Abstrakt. Ett av de största hindren för en bredare användning av webbdata är svårigheten att få en tydlig bild av de tillgängliga datamängderna. För att återanvända, länka, revidera eller fråga en datauppsättning som publiceras på webben är det viktigt att känna till informationens struktur, täckning och enhetlighet. För att få sådan information utvecklade vi LODStats -ett uttalande-stream-baserat tillvägagångssätt för att samla in omfattande statistik om datauppsättningar som följer ramen för resursbeskrivning (RDF). LODStats baseras på den deklarativa beskrivningen av statistiska datauppsättningsegenskaper. Dess främsta fördelar jämfört med andra metoder är ett mindre minnesavtryck och betydligt bättre prestanda och skalbarhet. Vi integrerade LODStats med CKAN-datauppsättningens metadataregister och fick en heltäckande bild av det aktuella tillståndet för en betydande del av Data Web.
Om den statistiska analysen av webbdatauppsättningar, Auer et al. REF presenterar ett uttalande-stream-baserat tillvägagångssätt för att samla in omfattande statistik om RDF dataset som skiljer sig från vårt tillvägagångssätt eftersom vi inte fokuserar på strömmar.
LODStats – An Extensible Framework for High-performance Dataset Analytics
{'venue': 'EKAW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}