RDF模糊查詢松弛方法的研究.pdf

1、隨著萬維網(wǎng)上的內(nèi)容越來越多，人們對于準確、快速、全面獲取信息的愿望也愈發(fā)強烈。語義Web作為當前Web的擴展，其研究領(lǐng)域是為萬維網(wǎng)中的數(shù)據(jù)增加機器可理解的語義，從而使機器能快速、準確地從萬維網(wǎng)上獲取全面有用的信息并進行自動處理。RDF（Resource Description Framework，資源描述框架）是一個通用的元數(shù)據(jù)模型標準，它使得語義Web上的語義檢索成為可能。
　　語義Web中支持RDF查詢的查詢語言有多種，目前S

2、PARQL已成為RDF查詢語言的推薦標準，在此基礎上為了滿足用戶的模糊查詢意圖，出現(xiàn)像f-SPARQL這樣支持模糊表達的查詢語言，這使RDF查詢系統(tǒng)具有直接處理模糊查詢的功能。然而由于查詢用戶不了解語義Web中RDF數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)及內(nèi)容信息，所以提交的初始模糊查詢條件很可能過于苛刻導致查詢結(jié)果過少或者為空，這大大降低了模糊查詢的查全率。查詢用戶希望查詢系統(tǒng)能夠自適應地返回近似且有序的查詢結(jié)果，然而目前的模糊查詢系統(tǒng)卻不具備這一功能。針對這

3、一問題，本文提出了RDF上模糊查詢的松弛方法以及查詢松弛后對于結(jié)果集排序問題的解決方案。
　　本文研究的核心內(nèi)容為:在RDF模糊查詢的基礎上研究原子模糊查詢以及復合模糊查詢的松弛算法，并且為查詢松弛后得到的結(jié)果集排序。首先，提出RDF數(shù)據(jù)集上原子模糊查詢返回結(jié)果失敗的松弛算法，該算法的核心技術(shù)為模糊術(shù)語的松弛操作和容差指標Z的確定，并且利用查詢領(lǐng)域的非授權(quán)模糊集使查詢松弛迭代成為一個可控的過程。其次，研究了較為復雜的RDF復合模糊

4、查詢的松弛方法，在這里模糊查詢條件的IDF權(quán)重信息和松弛查詢格結(jié)構(gòu)的提出確定了多個不同松弛查詢模式的執(zhí)行順序。為了降低系統(tǒng)的響應時間，將最小失敗子查詢應用到松弛迭代過程中，最終得到一個高效可控的松弛算法。第三，本文提出了基于模糊集貼近度和查詢條件權(quán)重的通用評分策略，基于TA算法思想為松弛查詢結(jié)果排序，可高效地完成松弛結(jié)果的排序工作。最后，本文實現(xiàn)了具備自適應松弛功能的RDF模糊查詢原型系統(tǒng)并對其實驗結(jié)果進行研究分析，實驗結(jié)果表明本文的松