【摘 要】
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RDF图可以使用结构化查询语言检索,但是这要求用户了解查询语言本身和RDF结构。因此本文设计并实现了一个空间RDF数据上的Top-k语义位置检索系统。Top-k相关语义位置(k SP)检
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RDF图可以使用结构化查询语言检索,但是这要求用户了解查询语言本身和RDF结构。因此本文设计并实现了一个空间RDF数据上的Top-k语义位置检索系统。Top-k相关语义位置(k SP)检索的目标是查找包含查询关键字并且位于查询位置附近的空间实体的RDF子图。k SP查询的新颖之处在于它们具有位置感知功能,并且不依赖于使用结构化查询语言。系统主要有四部分组成、分别为:用户请求模块,数据预处理模块,查询处理模块和结果展示模块。其中最核心的查询处理模块包含一个处理k SP查询的算法。该算法使用R树索引优先找到查询位置附近的空间实体;然后再到RDF图上,分别以每个空间实体为根节点,找出一颗包含查询关键字的子树;最后根据空间实体到查询位置的距离和对应子树的松散度计算语义位置和查询的相似度;选取Top-k个语义位置作为结果返回。为了提高该系统处理大规模查询的性能,本文设计并比较了两个并行查询处理算法:基本并行语义检索算法(Basic Parallel Semantic Place Retrieval Algorithm-BPSP)和细粒度的并行语义检索算法(Fine-grained Parallel Semantic Place Retrieval AlgorithmFGPSP)。BPSP算法构造了一个线程池,每个线程负责处理一个查询,空闲的线程会自动到查询等待队列中获取查询并计算结果。FGPSP算法构造了两个线程池,第一个线程池里的线程负责找到查询位置附近的空间实体,第二个线程池里的线程负责做RDF图上计算满足查询关键字的子树。本文在真实的大规模数据上对两个并行算法进行性能测试,实验结果表明BPSP算法优于FGPSP算法,原因如下:1)FGPSP将串行的算法分为两部分,这两部分算法之间存在共享变量,因此存在时间上的延迟;2)多个线程同时操作队列时,由于系统资源的限制,使得队列的插入消耗过多时间。
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