海量RDF数据分布式并行推理方法研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 研究的目标 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 研究现状与相关技术 | 第11-17页 |
| 2.1 RDF数据推理研究现状 | 第11-13页 |
| 2.1.1 RDF数据前向链推理 | 第11-13页 |
| 2.1.2 RDF数据后向链推理 | 第13页 |
| 2.2 RDF数据压缩编码现状 | 第13-14页 |
| 2.3 相关技术方法介绍 | 第14-16页 |
| 2.3.1 RDFS规则 | 第14页 |
| 2.3.2 OWL规则 | 第14-15页 |
| 2.3.3 Hadoop | 第15-16页 |
| 2.3.4 MapReduce | 第16页 |
| 2.3.5 HBase | 第16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 SCOM算法 | 第17-33页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 总体思想与预定义 | 第17-19页 |
| 3.3 SCOM编码算法 | 第19-25页 |
| 3.3.1 构建类关系和属性关系模型 | 第19-21页 |
| 3.3.2 三元组项分类与过滤 | 第21-22页 |
| 3.3.3 生成三元组项编码,构建字典表 | 第22-25页 |
| 3.3.4 三元组编码 | 第25页 |
| 3.4 SCOM反转算法 | 第25-26页 |
| 3.5 结合SCOM编码的推理算法 | 第26-27页 |
| 3.6 实验分析 | 第27-32页 |
| 3.6.1 实验环境 | 第27页 |
| 3.6.2 实验数据集 | 第27-28页 |
| 3.6.3 实验结果与分析 | 第28-32页 |
| 3.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 DRRM算法 | 第33-46页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 Rete算法 | 第33-34页 |
| 4.3 总体思想与预定义 | 第34-36页 |
| 4.4 DRRM算法过程 | 第36-40页 |
| 4.4.1 加载模式三元组与构建规则标记模型 | 第36-37页 |
| 4.4.2 Map阶段:数据分配与过滤 | 第37页 |
| 4.4.3 Reduce阶段:连接推理 | 第37-39页 |
| 4.4.4 删除重复三元组 | 第39-40页 |
| 4.5 DRRM算法复杂度与完备性 | 第40-41页 |
| 4.6 实验分析 | 第41-45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 SPRM算法 | 第46-68页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 总体思想与预定义 | 第46-49页 |
| 5.3 SPRM算法过程 | 第49-61页 |
| 5.3.1 构建TRM | 第49-50页 |
| 5.3.2 构建可能连接的连接变量信息 | 第50-55页 |
| 5.3.3 构建规则标记模型 | 第55-56页 |
| 5.3.4 RDFS/OWL规则的并行推理 | 第56-60页 |
| 5.3.5 删除重复三元组 | 第60-61页 |
| 5.4 SPRM算法复杂度与完备性 | 第61-62页 |
| 5.5 实验分析 | 第62-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 个人简历 | 第73-74页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74页 |
