基于结构相似性的RDF数据聚类分割-论文.pdf

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1、2015牟第6期文章编号：1009—2552(2015)06—0063-03DOI：10．13274／j．cnki．hdzj．2015．06．016基于结构相似性的RDF数据聚类分割冷泳林，鲁富宇(1．渤海大学信息科学与技术学院，辽宁锦州121001；2．渤海大学教务处，辽宁锦州121000)摘要：随着语义网的快速发展，RDF数据呈现出海量的增长特征，单机的RDF数据管理系统的可扩展性成为RDF数据发展的瓶颈，分布式的存储是解决这一难题的有效方法。而在数据的分布式存储中，数据分割是其中一个关键问题。文中根据RDF数据可以用有向图来描述特性，利用P—Ran

2、k基于结构的节点相似性度量方式计算图结点间的相似度，使用AP聚类算法对度量结果进行聚类，实现RDF数据的有效分割。实验结果表明，该方法能够有效地完成RDF数据的分割，使得类间相似度较小，而类内相似度较大。关键词：RDF；有向图；P—Rank；AP聚类中图分类号：TP311文献标识码：AClusteringpartitionofRDFbasedonstructuralsimilarityLENGYong．1in．LUFu．vu(1．SchoolofInformationScienceandTechnology，BohaiUniversity，Jinzhou

3、121001，LiaoningProvince，China；2．OficeofAcademicAfairs，BohaiUniversity，Jinzhon121000，LiaoningProvince，China)Abstract：Withtherapiddevelopmentofsemanticweb，RDFdatapresentthecharacteristicsofgrowthquickly．ThescalabilityofsingledatamanagementsystembecomesthebottleneckofdevelopmentofRD

4、Fdata．Distributedstorageisaneffectivemethodtosolvethisproblem．Thekeyofdistributedisdatapartition．Inthispaper，P—Rankalgorithmisusedtomeasurestructuresimilaritybetweennodes，themeasurementresultsareclusteredusingAPclusteringalgorithm，torealizetheeffectivepartitionofRDFdata．Theexperi

5、mentalresultsshowthat，thismethodcancompletetheRDFdatapartitioneffectively，makestheintra-clustersimilaritybesmaller，andthela~ertheinter—clustersimilarity．Keywords：RDF；directedgraph；P-Rank；APclustering0引言的元组上都有很高的性能，但随着RDF数据量规模RDF(ResourceDescriptionFramework)资源描述的不断扩大，将整个数据集存储在单个机

6、器上并要框架用于表达资源的元数据信息，如页面标题、作达到很高的访问性能已经不可能。因此，对RDF数者、摘要、修改时间等，RDF已经成为W3C的推荐据采用分布式组织存储，建立高效分布式的RDF数标准。RDF数据有两种表述方式，一种是使用元组据库处理系统变得越来越重要J。实现RDF数据的形式，该元组表示主的分布式存储需要解决的关键问题是根据某种策略语(subject)属性(predicate)的值是(object)；第二种对RDF数据进行分割。由于RDF数据实质是一个表示形式是使用图的模式表示，每一个sub

7、ject和有向连接图，因此本文利用P—Rank(Penetratingobject都是图中的顶点，而predicate表示由subject收稿日期：2014—06—17指向object的有向边¨。基金项目：辽宁省自然科学基金(2013020014)；中国高等职业技术目前对高性能的单机RDF数据管理系统，如教育研究会规划课题(GZYGH1213036；GZYGH1213035)Sesame、Jena、3store和RDFSuite等的研究已经取得作者简介：冷泳林(1978一)，女，博士研究生，讲师，研究方向为大数据、数据库。了很大的进步，这些系统在处理数百

8、万甚至数十亿一63—Rank)基于结构的节点相似度度量方式计算图结点①如果两个对