大规模RDF数据存储与查询技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于传统分布式技术的RDF查询系统 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于Hadoop的 RDF查询系统 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第15-23页 |
| 2.1 语义网相关技术 | 第15-18页 |
| 2.1.1 语义网 | 第15-16页 |
| 2.1.2 RDF | 第16-17页 |
| 2.1.3 SPARQL | 第17-18页 |
| 2.1.4 本体 | 第18页 |
| 2.2 分布式计算相关技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 Hadoop | 第18-20页 |
| 2.2.2 Spark | 第20-21页 |
| 2.2.3 Redis | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 系统设计与实现 | 第23-34页 |
| 3.1 系统概述 | 第23-24页 |
| 3.1.1 系统主要功能概述 | 第23页 |
| 3.1.2 系统结构设计 | 第23-24页 |
| 3.2 数据存储模式 | 第24-27页 |
| 3.2.1 ID映射表和索引 | 第24-26页 |
| 3.2.2 RDF数据存储模式 | 第26-27页 |
| 3.3 模块设计与实现 | 第27-32页 |
| 3.3.1 数据预处理模块 | 第27-31页 |
| 3.3.2 RDF数据查询模块 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 查询优化策略 | 第34-41页 |
| 4.1 一种改进的查询计划生成算法 | 第34-38页 |
| 4.1.1 计算选择率 | 第34-35页 |
| 4.1.2 生成查询计划 | 第35-38页 |
| 4.2 MAP JOIN算法 | 第38-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 测试与分析 | 第41-47页 |
| 5.1 实验环境与实验数据集 | 第41页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第41页 |
| 5.1.2 实验数据集 | 第41页 |
| 5.2 系统性能测试与分析 | 第41-46页 |
| 5.2.1 系统性能对比分析 | 第41-45页 |
| 5.2.2 系统额外开销分析 | 第45-46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 总结与展望 | 第47-49页 |
| 工作总结 | 第47页 |
| 论文贡献点 | 第47页 |
| 工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士期间所取得的学术成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
