基于相对量词的RDF模糊查询方法

针对RDF含相对量词模糊查询问题,提出支持分组机制的相对量词RDF模糊查询方法.利用语言层次结构理论,构造语言层次结构表,通过在FILTER子句中增加模糊条件并调用GROUPBY和HAVING子句实现特定属性上的分组操作,实现对SPARQL语法的扩展.分析了两种典型情况下的RDF相对量词模糊查询问题,给出将扩展的模糊SPARQL查询转换为标准SPARQL查询的处理方法,从而可利用现有的SPARQL查询引擎完成RDF基于相对量词的模糊查询处理.实验系统及相应的实验结果验证了所提方法的可用性.     

元搜索引擎的个性化

提出一种通过产生用户动态偏好来达到个性化搜索的方法．利用RDF的语义表达能力存储和优化基于访问记录的用户偏好,并采用聚类方法划分用户群,实现对用户偏好的有效管理。给出了元搜索引擎选择算法和搜索结果排序算法,实现了一个个性化的元搜索引擎,实验表明,该搜索引擎提高了查询准确率和使用效率,并能够根据用户及其所在群的历史偏好信息重新组织搜索结果．     

云环境下海量语义数据的查询策略

为了实现对海量RDF数据的高效查询,研究RDF数据在分布式数据库HBase中的存储方法。基于MapReduce设计海量RDF数据的两阶段查询策略,将查询分为SPARQL预处理阶段与分布式查询执行阶段。SPARQL预处理阶段设计实现基于SPARQL变量关联度的查询划分算法JOVR,通过计算SPARQL查询语句中变量的关联度确定连接变量的连接顺序,根据连接变量将SPARQL子句连接操作划分到最小数量的MapReduce任务中;分布式查询执行阶段执行SPARQL预处理阶段划分的MapReduce任务,实现对海量RDF数据的并行查询。采用LUBM标准测试数据集对查询策略予以验证。研究结果表明:JOVR算法能够高效地实现对海量RDF数据的查询,并具有较强的稳定性与可扩展性。     

结合本体子图的RDF数据关键词分布式搜索

针对现存资源描述框架(RDF)查询方案不能满足日益剧增的海量RDF数据的关键词搜索要求,提出一种面向大规模RDF数据的分布式搜索算法(KDSOS).该算法首先结合RDF本体构建查询关键词对应的本体子图集并利用评分函数评分;其次在大规模的RDF数据图上优先搜索评分高的本体子图对应的结果子图,直到找到Top-k结果.实验结果表明,KDSOS算法在搜索效率和准确率上都具有明显的优势.     

Web数据库近似查询结果自动排序方法

针对Web数据库近似查询产生的多查询结果问题,提出了一种近似查询结果自动排序方法,该方法利用KL距离(Kullback-Leibler distance),PIR(probabilistic information retrieval)模型和查询历史(query history)来构建元组排序打分函数;打分函数根据结果元组中被查询指定的属性值对初始查询的满足度和未被查询指定的属性值与用户偏好的相关度来评估元组的排序分值.实验证明,提出的排序方法能够较好地满足用户需求和偏好,并具有较高执行效率.     

一种基于知识的关系数据库模糊查询方法

在数据库查询中,针对传统DBMS不支持模糊查询的弱点,提出了基于知识的数据库模糊查询转换方法.以模糊集理论为基础,介绍了数据库模糊查询条件的构成形式,并提出利用隶属函数、领域知识和模糊集的α-截集运算相结合的方法实现模糊查询转换,模糊查询条件的转换和扩展考虑了查询条件的重要程度和用户偏好.该方法无需改变传统SQL语言或数据库引擎就能够实现模糊查询,提高了用户与系统之间的交互能力.     

基于关键词的RDF数据查询方法

在建立关键词倒排索引和路径索引的基础上,提出一个利用量化均衡规则和等距规则的启发式查询算法,并按照查询结果的大小排序返回最相关的前k个结果.通过建模RDF数据为RDF句子图,将文本信息封装到句子节点,同时将查询结果建模为包括所有查询关键词并且叶节点是关键词节点的无根树,将关键词查询问题转化为斯坦纳树问题.假设RDF句子图包括n个节点,最坏情况下索引占用的空间是3n2.假设关键词节点数为k,查询算法的时间复杂度为O(kn).该方法不需要依赖RDF数据的模式信息,支持对数据中的属性和关系名进行关键词查询.实验证明该方法能够快速而有效地实现RDF数据的关键词查询.     

基于语义的智能检索在供需网中的应用

随着加入供需网的供需流逐渐增多,有关信息智能检索的实现将成为供需网成功实施的关键技术.为了实现智能检索,提出了利用语义网中的XML和RDF(资源描述框架)对现有词汇表进行扩展,运用RDQL(RDF数据查询语言)对供需网中的信息进行查询,并提出了一个供需网中基于语义的智能检索实施框架.     

基于知识图谱的查询语句重写机制及方法

随着语义Web技术和知识图谱的出现,目前查询模式大多要求查询结果与用户查询进行语义级匹配,简单的查询处理过程已经不能满足用户的查询需求.为此,对知识图谱查询涉及的重写技术和实现方法进行了研究,在定义SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)查询模式的重写规则集合基础上,利用Prolog逻辑程序对SPARQL查询语句进行了重写实现.在分布式数据存储环境下,通过对LUBM(Lehigh University Benchmark)实验数据的测试分析证实,相比原查询语句,重写后的查询语句能挖掘出知识图谱中更多的语义信息.     

