I detta papper formaliserar vi problemet med Basic Graph Mönster (BGP) optimering för SPARQL frågor och huvudminne graf implementationer av RDF data. Vi definierar och analyserar egenskaperna hos heuristik för selektivitetsbaserad statisk BGP-optimering. Heuristikerna sträcker sig från enkel trippel mönstervariabelräkning till mer sofistikerade tekniker selektivitet estimering. Anpassad sammanfattande statistik för RDF-data möjliggör selektivitetsuppskattning av sammanfogade trippelmönster och utveckling av effektiv heuristik. Med hjälp av Lehigh University Benchmark (LUBM) utvärderar vi resultatet av heuristiken för de frågor som tillhandahålls av LUBM och diskuterar några av dem i mer detaljer.
I REF föreslår författarna ramen för statisk Basic Graph Mönster (BGP) optimering baserad på selektivitet estimering.
SPARQL Basic Graph Pattern Optimization Using Selectivity Estimation
{'venue': 'IC-AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}