基于二分图的RDF关键词扩展查询方法

发布时间：2018-11-18 13:55

【摘要】：使用图表示RDF数据可以保持数据间的关联信息和语义信息,越来越多的关键词查询方法基于图结构实现RDF数据的查询处理。将二分图与RDF数据图相结合,定义RDF二分图模型,并提出一种基于二分图的RDF关键词扩展查询方法 KERBG。该方法将文本信息封装在二分图顶点标签上,以支持对关系的查询;利用关键词同义词扩展技术对查询关键词进行语义扩展,有效解决同一对象的描述用词的多样性问题,进而提高查准率;利用RDF二分图的反对称邻接矩阵及其幂矩阵构造包含关键顶点的查询结果子图,实现关键词查询处理,并降低查询响应时间。实验结果表明,在查准率和查询响应时间方面,提出的KERBG方法优于当前主流方法。
[Abstract]:Using graph to represent RDF data can keep the correlation information and semantic information between data. More and more keyword query methods are based on graph structure to realize the query processing of RDF data. By combining dichotomous graph with RDF data graph, this paper defines the model of RDF dichotomy graph, and proposes an extended query method of RDF keyword based on bipartite graph, KERBG.. The method encapsulates the text information on the vertex label of bipartite graph to support the query of relation. The semantic extension of keyword synonyms is used to solve the problem of the diversity of the description words of the same object, and the precision is improved. Using the anti-symmetric adjacency matrix of RDF bipartite graph and its power matrix, we construct the subgraph of query results containing key vertices, realize keyword query processing, and reduce query response time. The experimental results show that the proposed KERBG method is superior to the current mainstream method in terms of precision and query response time.
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;
【基金】：河南省国际科技合作项目(144300510007) 郑州市科技攻关计划项目(141PPTGG368)资助
【分类号】：TP393.09;TP391.1

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本文编号：2340216