Indexed by：
Abstract：
现有的RDF数据分布式并行压缩编码算法均未考虑结合本体文件,导致编码后的RDF数据没有表示任何语义信息,不利于分布式查询或推理.针对这些问题,提出SCOM(Semantic Coding with Ontology on MapReduce)算法在分布式MapReduce下完成RDF数据的语义并行编码.该算法首先结合RDF数据本体,构建类关系和属性关系模型;在三元组项分类与过滤之后,对三元组项进行编码并生成字典表,最终完成RDF数据带有语义信息且具有规律性的编码.此外,SCOM算法能够很容易地将编码后的RDF数据文件恢复为原始文件.实验表明,SCOM算法能够高效地实现大规模数据的分布式并行编码.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
计算机科学
ISSN： 1002-137X
CN： 50-1075/TP
Year： 2016
Issue： 9
Volume： 43
Page： 197-202,212
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
