RDF数据集的结构化查询构建 刘庆霞.

Presentation on theme: "RDF数据集的结构化查询构建 刘庆霞."— Presentation transcript:

1 RDF数据集的结构化查询构建 刘庆霞

2 目录 研究背景 问题及意义 研究现状 研究目标

3 研究背景 RDF数据集 分散发布 内容丰富 结构复杂 RDF三元组 <subject，predicate，object>
LOD 云 295个数据集 超过316亿个三元组 RDF三元组 <subject，predicate，object> <Eric Miller，livesIn， Dublin Ohio> （Resource Description Framework） 因而可以表达非常复杂的关联数据

4 研究背景 RDF 数据 软件工具 SPARQL查询 传统文本搜索 底层存储 用户 融合、存储、查询处理、…… 分析、建模、…… 导航、呈现
查询、搜索 SPARQL查询 复杂、不易掌握、 需要对词汇有大致了解 表达能力较强 传统文本搜索 简单、易用、成熟 表达能力弱 结构化查询构建工具

5 研究现状 交互方式 基于自然语言 基于可视化工具 基于浏览路径 借助语法解析工具将自然语言与三元组模式进行对应
NLP-Reduce, QACID, Ginseng, Querix 基于可视化工具 用形状、颜色等可视化方式替代严格的文本语法，提供适当的引 导和限制操作以进行辅助 visKWQL, Explorator, NITELIGH, OntoVQL 基于浏览路径 构造查询的过程隐藏到用户的浏览行为中，用户在进行数据浏览 的过程中可逐步构建结构化查询 GRQL, VisiNav

6 研究现状 构建机理 基于本体+自然语言处理 基于查询语言映射+本体浏览 基于抽象摘要 利用本体知识生成查询模板，引导用户完成查询的构建过程
QUICK, IQP 基于查询语言映射+本体浏览 将特定操作对应到结构化查询语言的特定算子 NITELIGH, OntoVQL 基于抽象摘要 从数据提取抽象摘要，让用户在对数据集抽象层浏览的过程中逐 步构建查询 [JWS2014] QUICK: QUICK internally works on pre-defined domain specific ontologies. IQP: 问答的方式逐步确定所对应的查询模板 NITELIGH：面向SPARQL做的图形化查询编辑器，自带本体浏览功能来辅助用户构建查询; OntoVQL：the user must load some OWL ontology. GRQL：将浏览路径解释为结构化查询

7 不同数据集对相同实体所描述的方面不同 对类似信息的描述方式也不同

8 研究目标 以从RDF数据本身提取抽象摘要的方式辅助用户构建 结构化查询 难点 RDF数据集抽象摘要的提取 适当的交互方式
数据集所包含的话题（topics） 话题之间的关联关系 不同抽象层次 适当的交互方式 Topic：property的集合，可以用概念来进行标记

9 谢谢！