Abstrakt. I detta papper presenterar vi FedBench, en omfattande benchmarking svit för att testa och analysera prestandan av federerade frågebehandlingsstrategier på semantiska data. Den största utmaningen ligger i att semantiska dataanvändningsfall är heterogena, där tillämpningar kan ställas inför olika inställningar på både data- och frågenivå, såsom varierande dataåtkomstgränssnitt, ofullständig kunskap om datakällor, tillgång till olika statistik och olika grader av frågeuttryck. Redovisning för denna heterogenitet, presenterar vi en mycket flexibel referens svit, som kan anpassas för att rymma en mängd olika användningsfall och jämföra konkurrerande metoder. Vi diskuterar designbeslut, lyfter fram flexibiliteten i anpassning och utvecklar valet av data och frågeuppsättningar. Det praktiska i vårt riktmärke visas av en rigorös utvärdering av olika tillämpningsscenarier, där vi både anger fördelarna och begränsningarna med de toppmoderna federerade frågebehandlingsstrategierna för semantiska data.
I REF introducerade vi FedBench-riktmärkessviten för att testa och analysera prestandan hos federerade frågebehandlingsstrategier.
FedBench: a benchmark suite for federated semantic data query processing
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}