Abstrakt. För att effektivt och snabbt svara på frågor i miljöer med distribuerad RDF/OWL, presenterar vi en frågeoptimeringsalgoritm för att identifiera potentiellt relevanta semantiska webbdatakällor med hjälp av strukturella frågefunktioner och ett termindex. Denna algoritm är baserad på observationen att anslutningen selektivitet av ett par fråge trippel mönster är ofta högre än den totala selektiviteten av dessa två mönster som behandlas självständigt. Med tanke på ett regelmål träd som uttrycker omformuleringen av en konjunktiv fråga, använder vår algoritm en bottom-up strategi för att uppskatta selektiviteten av varje nod. Den prioriterar sedan lastning av selektiva noder och använder informationen från dessa källor för att ytterligare begränsa andra noder. Slutligen använder vi en OWL-reporter för att svara på frågor om de valda källorna och deras motsvarande ontologier. Vi har utvärderat vårt system med hjälp av både en syntetisk datauppsättning och en delmängd av den verkliga världen Billion Triple Challenge data.
Li och Heflin REF har byggt en trädstruktur som stöder federerad frågebehandling över heterogena källor och använder en motivering för att svara på frågor över de valda källorna och deras motsvarande ontologier.
Using Reformulation Trees to Optimize Queries over Distributed Heterogeneous Sources
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}