基于语义网软件工程数据查询处理技术的研究

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1、摘要在软件系统的丌发过程中通常会产生了大量结构复杂、语义丰富的数据，而建立一个灵活的语义模型是对各类软件工程数据进行统一管理的基础。在管理大量软件工程数据的过程中，如何对其进行高效的查询无论对项目管理人员还是科研人员都是一个挑战。近年来随着语义网技术的兴起，为解决这些问题提供了契机。RDF与OWL是语义网的重要组成部分，具有对复杂数据进行描述和建模的能力。软件工程数据互相关联结构各异的特点使得它们能较好地被RDF与OWL表示。同时语义网研究中关于RDF数据的查询优化也是一个热点领域。本文围绕如何利用语义网技术对软件工程数据进行表示和查询

2、展开研究工作。本文的主要研究工作有以下几点。首先，本文在对软件工程数据的特点和管理现状进行详细分析的基础上，提出利用语义网技术对软件工程数据进行管理的思路和方法，对于软件工程数据的查询需求本文进行了分类和总结，并给出了一些典型的查询应用场景。其次，本文为软件工程数据定义了本体来完整地描述此类数据，基于该本体，本文收集了一些软件工程数据的语义数据，以后的研究及实验都可围绕该本体和这些语义数据展丌。建模和数据收集的工作可用于将来进一步的研究，为实现高效的数据管理打下了基础。最后，本文总结了现有的语义网数据查询优化技术，提出了一种利用数据集本

3、体的统计信息来优化语义网数据查询的方法，该方法能减少查询执行时连接操作的代价，从而提高查询速度。实验证明了该方法较同类方法具有更好的性能。本文的研究工作为如何高效管理软件工程数据提供了一个新的思路，也是实现一个海量软件工程数据存储和检索平台的关键支撑技术。本文的工作为实现这一平台打下了基础。关键词：语义网、软件工程数据、数据建模、查询处理ABSTRACTThedevelopmentofsoftwarebringshugeamountofdatawhichhascomplicatedstructureandrichsemantics．Bu

4、ildingaflexiblesemanticmodelisthefoundationofthemanagementonvarioustypesofsoftwareengineeringdata．Intheprogressofsuchmanagement，howtomakehighperformancequeryisabigchallengeformanyprojectadministratorsandresearchpeople．Theriseofsemanticwebtechnologyprovidesanewideatoresol

5、vesuchproblems．RDFandOWLaretheimportantpartsofthesemanticwebwhichhavestrongabilityondescribingandmodelingcomplexdata．Sincesoftwareengineeringdatahasrelatedandheterogeneousstructure，itcanbedenotedeasilywithRDFandOWL．Inthefieldofsemanticweb，RDFqueryoptimizationisalsoahotsp

6、ot．Wefocushowtodenoteandquerysofhvareengineeringdatausingsemanticwebtechnology．Thenoveltyandcontributionsofthisdissertationcanbesummarizedasfollowing：Wediscussthemanagementstrategyofsoftwareengineeringdatainsemanticwebenvironment．Wemakeaclassificationforthequeriesonsoftw

7、areengineeringdataandgivesomerepresentativequeryscene．Wedefineanontologymodelforsoftwareengineeringdatatogiveanintegrateddescriptiononsuchdata．Wecollectanumberofsoftwareengineeringdataaccordingtotheontology．ThesedataCanbeusedonfutureresearchandexperiment．Wesummarizeexist

8、ingtechniquesofsemanticwebqueryoptimization；proposeanoveloptimizationmethodusingontologystatisticaldata