Abstrakt. Under de senaste åren har ett stort antal RDF-data blivit tillgängliga på webben. På grund av den halvstrukturerade karaktären hos RDF-data, påverkar dock saknade värden svar fullständigheten av frågor som ställs mot dessa data. För att övervinna denna begränsning, föreslår vi RDF-Hunter, en ny hybrid frågebehandling metod som sammanför maskin och mänskliga beräkningar för att utföra frågor mot RDF data. Vi utvecklar en ny kvalitetsmodell och frågemotor för att göra det möjligt för RDF-Hunter att i farten bestämma vilka delar av en fråga ska utföras genom konventionell teknik eller crowd computing. För att utvärdera RDF-Hunter, skapade vi en samling av 50 SPARQL frågor mot DBpedia data set, utförde dem med hjälp av vår hybrid frågemotor, och analyserade exaktheten av de resultat som erhållits från publiken. Experimenten visar tydligt att det övergripande tillvägagångssättet är genomförbart och ger frågeresultat som tillförlitligt och avsevärt förbättrar fullständigheten av automatiska svar på frågebehandling.
Det föreslagna tillvägagångssättet i REF syftar först till att utforma en modell för att uppskatta RDF-fullständighet och sedan skapa en frågeplanerare som kan avgöra vilka delar av en SPARQL-fråga som kommer att genomföras.
RDF-Hunter: Automatically Crowdsourcing the Execution of Queries Against RDF Data Sets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}