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研究论文

超大知识图上高效的SPARQL自动补全

出版:2022年10月17日出版历史

摘要

我们展示了如何在超大知识图上实现SPARQL查询的快速自动完成。在SPARQL查询体中的任何位置,自动补全都会建议匹配主题、谓词或对象。建议是上下文敏感的,并根据其与已键入的查询部分的相关性进行排序。通过对所需主语、谓语或宾语的名称和别名进行前缀搜索,可以缩小建议范围。所有建议都是通过SPARQL查询获得的。对于现有的SPARQL引擎,这些查询在大型知识图上的速度不切实际。我们介绍了开源SPARQL引擎的各种算法和工程改进,以便有效地执行这些查询。我们在三个大型知识图(包括完整的Wikidata)上评估各种建议方法。我们将我们的结果与两个广泛使用的SPARQL引擎Virtuoso和Blazegraph进行了比较。我们的代码、基准和完整的再现性材料可在https://ad.cs.uni-freiburg.de/publications。

工具书类

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  3. Hannah Bast、Florian Bäurle、Björn Buchhold和Elmar Haussmann。2012.花椰菜:语义全文搜索唾手可得。计算研究库(CoRR)(2012年)。https://arxiv.org/pdf/1207.2615.pdf谷歌学者谷歌学者
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  24. Virtouso[未注明日期]。OpenLink Virtuoso。http://docs.openlinksw.com,检索日期:2021年1月30日。RDF索引方案:http://docs.openlinksw.com/virtualoso/rdfperfrdfscheme。谷歌学者谷歌学者
  25. Denny Vrandecic和Markus Krötzsch。2014年,维基数据:一个免费的协作知识库。ACM通信(Comm.ACM)57,10(2014),78--85。https://dl.acm.org/doi/10.1145/2629489谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  26. 维基媒体[未注明日期]。Wikidata查询服务(WDQS)。https://query.wikidata.org。2020年10月23日检索到的查询示例。谷歌学者谷歌学者

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  1. 超大型知识图上高效的SPARQL自动补全

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      封面图片ACM会议
      CIKM’22:第31届ACM信息与知识管理国际会议记录
      2022年10月
      5274页
      国际标准图书编号:9781450392365
      内政部:10.1145/3511808

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      美国纽约州纽约市

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      • 出版:2022年10月17日

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