Sammanfattning Ganska ofta, Linked Open Data (LOD) program för att hämta data från webben och lagra lokala kopior av den i en cache för snabbare åtkomst på körtid. Men de senaste undersökningarna har visat att data som publicerats och kopplats samman i LOD-molnet ofta ändras. Eftersom data i molnet ändras måste lokala kopior av data uppdateras. På grund av begränsningar i tillgängliga beräkningsresurser (t.ex. nätverksbandbredd för att hämta data, beräkningstid) kan dock LOD-tillämpningar inte permanent besöka alla LOD-källor med korta intervaller för att kontrollera ändringar. Dessa begränsningar innebär behovet av att prioritera vilka datakällor som bör beaktas först för att hämta deras data och synkronisera den lokala kopian med de ursprungliga uppgifterna. För att på bästa sätt utnyttja tillgängliga resurser är det viktigt att välja en bra schemaläggningsstrategi för att veta när man ska hämta data om vilken datakälla. I denna uppsats undersöker vi olika strategier som föreslås i litteraturen och utvärderar dem på en storskalig LOD-datauppsättning som erhålls från LOD-molnet varje vecka under loppet av tre år. Vi undersöker två olika setups: (i) i det enda steget setup, vi utvärderar kvaliteten på uppdateringsstrategier för en enda och isolerad uppdatering av en lokal datacache, medan (ii) iterative progression setup innebär att mäta kvaliteten på den lokala datacachen när man överväger iterativa uppdateringar över en längre tidsperiod. Vår utvärdering visar effektiviteten i varje strategi för att uppdatera lokala kopior av LOD-källor, dvs. vi demonstrerar för givna begränsningar av bandbredden, strategiernas prestanda när det gäller datanoggrannhet och färskhet. Utvärderingen visar att de åtgärder som fångar förändring beteende av LOD källor över tid är mest lämpliga för att genomföra uppdateringar.
När det gäller de krypande strategierna för RDF-dokument, den strategi baserad på LOD källa dynamik som föreslås av Dividino et al. REF är den senaste tekniken.
Strategies for Efficiently Keeping Local Linked Open Data Caches Up-To-Date
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}