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面向灾害损失评估的黄河流域自然灾害知识图谱构建
1
作者 吴廷鑫 余波 +2 位作者 黄瑞 杨洋 刘心怡 《人民黄河》 北大核心 2025年第7期91-96,共6页
针对单灾种的自然灾害知识图谱覆盖信息面窄,难以从海量复杂的信息中提炼知识这一问题,提出一种面向灾害损失评估的黄河流域自然灾害知识图谱构建方法。自然灾害知识图谱由数据资源层、知识抽取层(包含模式层、数据层)和应用服务层构成... 针对单灾种的自然灾害知识图谱覆盖信息面窄,难以从海量复杂的信息中提炼知识这一问题,提出一种面向灾害损失评估的黄河流域自然灾害知识图谱构建方法。自然灾害知识图谱由数据资源层、知识抽取层(包含模式层、数据层)和应用服务层构成。以自然灾害事件本体、基础地理信息本体、灾害损失评估本体模型为主体,采用自顶向下的方法建立模式层。收集多源异构的自然灾害事件、基础地理信息、灾害损失数据,采用自底向上的方法构建数据层,实现从多源异构数据中进行知识抽取、融合、存储。应用情况表明:该图谱支持时空关系的高效检索与区域并发灾害的快速识别,对1981—2018年黄河流域发生的160次重大灾害事件分析发现,灾害发生频率呈递增趋势,洪水为最常见的灾害类型,共识别出37次并发灾害。该图谱突破了传统单灾种知识体系的局限,可提升灾害损失评估的效率。 展开更多
关键词 自然灾害知识图谱 模式层 数据层 基础地理信息 灾害损失评估 黄河流域
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大规模RDF图数据上高效率分布式查询处理 被引量：11
2
作者 王鑫 徐强 +2 位作者 柴乐乐 杨雅君 柴云鹏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期498-514,共17页
知识图谱是智能数据的主要表现形式,随着知识图谱领域的不断发展,大量的智能图数据以资源描述框架(resourcedescriptionframework,简称RDF)形式发布出来.RDF图上的SPARQL查询语义对应于图同态,是一个NP-完全问题.因此,如何使用分布式方... 知识图谱是智能数据的主要表现形式,随着知识图谱领域的不断发展,大量的智能图数据以资源描述框架(resourcedescriptionframework,简称RDF)形式发布出来.RDF图上的SPARQL查询语义对应于图同态,是一个NP-完全问题.因此,如何使用分布式方法在大规模RDF图上有效回答SPARQL查询是一个富有挑战性的问题.目前已有研究使用MapReduce计算模型处理大规模RDF数据,但其将SPARQL查询拆分成单个的查询子句,没有考虑RDF数据的丰富语义和自身的图特性,导致Map Reduce迭代次数过多.首先,利用RDF数据内嵌的语义和结构信息作为启发式信息,将查询图分解为星形的集合,可以在更少次迭代内得到查询结果.同时,分解算法给出中间结果较少的星形匹配顺序,基于此顺序,每轮Map Reduce操作通过连接操作匹配一个新的星形,直至产生最终的答案.最后,在标准合成数据集WatDiv和真实数据集DBpedia上进行大量的实验评估.实验结果表明:所提基于星形分解的分布式SPARQLBGP匹配算法能够高效回答查询,查询时间比SHARD和S2X算法的查询时间平均提高一个数量级,且优化算法的查询时间与基本算法相比缩短了49.63%～78.71%. 展开更多
关键词 星形分解 分布式 基本图模式匹配 大规模RDF 图 MAPREDUCE
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一种基于HBase的RDF数据存储模型 被引量：8
3
作者 朱敏 程佳 柏文阳 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第S1期23-31,共9页
随着语义网数据的爆炸式增长,如何高效地管理海量RDF数据成为一个关键问题.现有的集中式关系型RDF数据存储管理系统已难以适应这种需求,越来越多的研究者使用分布式系统和并行计算技术来管理海量RDF数据.提出一种基于分布式数据库HBase... 随着语义网数据的爆炸式增长,如何高效地管理海量RDF数据成为一个关键问题.现有的集中式关系型RDF数据存储管理系统已难以适应这种需求,越来越多的研究者使用分布式系统和并行计算技术来管理海量RDF数据.提出一种基于分布式数据库HBase的RDF数据存储模型,根据OWL本体定义文件,将数据按类划分,同一类的三元组数据保存在该类的S_PO和O_PS两张表中,实现该存储模型上的8种Triple Pattern和Basic Graph Pattern查询算法,并提供部分推理功能,在Hadoop集群环境下对存储模型与查询算法进行了可行性验证. 展开更多
关键词 资源描述框架 语义数据存储 SPARQL 基本图模式 查询处理
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基于BSP的SPARQL基本图模式查询算法 被引量：2
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作者 李国鼎 冯志勇 +1 位作者 饶国政 王鑫 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第9期37-41,共5页
随着语义网的不断发展,发布在互联网上的资源描述框架(RDF)数据达到百亿级三元组规模,并且呈现几何增长趋势,针对RDF数据的单机SPARQL查询方法已经不再适用。为此,提出一种基于整体同步并行(BSP)模型的SPARQL基本图模式查询算法。根据RD... 随着语义网的不断发展,发布在互联网上的资源描述框架(RDF)数据达到百亿级三元组规模,并且呈现几何增长趋势,针对RDF数据的单机SPARQL查询方法已经不再适用。为此,提出一种基于整体同步并行(BSP)模型的SPARQL基本图模式查询算法。根据RDF有向图数据特性及基本图模式定义,将整个查询过程分成匹配和迭代2个阶段,在匹配出所需查询的三元组模式后,通过迭代使部分解逐步逼近完全解,得到最终查询结果。利用HAMA分布式计算框架进行算法实现,实验结果表明,与基于MapReduce的SPARQL查询算法相比,该算法具有较高的查询效率,能为大规模RDF数据的快速SPARQL查询提供支持。 展开更多
关键词 语义网 资源描述框架 SPARQL查询 基本图模式 整体同步并行模型 HAMA框架
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StepMatch:一种基于BSP计算模型的SPARQL基本图模式匹配算法
5
作者 吕雪栋 冯志勇 +2 位作者 王鑫 饶国政 付宇新 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第S2期94-102,共9页
随着语义网的发展,越来越多的数据通过资源描述框架(resource description framework,RDF)格式发布出来.目前有很多研究使用MapReduce计算模型处理大规模RDF数据,将SPARQL查询拆分成多步迭代.对于更适合使用消息传递模型来解决的图计算... 随着语义网的发展,越来越多的数据通过资源描述框架(resource description framework,RDF)格式发布出来.目前有很多研究使用MapReduce计算模型处理大规模RDF数据,将SPARQL查询拆分成多步迭代.对于更适合使用消息传递模型来解决的图计算问题,MapReduce并非是最佳的选择.StepMatch算法基于整体同步并行(bulk synchronous parallel,BSP)计算模型,能有效解决SPARQL的基本图模式匹配查询.StepMatch是一个面向顶点的算法,RDF图中每一个顶点都被视为一个计算单元,顶点可以执行计算并向其他顶点发送消息.对于一个给定的SPARQL查询,StepMatch算法的超步数量与SPARQL查询包含的子句数目相等.最后,实现了StepMatch算法,并在合成的LUBM(Lehigh University Benchmark)数据集和真实的DBpedia数据集上进行了性能实验. 展开更多
关键词 整体同步并行模型 消息传递 子图匹配 资源描述框架 SPARQL
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