| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术 | 第16-32页 |
| 2.1 RDF和RDF Schema | 第16-19页 |
| 2.2 Linked Data | 第19-20页 |
| 2.3 关联数据数据源管理技术 | 第20-27页 |
| 2.3.1 数据源目录 | 第21-22页 |
| 2.3.2 数据源信息统计 | 第22-24页 |
| 2.3.3 数据源统计信息的建立与维护 | 第24-27页 |
| 2.4 关联数据查询 | 第27-28页 |
| 2.5 SPARQL | 第28-30页 |
| 2.6 Sesame | 第30-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 关联数据联合查询框架 | 第32-44页 |
| 3.1 关联数据查询概述 | 第32-34页 |
| 3.2 SPARQL Endpoints联合查询框架 | 第34-39页 |
| 3.2.1 查询解析 | 第36页 |
| 3.2.2 数据源选择 | 第36-37页 |
| 3.2.3 查询计划和执行 | 第37-39页 |
| 3.3 基于semi-join的关联数据联合查询框架 | 第39-42页 |
| 3.3.1 semi-join模型 | 第39-41页 |
| 3.3.2 基于semi-join的SPARQL Endpoints联合查询框架 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于semi-join的关联数据查询 | 第44-64页 |
| 4.1 关联数据联合查询存在的问题 | 第44-45页 |
| 4.2 基于semi-join的关联数据联合查询方法 | 第45-55页 |
| 4.2.1 相关术语定义 | 第45-46页 |
| 4.2.2 数据源选择 | 第46-48页 |
| 4.2.3 查询结果预估 | 第48-50页 |
| 4.2.4 数据源映射与查询重写 | 第50-53页 |
| 4.2.5 查询连接的semi-join实现算法 | 第53-55页 |
| 4.3 关联数据查询方法优化 | 第55-62页 |
| 4.3.1 基于RDF Stream的semi-join模型 | 第55-58页 |
| 4.3.2 代价模型 | 第58-59页 |
| 4.3.3 查询优化目标 | 第59-60页 |
| 4.3.4 并行化查询优化方法 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 性能评估 | 第64-76页 |
| 5.1 实验系统 | 第64-70页 |
| 5.1.1 关联数据联合查询系统 | 第64-65页 |
| 5.1.2 基准测试 | 第65-70页 |
| 5.2 实验结果 | 第70-75页 |
| 5.2.1 数据源选择 | 第70-71页 |
| 5.2.2 查询中间结果数据量 | 第71-73页 |
| 5.2.3 查询执行时间 | 第73-75页 |
| 5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76-77页 |
| 6.2 不足与展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
