Abstrakt. Datawebben har vuxit enormt under de senaste åren. För närvarande består den av en stor kompendium av sammankopplade och distribuerade datauppsättningar från flera domäner. Det stora antalet datauppsättningar har motiverat ett betydande arbete med att utveckla SPARQL-federationssystem, det särskilda sättet att få tillgång till data som distribueras via webben av data. Emellertid, granulariteten av tidigare utvärderingar av sådana system har inte tillåtit härleda av insikter om deras beteende i olika steg inblandade under federerad frågebehandling. I detta arbete utför vi omfattande experiment för att jämföra toppmoderna SPARQL endpoint federationssystem med hjälp av den omfattande prestandautvärderingsramen FedBench. Vi utvidgar tillämpningsområdet för resultatutvärderingen genom att överväga ytterligare kriterier till det gemensamt använda nyckelkriteriet (dvs. frågeruntime). @ title: window I synnerhet tar vi hänsyn till antalet utvalda källor, det totala antalet SPARQL ASK-förfrågningar som använts, och tiden för källval, de kriterier som inte har uppmärksammats särskilt mycket i de tidigare studierna. Ändå visar vi att de har en betydande inverkan på den totala frågetiden för befintliga system. Dessutom utökar vi FedBench för att spegla en mycket distribuerad datamiljö och bedöma beteendet hos befintliga system genom att använda samma fyra kriterier. Som ett resultat av detta ger vi en detaljerad analys av de experimentella resultaten som visar nya insikter för att förbättra nuvarande och framtida SPARQL federationssystem.
En finkornig utvärdering av SPARQL endpoint federation system utförs i REF.
A fine-grained evaluation of SPARQL endpoint federation systems
{'venue': 'Semantic Web', 'journal': 'Semantic Web', 'mag_field_of_study': ['Philosophy', 'Computer Science']}