| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 主要内容与研究目标 | 第9-10页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第12-16页 |
| 2.1 SPARQL查询语言 | 第12-13页 |
| 2.2 RDF存储系统研究现状 | 第13-14页 |
| 2.2.1 基于关系数据库的RDF存储系统 | 第13页 |
| 2.2.2 原生RDF存储系统 | 第13-14页 |
| 2.2.3 分布式的RDF存储查询引擎 | 第14页 |
| 2.3 RDF数据划分策略研究现状 | 第14-16页 |
| 2.3.1 哈希划分 | 第14-15页 |
| 2.3.2 基于区间划分的存储系统 | 第15页 |
| 2.3.3 基于图划分的存储系统 | 第15-16页 |
| 第三章 基于图聚类算法的大规模RDF数据划分方法 | 第16-28页 |
| 3.1 相关形式化定义 | 第16-17页 |
| 3.2 利用图聚类算法对RDF数据进行划分的方法 | 第17-26页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第18-23页 |
| 3.2.2 基于模块度的大规模有向图聚类算法 | 第23-25页 |
| 3.2.3 数据后处理 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 大规模RDF数据查询方法设计 | 第28-38页 |
| 4.1 RDF查询引擎RDF-3X | 第28-29页 |
| 4.2 大规模RDF数据的单机查询方法设计 | 第29-30页 |
| 4.3 大规模RDF数据的分布式查询方法设计 | 第30-37页 |
| 4.3.1 基于SPARQL查询请求划分的分布式查询方案 | 第31-34页 |
| 4.3.2 基于图聚类算法的大规模RDF数据分布式查询方案 | 第34-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 大规模RDF数据查询算法评估 | 第38-50页 |
| 5.1 实验环境与实验数据 | 第38页 |
| 5.2 大规模RDF图数据划分结果 | 第38-40页 |
| 5.3 大规模RDF数据查询算法评估 | 第40-49页 |
| 5.3.1 单字符的SPARQL查询 | 第40-41页 |
| 5.3.2 含有两个连接的SPARQL查询 | 第41-43页 |
| 5.3.3 含有多个连接的SPARQL查询 | 第43-44页 |
| 5.3.4 含有大量连接的SPARQL查询 | 第44-49页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50-51页 |
| 6.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |