10.3969/j.issn.1000-386x.2022.06.034
基于结构分解的分布式RDF图模式匹配优化算法
在分布式RDF查询处理中,由于查询图规模的不断增长,其复杂的结构使得查询优化面临着查询准确性和性能的双重挑战.针对这一问题,提出一种由结构主导的分布式子图匹配算法SDSM.根据查询图各部分结构的匹配特征,提出查询图的CPM分解模型;结合基于类型的摘要统计,通过代价模型得到查询起始节点及核心结构权重图,权重图与最小生成树思想相结合得到最优的查询匹配序列;各计算节点分两阶段进行查询,并在主机上进行轻量级的连接.实验将SDSM与StarMR、TriAD、Wukong等算法进行对比.结果表明,在处理复杂查询时,SDSM具有更高的查询效率,在多台机器以及不同数据集规模上的实验表明,SDSM也具有良好的扩展性.
分布式、RDF图模式匹配、结构分解、以类型为中心的评估、查询处理
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;辽宁省自然科学基金;辽宁省自然科学基金;辽宁省自然科学基金
2022-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
228-238
