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公开(公告)号：CN106528648B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201610897778.6
申请日：2016-10-14
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种结合Redis内存数据库的分布式RDF关键词近似搜索方法：首先结合RDF本体信息构建关键词集合对应的本体子图，利用语义评分函数对生成的本体子图进行排序；接着利用MapReduce计算框架实现分布式搜索，进行连接操作后返回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，得到近似本体子图，再用语义相似度函数对近似本体子图进行排序，然后进行分布式近似搜索，直到返回Top‑k结果为止。本文算法解决了海量数据无法快速搜索和搜索效果不理想的问题，并且支持返回用户可能感兴趣的结果，具有深远的理论和实际意义。
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公开(公告)号：CN106874425A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710057432.X
申请日：2017-01-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于Storm的实时关键词近似搜索算法，综合使用Redis内存数据库中的Hash、Set和Sorted Set三种数据结构来分门别类地存储RDF数据；结合Storm流式处理框架实现了RDF数据的实时流入和实时近似搜索；同时利用存储在Redis内存数据库集群中的历史数据来加快关键词近似搜索的效率。本发明支持对实例、文本、类和属性的搜索，并且实现对流式数据的实时近似搜索，具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN106874425B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710057432.X
申请日：2017-01-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于Storm的实时关键词近似搜索算法，综合使用Redis内存数据库中的Hash、Set和Sorted Set三种数据结构来分门别类地存储RDF数据；结合Storm流式处理框架实现了RDF数据的实时流入和实时近似搜索；同时利用存储在Redis内存数据库集群中的历史数据来加快关键词近似搜索的效率。本发明支持对实例、文本、类和属性的搜索，并且实现对流式数据的实时近似搜索，具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN106528648A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610897778.6
申请日：2016-10-14
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种结合Redis内存数据库的分布式RDF关键词近似搜索方法：首先结合RDF本体信息构建关键词集合对应的本体子图，利用语义评分函数对生成的本体子图进行排序；接着利用MapReduce计算框架实现分布式搜索，进行连接操作后返回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，得到近似本体子图，再用语义相似度函数对近似本体子图进行排序，然后进行分布式近似搜索，直到返回Top-k结果为止。本文算法解决了海量数据无法快速搜索和搜索效果不理想的问题，并且支持返回用户可能感兴趣的结果，具有深远的理论和实际意义。
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