | 第15-17页 |
| ·论文研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文研究意义 | 第18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-21页 |
| 2 相关理论及研究现状综述 | 第21-35页 |
| ·语义 Web | 第21-26页 |
| ·语义 Web 体系架构 | 第21-22页 |
| ·RDF 与 RDF-S | 第22-23页 |
| ·SPARQL 查询语言 | 第23-24页 |
| ·OWL 本体描述语言与描述逻辑 | 第24-26页 |
| ·SWRL 规则描述语言 | 第26页 |
| ·云计算 | 第26-30页 |
| ·云计算概念及其特性 | 第26-27页 |
| ·GFS 与 HDFS 分布式文件系统 | 第27-28页 |
| ·MapReduce 分布式计算模型 | 第28-29页 |
| ·BigTable 与 HBase 分布式数据库 | 第29-30页 |
| ·云计算环境下大规模本体数据查询与推理研究现状 | 第30-33页 |
| ·基于 MapReduce 的大规模 RDF 数据分布式查询 | 第30-32页 |
| ·基于 MapReduce 的大规模 OWL 本体分布式推理 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 3 基于 Hadoop 的本体数据查询与推理云计算框架 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·框架体系结构 | 第36-39页 |
| ·大规模语义 Web 本体存储策略 | 第39-45页 |
| ·基于 HBase 的本体存储策略 | 第39-42页 |
| ·存储策略对比与分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 4 基于 MapReduce 的 SPARQL 复杂组图模式分布式查询 | 第47-71页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·相关术语及解析模型 | 第47-54页 |
| ·SPARQL 语法及其形式化语义 | 第47-50页 |
| ·相关解析模型 | 第50-54页 |
| ·SPARQL 复杂组图模式的 MapReduce 查询任务生成算法 | 第54-59页 |
| ·SPARQL 复杂组图模式的 MapReduce 分布式查询算法 | 第59-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-69页 |
| ·实验环境搭建 | 第62-63页 |
| ·实验效果及分析 | 第63-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 5 基于 MapReduce 的 OWL 本体一致性分布式检测 | 第71-87页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·相关术语及解析模型 | 第71-77页 |
| ·OWL Lite 和描述逻辑 SHIF 的形式化语义 | 第71-73页 |
| ·描述逻辑 SHIF 的 Tableau 算法 | 第73-75页 |
| ·相关解析模型 | 第75-77页 |
| ·基于 MapReduce 的描述逻辑 SHIF 分布式 Tableau 推理算法 | 第77-80页 |
| ·实验结果及分析 | 第80-85页 |
| ·实验环境搭建 | 第80页 |
| ·实验效果及分析 | 第80-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 6 基于 MapReduce 的 SWRL 规则分布式推理 | 第87-105页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·相关术语及解析模型 | 第87-91页 |
| ·SWRL 规则语法及其形式化语义 | 第87-89页 |
| ·相关解析模型 | 第89-91页 |
| ·SWRL 规则的 MapReduce 推理任务生成算法 | 第91-94页 |
| ·SWRL 规则的 MapReduce 分布式推理算法 | 第94-98页 |
| ·实验结果与分析 | 第98-104页 |
| ·实验环境搭建 | 第98-99页 |
| ·实验效果及分析 | 第99-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 7 总结和展望 | 第105-109页 |
| ·研究工作总结 | 第105-106页 |
| ·进一步研究展望 | 第106-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-121页 |
| 附录 | 第121-122页 |
| A 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第121-122页 |
| B 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第122页 |