基于隐变量模型的多维用户偏好建模

从用户行为数据构建用户偏好模型,是解决个性化服务、评分预测和用户行为定向等问题的重要基础.本文从用户的评分数据出发,以多个隐变量分别描述用户在评分对象多个维度的偏好,以含有多个隐变量的贝叶斯网(简称隐变量模型)作为表示用户偏好的基本知识框架.首先根据用户偏好和隐变量的特定含义给出模型构建的约束条件,进而提出基于约束条件的模型构建方法,使用约束条件下的EM算法来计算模型参数,约束条件下的SEM算法来构建模型结构.针对多隐变量情形下模型构建过程中产生大量中间数据带来的计算复杂度急剧上升的问题,本文使用Spark计算框架实现模型构建的方法.建立在Movielens数据集上的实验表明,本文提出的方法是有效的.     

用遗传算法划分模糊量的语言变量覆盖范围

在模糊控制器设计中．模糊规则的确定以及模糊变量隶届函数的选取都是非常重要的，隶属函数的形状、模糊划分的覆盖范围对模糊推理有很大影响。本主要介绍在模糊规则确定时用遗传算法划分模糊量的语言变量覆盖范围，利用调整已给定形状下隶属函数参数的方法改变各语言变量的语言值所覆盖范围，以模糊控制器的推理结果与专家经验控制结果的方差最小作为遗传算法进行优化的目标函数。     

带变量核的分数次积分交换子的弱Hardy估计

应用函数分解理论,研究变量核分数次积分算子I_(Ω,α)与Lip_β(R~n)(0<β≤1)函数b生成的交换子I_(Ω,α)~b的相关性质,证明当核函数Ω(x,z)满足一定条件时,I_(Ω,α)~b是WH~p(R~n)到WL~p(R~n)的有界算子,从而推广了以往非变量核的相关结果.     

分布式RDF关键词近似搜索方法

现有的RDF关键词搜索方法主要是在大规模的RDF数据图上直接进行搜索,未能充分利用RDF本体中的语义信息,迭代次数过多造成搜索效率和效果不理想.针对这些问题,借助Redis内存数据库集群,提出分布式RDF关键词近似搜索算法(DKASR),即在分布式平台上实现大规模数据的并行搜索.算法结合RDF本体的语义信息构建本体子图,利用语义评分函数对本体子图进行排序,借助MapReduce计算模型实现并行搜索并返回Top-k结果;如果返回的结果没有达到Top-k,则对本体子图进行扩展生成近似本体子图,使用语义相似度函数对近似本体子图进行排序,再利用MapReduce计算模型实现并行搜索,直到返回Top-k结果.实验结果表明,DKASR算法能够高效正确地实现RDF关键词近似搜索并有效返回Top-k结果.     

大规模图数据的正则路径查询

提出一种基于大规模RDF查询引擎gStore的分而治之方法, 对查询的正则表达式进行划分。在对定长字符串预处理的基础上, 再处理带有通配符的即时路径查询。该方法能够在开始阶段对搜索空间进行大量剪枝, 可以提高查询性能, 还能很好地解决正则表达式在RDF图中的路径匹配问题, 保证了对大规模图数据的支持。在DBpedia和LUBM上的实验表明, 该方法能够平均在秒级时间内返回路径查询结果。     

基于RDF的海量语义数据管理研究

随着Web信息呈指数级增加,目前存储模式已难以适应大规模RDF数据高效存储的需求。本文通过对语义万维网结构以及RDF语义文件存储和查询技术的研究,分析了海量语义数据管理的研究领域和现状,提出了基于RDF的海量数据管理框架。该框架旨在实现对海量数据的管理,以解决RDF数据管理中存在存储设计难度大,查询处理复杂且效率低,查询结果排序困难的问题。     

变量核多线性分数次极大算子的一致有界性

利用核函数Ω的性质,考虑了带变量核的多线性分数次极大算子MΩ,α,A1,A2(f)在LP空间的加权有界性,证明了当核函数Ω满足零阶齐次条件与消失矩条件时,带变量核的多线性分数次极大算子MΩ,α,A1,A2(f)是从LP到Lq一致有界的.从而推广了以往非变量核的相关结果.     

变量核多线性分数次极大算子的一致有界性

利用核函数Ω的性质,考虑了带变量核的多线性分数次极大算子MΩ,α,A1,A2(f)在LP空间的加权有界性,证明了当核函数Ω满足零阶齐次条件与消失矩条件时,带变量核的多线性分数次极大算子MΩ,α,A1,A2(f)是从LP到Lq一致有界的.从而推广了以往非变量核的相关结果.     

带变量核的分数次积分算子在加权Morrey空间上的有界性

利用核函数Ω的性质,考虑了带变量核的分数次积分算子TΩ,α在加权Morrey空间上的有界性,证明了当Ω满足零阶齐次条件与消失距条件时,带变量核的分数次积分TΩ,α是从Lp,k(ωp,ωq)到Lq,kq/p(ωq)的有界算子,从而推广了以往非变量核的相关结果.