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基于HBase的大规模RDF数据存储与检索技术的研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-20页
        1.2.1 RDF数据存储技术研究现状第16-20页
        1.2.2 RDF数据检索技术研究现状第20页
    1.3 论文工作内容第20-21页
    1.4 论文组织结构第21-22页
    1.5 本章小结第22-23页
第二章 相关理论与技术第23-31页
    2.1 语义网概述第23-24页
    2.2 RDF与RDFS第24-25页
    2.3 本体第25-26页
    2.4 SPARQL第26-28页
    2.5 NoSQL第28页
    2.6 HBase第28-30页
    2.7 本章小结第30-31页
第三章 RDF数据存储与检索方法概述第31-37页
    3.1 现有存储方法分析第31-33页
    3.2 大规模RDF数据存储与检索技术整体框架第33-34页
    3.3 框架主要模块介绍第34-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章 基于MMH编码的RDF数据存储模型第37-43页
    4.1 MMH编码模型设计第37-39页
    4.2 本体数据存储方案第39-41页
    4.3 RDF数据存储方案第41-42页
    4.4 本章小结第42-43页
第五章 RDF数据存储与查询方法的实现第43-59页
    5.1 RDF数据加载模块第43-44页
    5.2 SPARQL查询整体思路第44-45页
    5.3 三元组匹配算法第45-47页
    5.4 基于HBase的SPARQL查询方法第47-58页
        5.4.1 Triple Pattern查询算法第47-52页
        5.4.2 基于本体的Triple Pattern推理算法第52-55页
        5.4.3 基于贪心策略的BGP推理查询算法第55-58页
    5.5 本章小节第58-59页
第六章 实验结果与分析第59-75页
    6.1 实验配置第59-63页
        6.1.1 实验环境第59-60页
        6.1.2 测试数据集第60-63页
    6.2 实验过程与分析第63-73页
        6.2.1 数据加载实验第63-64页
        6.2.2 数据查询实验第64-72页
        6.2.3 方案对比与分析第72-73页
    6.3 本章小结第73-75页
第七章 总结与展望第75-77页
    7.1 论文总结第75-76页
    7.2 论文展望第76-77页
参考文献第77-79页
致谢第79-81页
作者简介第81-83页
附录A第83-86页

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