RDF图数据管理的关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-27页 |
| ·语义Web 与RDF | 第12-13页 |
| ·RDF 图及其数据管理 | 第13-22页 |
| ·RDF 图 | 第13-16页 |
| ·RDF 图的特点 | 第16-18页 |
| ·RDF 图是有向超图 | 第16页 |
| ·含有隐含的数据 | 第16-17页 |
| ·富含文本信息 | 第17-18页 |
| ·具有网络规模的数据 | 第18页 |
| ·RDF 图数据管理及其挑战 | 第18-22页 |
| ·论文的主要工作 | 第22-27页 |
| ·研究思路与研究内容 | 第22-24页 |
| ·主要创新点 | 第24-25页 |
| ·论文组织 | 第25-27页 |
| 第2章 基于素数编码机制的有向图可达关系计算 | 第27-53页 |
| ·引言 | 第27-29页 |
| ·相关工作 | 第29-31页 |
| ·基于产生式规则推理的有向图可达关系计算 | 第29-30页 |
| ·基于标记机制的有向图可达关系计算 | 第30-31页 |
| ·相关知识 | 第31-33页 |
| ·有向无环图情况下的素数编码标记机制 | 第33-40页 |
| ·简单形式 | 第33-36页 |
| ·完整形式 | 第36-38页 |
| ·优化技术 | 第38-40页 |
| ·最小公倍数 | 第38-39页 |
| ·拓扑排序 | 第39页 |
| ·叶子结点的标记 | 第39-40页 |
| ·任意有向图情况下的素数编码标记机制PLSD | 第40-43页 |
| ·实验 | 第43-52页 |
| ·实验设计 | 第43-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-52页 |
| ·标记空间占用与构造时间开销 | 第45-46页 |
| ·典型查询的响应时间 | 第46-47页 |
| ·查询选择率对性能的影响 | 第47-50页 |
| ·可扩展性 | 第50-51页 |
| ·更新代价 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第3章 RDF 图的原生存储及语义查询 | 第53-85页 |
| ·引言 | 第53-55页 |
| ·相关工作 | 第55-63页 |
| ·RDF 图数据管理中的存储设计相关工作 | 第55-58页 |
| ·RDF 图数据管理中的查询处理相关工作 | 第58-63页 |
| ·查询表达语言 | 第58-60页 |
| ·查询处理方法 | 第60-61页 |
| ·隐含数据的查询/推理 | 第61-63页 |
| ·基于有向超图表示的RDF 图原生存储 | 第63-66页 |
| ·基于RDF 图原生存储的语义查询 | 第66-75页 |
| ·推理的实现 | 第66-68页 |
| ·基于扩展SPARQL 运算符的逻辑查询计划 | 第68-70页 |
| ·基于pD~* 语义一致性约束的查询优化策略 | 第70-72页 |
| ·物理查询实现 | 第72-75页 |
| ·基于RDF 图遍历的数据访问 | 第72-73页 |
| ·结点值索引 | 第73页 |
| ·PLSD 索引 | 第73-74页 |
| ·三元组有序索引 | 第74-75页 |
| ·实验与分析 | 第75-84页 |
| ·实验设计 | 第75-77页 |
| ·实验结果与分析 | 第77-84页 |
| ·数据加载时间和库大小 | 第77-79页 |
| ·查询完备性和可靠性 | 第79-80页 |
| ·查询响应时间 | 第80-82页 |
| ·综合性能 | 第82-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第4章 细粒度的关键词索引与查询 | 第85-102页 |
| ·引言 | 第85-87页 |
| ·相关工作 | 第87-88页 |
| ·细粒度关键词查询模型 | 第88-89页 |
| ·相似度计算方法 | 第89-92页 |
| ·扩展向量空间模型的相似度计算 | 第90-91页 |
| ·利用 RDF 图结构信息的相似度计算 | 第91-92页 |
| ·索引结构与查询处理 | 第92-95页 |
| ·索引结构 | 第92-94页 |
| ·查询处理 | 第94-95页 |
| ·实验与分析 | 第95-101页 |
| ·实验设计 | 第96-99页 |
| ·数据集 | 第96页 |
| ·查询语句 | 第96-98页 |
| ·评估方法 | 第98-99页 |
| ·实验结果分析 | 第99-101页 |
| ·小结 | 第101-102页 |
| 第5章 基于本体链接分析的资源排序 | 第102-128页 |
| ·引言 | 第102-103页 |
| ·相关工作 | 第103-105页 |
| ·传统链接分析算法 | 第103-104页 |
| ·语义 Web 中的链接分析算法 | 第104-105页 |
| ·基于链接分析方法计算本体中概念与关系的重要性 | 第105-124页 |
| ·链接分析模型与相关定义 | 第105-110页 |
| ·相关定义 | 第105-109页 |
| ·本体设计的意识流模型 | 第109-110页 |
| ·概念与关系相互增强的链接分析算法CARRank | 第110-113页 |
| ·迭代收敛性证明 | 第113-116页 |
| ·实验分析 | 第116-124页 |
| ·实验设计 | 第116-117页 |
| ·排序结果比较 | 第117-122页 |
| ·收敛性比较 | 第122-124页 |
| ·资源的全局重要性与查询结果的排序 | 第124-127页 |
| ·资源的全局重要性 | 第124-125页 |
| ·考虑全局重要性和查询结果相似度的综合资源排序 | 第125页 |
| ·实验结果 | 第125-127页 |
| ·小结 | 第127-128页 |
| 第6章 RDF 图数据管理原型系统及应用 | 第128-139页 |
| ·引言 | 第128页 |
| ·SWARMS 系统 | 第128-132页 |
| ·SWARMS 整体结构 | 第128-130页 |
| ·RDF 数据管理模块的设计 | 第130-132页 |
| ·RDF 数据管理模块的实现 | 第132页 |
| ·SWARMS 的应用 | 第132-138页 |
| ·软件项目领域 | 第133页 |
| ·中文新闻领域 | 第133-135页 |
| ·社会网络分析领域 | 第135-138页 |
| ·小结 | 第138-139页 |
| 第7章 结论和进一步的研究工作 | 第139-142页 |
| ·论文总结 | 第139-141页 |
| ·进一步的研究工作 | 第141-142页 |
| 插图索引 | 第142-144页 |
| 表格索引 | 第144-145页 |
| 参考文献 | 第145-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第154-156页 |
