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大规模RDF语义数据存储查询优化与系统实现

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第12-29页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 语义网概述第13-21页
        1.2.1 语义网标准规范第13-18页
        1.2.2 RDF语义数据存储结构第18-20页
        1.2.3 RDF语义数据查询第20-21页
    1.3 语义数据存储查询相关研究工作第21-22页
    1.4 Rainbow系统及其存在的不足第22-26页
        1.4.1 Rainbow系统总体架构第22-23页
        1.4.2 Rainbow系统层次化设计第23-26页
        1.4.3 Rainbow系统存在的不足第26页
    1.5 本文研究思路与主要工作第26-27页
    1.6 本文结构第27-29页
第二章 基于属性表的大规模RDF数据存储优化第29-53页
    2.1 问题背景第29页
    2.2 通过布尔矩阵分解方法构造属性表第29-34页
    2.3 属性表构造中的频繁项集挖掘算法及其并行化第34-42页
        2.3.1 频繁项集挖掘算法第34-35页
        2.3.2 基于Spark的并行频繁项集挖掘算法YAFIM第35-40页
        2.3.3 基于YAFIM算法的属性间关联规则生成第40-42页
    2.4 性能优化实验第42-52页
        2.4.1 实验环境第42-43页
        2.4.2 查询性能第43-48页
        2.4.3 系统可扩展性第48-52页
    2.5 本章小结第52-53页
第三章 基于哈希转换的查询优化第53-70页
    3.1 问题背景第53页
    3.2 查询层执行过程第53-57页
    3.3 查询时间开销分析第57-59页
    3.4 查询层哈希转换的优化第59-60页
    3.5 性能优化实验第60-69页
        3.5.1 实验环境第60-61页
        3.5.2 查询性能第61-64页
        3.5.3 系统可扩展性第64-69页
    3.6 本章小结第69-70页
第四章 原型系统设计与实现第70-81页
    4.1 OpenRDF Sesame第70-72页
    4.2 原型系统框架第72-73页
    4.3 原型系统设计与实现第73-77页
    4.4 系统对比实验第77-80页
    4.5 本章小结第80-81页
第五章 总结和展望第81-83页
    5.1 本文工作总结第81-82页
    5.2 进一步工作第82-83页
参考文献第83-86页
致谢第86-87页
附录第87-88页

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