Även om RDF grafdata ofta kommer med en tillhörande schema, färska studier har visat att verkliga RDF-data sällan överensstämmer med deras upplevda scheman. Eftersom ett antal beslut om datahantering, inklusive lagringslayouter, indexering och effektiv frågebehandling, använder scheman för att vägleda beslutsfattandet, är det nödvändigt att ha en korrekt beskrivning av strukturen hos de uppgifter som finns (hur väl uppgifterna överensstämmer med schemat). I detta dokument har vi närmat oss undersökningen av strukturen hos en RDF-graf på ett principfast sätt: vi föreslår en ram för att specificera struktureringsfunktioner, som mäter i vilken grad en RDF-graf överensstämmer med ett schema. I synnerhet definierar vi först ett formellt språk för att specificera strukturerade funktioner med uttryck som vi kallar regler. Detta språk gör det möjligt för en användare att ange en regel som en RDF-graf helt eller delvis kan överensstämma med. Sedan överväger vi frågan om att upptäcka en förfining av ett slag (typ) genom att dela upp datauppsättningen i undergrupper vars struktur är över en specificerad tröskel. I synnerhet bevisar vi att det naturliga beslutsproblem som är förknippat med detta förfiningsproblem är NP-komplett, och vi ger en naturlig översättning av detta problem till Integer Linear Programmering (ILP). Slutligen testar vi denna ILP-lösning med tre verkliga datauppsättningar och tre olika och intuitiva regler, som mäter strukturen på olika sätt. Vi visar att reglerna ger meningsfulla förbättringar av datamängderna, vilket visar att vårt språk kan vara ett kraftfullt verktyg för att förstå strukturen hos RDF-data, och vi visar att ILP-lösningen är praktisk för en stor del av befintliga data.
I en nyligen genomförd studie om strukturförfining av RDF-data föreslog REF en linjär algoritm baserad på heltal (ILP) som gör det möjligt att dela upp en RDF-datauppsättning i ett antal "sorter" där varje typ uppfyller ett fördefinierat tröskelvärde för struktur-ness-montering.
A Principled Approach to Bridging the Gap between Graph Data and their Schemas
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}