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Answering top-K query combined keywords and structural queries on RDF graphs

机译:在RDF图上回答top-K查询组合关键字和结构查询

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摘要

Although SPARQL has been the predominant query language over RDF (Resource Description Framework) graphs, some query intentions cannot be captured well using only SPARQL syntax. On the other hand, keyword search enjoys widespread usage because of its intuitive way of specifying information needs, but suffers from the problem of low precision. To maximize the advantages of both SPARQL and keyword search, we introduce a novel paradigm that combines them and propose a hybrid query (called a SPARQL-Keyword (SIC) query) that integrates SPARQL and keyword search. To answer SIC queries efficiently, we propose a novel integrated query algorithm based on a structural index. We also present a distance-based optimization technique to further improve the efficiency of SIC queries evaluation. We test our method in three large real RDF graphs and the experiments demonstrate both the effectiveness and efficiency of our method. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:尽管SPARQL是RDF(资源描述框架)图上的主要查询语言,但是仅使用SPARQL语法无法很好地捕获某些查询意图。另一方面,关键字搜索由于其指定信息需求的直观方式而得到了广泛的使用,但存在精度低的问题。为了最大程度地利用SPARQL和关键字搜索的优势,我们引入了一种新颖的范例,将它们结合在一起,并提出了将SPARQL和关键字搜索集成在一起的混合查询(称为SPARQL-关键字(SIC)查询)。为了有效地回答SIC查询,我们提出了一种基于结构索引的新型集成查询算法。我们还提出了一种基于距离的优化技术,以进一步提高SIC查询评估的效率。我们在三个大的真实RDF图中测试了我们的方法,实验证明了该方法的有效性和效率。 (C)2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Information Systems》 |2017年第7期|19-35|共17页
  • 作者

    Peng Peng; Zou Lei; Qin Zheng;

  • 作者单位

    Hunan Univ, Big Data Prov Key Lab, Changsha, Hunan, Peoples R China;

    Peking Univ, Inst Comp Sci & Technol, Beijing, Peoples R China|Beijing Inst Big Data Res, Beijing, Peoples R China;

    Hunan Univ, Big Data Prov Key Lab, Changsha, Hunan, Peoples R China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    SPARQL; Keyword search; RDF graph;

    机译:SPARQL;关键词搜索;RDF图;

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