Abstrakt. I det här dokumentet tar vi upp problemet med skalbar, infödd och adaptiv frågebehandling över Linked Stream Data integrerad med länkad data. Linked Stream Data består av data som genereras av strömkällor, t.ex. sensorer, berikade med semantiska beskrivningar, enligt de standarder som föreslås för Linked Data. Detta gör det möjligt att integrera streamdata med länkade datasamlingar och underlättar ett brett spektrum av nya applikationer. Tillgängliga system använder en "svart låda" metod som delegerar bearbetningen till andra motorer såsom stream/event processing motorer och SPARQL frågeprocessorer genom att översätta till sina egna språk. Som de experimentella resultat som beskrivs i detta dokument visar utgör behovet av frågeöversättning och datatransformering, liksom bristen på full kontroll över frågeutförandet, stora nackdelar när det gäller effektivitet. För att åtgärda dessa nackdelar presenterar vi CQELS (Continuous Query Evaluation over Linked Streams), en infödd och adaptiv frågeprocessor för enhetlig frågebehandling över Linked Stream Data och länkad data. I motsats till de befintliga systemen använder CQELS en "vit ruta" metod och genomför de nödvändiga frågeoperatörerna naturligt för att undvika overhead och begränsningar av slutna system. CQELS tillhandahåller ett flexibelt ramverk för frågeutförande med frågeprocessorn som dynamiskt anpassar sig till förändringarna i inmatningsdata. Under frågeutförandet, beordrar det kontinuerligt operatörer enligt vissa heuristik för att uppnå förbättrad frågeutförande i termer av fördröjning och komplexitet. Dessutom minskar extern diskåtkomst på stora länkade datainsamlingar med hjälp av datakodning och cachelagring av mellanliggande frågeresultat. För att visa effektiviteten i vårt tillvägagångssätt presenterar vi omfattande experimentella prestandautvärderingar i form av frågeutförandetid, under varierande frågetyper, datasetstorlekar och antal parallella frågor. Dessa resultat visar att CQELS överträffar relaterade metoder efter storleksordning.
I REF använder författarna en "white box" metod och stöder inhemska ström resonemang operatörer, de ger också medel för att optimera frågeplanen så att utvärderingen av stream fråga kan vara mer effektiv.
M.: A native and adaptive approach for unified processing of linked streams and linked data
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}