| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 集中式RDF存储系统 | 第9-10页 |
| 1.2.2 分布式RDF存储系统 | 第10-12页 |
| 1.2.3 SPARQL查询研究 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 RDF数据存储方案设计 | 第18-33页 |
| 2.1 RDF数据概述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 RDF | 第18-19页 |
| 2.1.2 RDFS/OWL | 第19-20页 |
| 2.2 Cassandra分布式存储平台分析 | 第20-23页 |
| 2.3 RDF存储方案 | 第23-28页 |
| 2.3.1 本体模式存储 | 第24-27页 |
| 2.3.2 实例数据存储 | 第27-28页 |
| 2.4 RDF数据加载 | 第28-31页 |
| 2.4.1 本体模式抽取 | 第29-30页 |
| 2.4.2 实例数据载入 | 第30-31页 |
| 2.5 存储模型评估 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于Cassandra的SPARQL查询设计与实现 | 第33-50页 |
| 3.1 SPARQL查询语言概述 | 第33-34页 |
| 3.2 SPARQL查询处理过程 | 第34-42页 |
| 3.2.1 SPARQL查询解析 | 第35-36页 |
| 3.2.2 查询计划优化 | 第36-39页 |
| 3.2.3 SPARQL查询执行 | 第39-42页 |
| 3.3 SPARQL查询实现 | 第42-49页 |
| 3.3.1 Jena中SPARQL查询框架 | 第43-44页 |
| 3.3.2 三元组模式匹配 | 第44-46页 |
| 3.3.3 BGP查询实现 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于Cassandra和Spark的SPARQL查询实现 | 第50-61页 |
| 4.1 Spark概述 | 第50-53页 |
| 4.1.1 Spark生态 | 第50-51页 |
| 4.1.2 SparkRDD | 第51-52页 |
| 4.1.3 Spark与MapReduce对比分析 | 第52-53页 |
| 4.2 Spark与Cassandra集成 | 第53-55页 |
| 4.3 SPARQL查询实现 | 第55-60页 |
| 4.3.1 基于Cassandra和Spark的SPARQL查询模型 | 第55-56页 |
| 4.3.2 三元组模式匹配 | 第56-58页 |
| 4.3.3 BGP查询实现 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 系统性能测试与分析 | 第61-73页 |
| 5.1 实验环境及数据来源 | 第61-63页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第61-62页 |
| 5.1.2 实验数据和查询语句 | 第62-63页 |
| 5.2 RDF数据加载性能测试 | 第63-64页 |
| 5.3 SPARQL查询性能测试 | 第64-72页 |
| 5.3.1 查询结果准确性测试 | 第64-65页 |
| 5.3.2 三元组模式查询性能测试 | 第65页 |
| 5.3.3 BGP查询性能测试 | 第65-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 研究工作及成果总结 | 第73-74页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
