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J-GLOBAL ID：201802233416462614   整理番号：18A0864550

Goldfish:行列分解に基づく大規模RDFデータ蓄積と問合せシステム【JST・京大機械翻訳】

Goldfish: A Large Scale Semantic Data Store and Query System Based on Boolean Matrix Factorization

著者 (6件)： Gu Rong (南京大学計算机軟件新技術国家重点実験室 南京210093) ,  Chou Hongjian (江蘇省軟件新技術与産業化協同創新中心 南京 210093) ,  Yang Wenjia (中国計算机学会(CCF)) ,  Hu Wei (中国計算机学会(CCF)) ,  Yuan Chunfeng (中国計算机学会(CCF)) ,  Huang Yihua (中国計算机学会(CCF))
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 40  号： 10  ページ： 2212-2230  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インターネット応用の急速な発展と意味ネットワーク技術の研究の深化に伴い、語義データは爆発性成長の傾向を呈した。一方,意味データの効率的保存と検索は,セマンティックWebアプリケーションの重要な基礎であり,より多くの意味的アプリケーションは,より良いサービスを提供し,一方,セマンティックデータの爆発的成長は,大きなデータ環境における意味データの保存と質問技術の新しい課題を提起した。従来の関係データベースに基づく意味的データと質問システムは,大規模な意味データの保存と検索の要求を満たすことができない。本論文では,大規模RDFデータの記憶と質問の問題に照準を定め,OpenRDFSesameのフレームワークに基づいて,分散階層記憶アーキテクチャを採用し,属性テーブルの記憶構造を提案し,意味データの保存を行った。..O.........................................その上、ブール行列分解アルゴリズムの大規模な意味データの構造属性表が遅い問題に対して、Spark分布式計算フレームワークに基づいて、並列化頻出アイテム集合マイニングアルゴリズムの大規模行列分解を解き、属性表の構造過程を加速する。さらに,ハッシュ変換に基づくクエリ最適化を,クエリ層において追加した。最後に,提案した索引構造と最適化方法に基づいて,プロトタイプシステムGoldfishを設計し,大規模合成と実データセットで実験した。結果は,GoldfishのプロトタイプシステムがRainbowシステムより約6倍高い質問性能を持ち,Jena-HBaseの検索性能より約500倍高いことを示した。MapReduceに基づくRDF質問システムと比較して,SHARDの性能は,約1200倍増加した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応用プログラム ,  記憶構造 ,  *データ蓄積 ,  アルゴリズム ,  関係データベース ,  最適化手法 ,  インターネット ,  意味ネットワーク ,  検索効率
準シソーラス用語： MapReduce ,  索引構造 ,  クエリー ,  クエリ最適化 ,  セマンティックWeb ,  *行列分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： large scale RDF store ,  matrix factorization ,  hierarchical storage ,  big data ,  semantic web ,  Spark

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 行列分解 ,  大規模 ,  RDF ,  データ蓄積 ,  問合せ