RDF流分布式处理框架研究

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1、RDF流分布式处理框架研究AFrameworkforRDFStreamDistributedProcessing工程领域：计算机技术作者姓名：李琼指导教师：冯志勇教授企业导师：郭晓和正高工天津大学计算机科学与技术学院二零一七年十二月摘要在语义网中，RDF流是一种可建模实时且连续信息的数据模型，在环境监测、智慧城市等领域有着广泛的应用前景，而这种流数据不同于传统的静态数据，必须考虑数据的时效性、易失性、顺序性等，因此，对其进行有效地处理受到越来越多的关注，也是一个亟待解决的问题。本文研究了RDF流数据的相关处理技术，提出了一种简洁的方法处理RDF流数据，从而将数据的转换过

2、程和处理过程分离，从而可使不同的SPARQL查询引擎处理动态RDF流数据，并实现了RDF流分布式查询框架PRSP和RDF流分布式推理框架PRSPR。首先，在框架下可将RDF流的查询语言C-SPARQL归约为查询RDF图数据的SPARQL查询语言，并证明了此归约是可靠而完备的。其次，在PRSP框架下，可使用多种不同的SPARQL查询引擎处理RDF流数据，从而满足用户不同场景需求，并且通过在PRSP下嵌入分布式SPARQL查询引擎可对RDF流进行分布式查询，从而处理大规模RDF流数据。此外，通过使用PRSPR可实现RDF流分布式推理功能，该框架是在PRSP框架基础上增加了一

3、个新的工作流插件，即RDFS推理机，从而可获得更多有意义有价值的信息，更大满足用户需求。通过PRSPR框架，不仅可嵌入各种SPARQL查询引擎来支持RDF流数据处理，同时也可使用各种RDFS/OWL推理引擎来实现RDF流的推理功能。最后，本文进行了大量的实验，分别针对两个引擎在YABenchRSP测评系统中进行了实验测评与分析。通过大量的实验结果表明，PRSP和PRSPR均可利用现有的SPARQL查询引擎进行RDF流数据的处理，并能获得较好的性能以及正确性，并且PRSPR可通过使用RDFS推理机，获得更多的隐含知识，从而满足用户需求。而且，该框架在惯性导航案例上有很好的

4、应用。综上所述，基于白盒子的RDF流处理框架分离了RDF流的数据转换和处理过程，通过该框架可使得RDF流数据的处理过程更为快速、高效，并通过嵌入不同的SPARQL查询引擎来满足用户不同场景需求，更具有灵活性，该方法可促使RDF流的应用更为广泛，为其RDF流的处理迈出关键的一步。关键词：RDF流，PRSP，SPARQL，C-SPARQL，PRSPRIABSTRACTRDFstream,asanewtypeofdataset,canmodelreal-timeandcontinuousinformationinawiderangeofapplications,e.g.,en

5、vironmentalmonitoring.However,thestreamdataisdifferentfromthetraditionalstaticdata.Wemustconsiderthetimeliness,vulnerabilityandorderofdata.Therefore,itisattractingmoreandmoreattentiontodealwithiteffectively,anditisalsoanurgentproblemtobesolved.ThispaperstudiestheprocessingtechnologyofRDF

6、stream,presentsasimplemethodforprocessingRDFstream,andmakestheprocessofdatatransformationandqueryprocessingseparate.Therefore,wecanexploitdifferentSPARQLenginestoprocessRDFstreaminordertomeettherequirementsofdifferentscenariosforusers,andimplementaframeworkforRDFstreamdistributedquerying

7、namedPRSPandaframeworkforRDFstreamdistributedreasoningnamedPRSPR.TheevaluationofC-SPARQLqueriesonRDFstreamscanbereducedtotheevaluationofSPARQLqueriesonRDFgraphs.Weprovethatthereductionissoundandcomplete.Moreover,takingadvantageofPRSP,wecanprocesslarge-scaleRDFstreamsinadi