公开(公告)号：CN108509543B

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN201810227329.X

申请日：2018-03-20

Applicant: 福州大学

Inventor： 汪璟玢 ,  于龙

IPC: G06F16/27 ,  G06F16/28 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/2453 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明涉及一种基于Spark Streaming的流式RDF数据多关键词并行搜索方法，首先将输入的关键词映射到RDF本体图上的类顶点或属性边，构建RDF本体类‑属性二维模型，通过类之间的关系进行剪枝、去重、连接操作，构建对应的本体查询子图；提出一种相关性评价函数，从结构紧密度和内容关联度两个方面对本体查询子图评分、排序；根据本体查询子图的优先级，评分高的先进行搜索，利用MapReduce计算框架并行搜索RDF数据图上匹配的实例三元组，按本体查询子图连接关系进行连接得到前Top‑k的结果。本发明不仅避免了在大量数据图顶点上迭代搜索顶点间连接路径，还提高了查询的精确度，进而提高搜索效率。

公开(公告)号：CN108509543A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201810227329.X

申请日：2018-03-20

Applicant: 福州大学

Inventor： 汪璟玢 ,  于龙

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明涉及一种基于Spark Streaming的流式RDF数据多关键词并行搜索方法，首先将输入的关键词映射到RDF本体图上的类顶点或属性边，构建RDF本体类-属性二维模型，通过类之间的关系进行剪枝、去重、连接操作，构建对应的本体查询子图；提出一种相关性评价函数，从结构紧密度和内容关联度两个方面对本体查询子图评分、排序；根据本体查询子图的优先级，评分高的先进行搜索，利用MapReduce计算框架并行搜索RDF数据图上匹配的实例三元组，按本体查询子图连接关系进行连接得到前Top-k的结果。本发明不仅避免了在大量数据图顶点上迭代搜索顶点间连接路径，还提高了查询的精确度，进而提高搜索效率。