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主题:SPARQL论文写作 时间:2024-02-25

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SPARQL论文参考文献:

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收稿日期:2013.09.14 录用日期:2013.11.25 发表日期:2014.01.06

本文*:http://www.kmf.ac.cn/tabid/583/InfoID/2722/frtid/911/Default.aspx

摘 要:

首先针对SPARQL查询语言的语法和查询过程等理论研究进行阐述,接着分析当前SPARQL查询技术的实现和扩展.最后通过对Science Direct、IEEE等数据库、语义网会议和相关大型项目的研究,总结出当前SPARQL的研究热点问题以及相关的研究进展,如关联数据的SPARQL查询、移动终端的SPARQL应用等.

关键词:SPARQL语言 语义查询 关联数据 语义Web服务

基金项目:本文系国家科技支撑计划课题“科技知识组织体系共享服务平台建设”子课题“科技知识组织体系(STKOS)的开放查询和推理接口建设”(项目编号:2011BAH10B03-5)研究成果之一.

1 引言

随着网络的发展,数字化资源呈现爆炸式增长,如何提高信息检索的质量,推出令人满意的检索技术成为全球范围内的研究重点和热点.由于网络资源具有分布式、异构性、易变性、更新快等特点,传统的基于字符串匹配的关键词检索技术在查全率和查准率方面难以满足用户的真实需求.因此,语义网概念和相关语义技术一经提出,得到了广泛关注——语义技术提供了针对信息组织、知识表示、机器理解等问题的解决方案.SPARQL作为W3C推荐的语义检索的标准,可以使得检索操作以机器可理解的方式在语义层面上进行,实现语义检索进而提高检索的查全率和查准率.

2 相关理论研究

SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language)是一种用于RDF的查询语言,是基于之前的RDF 查询语言(rdfDB、RDQL 和 SeRQL)发展而来的,用于访问任何可以映射到RDF模型的数据资源(包括本地的和远程的).2008年1月,SPARQL正式成为一项W3C推荐标准,由三个独立的规范(查询语言规范、SPARQL数据访问协议、XML格式的查询结果)构成.2012年11月,在SPARQL 1.0的基础上SPARQL工作组提出了全功能标准体系SPARQL 1.1,并于2013年1月最终发布了一系列SPARQL1.1标准[1].

2.1 SPARQL语法

SPARQL提供了4种不同形式的查询,SELECT、ASK、DESCRIBE和CONSTRUCT.其中,SELECT查询形式用于标准查询,以标准的SPARQL XML结果格式返回查询结果.ASK查询返回结果是yes或no,没有具体内容.DESCRIBE用于提取本体和实例数据的一部分,返回一个图形,其中包含和图形模式匹配的节点的相关信息.CONSTRUCT用来为每个查询结果输出一个图形模式,这样就可以直接从查询结果创建新的RDF 图.

在SPARQL各种查询类型中,查询语句的构建必须遵循SPARQL基本查询语法,SPARQL的语法和传统 SQL 的语法有相似之处,具体语法如表1所示:

2.2 SPARQL查询过程

SPARQL查询过程[2]中,用户(包括人和机器)通过一系列接口和系统进行交互,接口将查询请求送入SPARQL查询处理器,调用底层的RDF存储获取相关的结果记录.SPARQL通过查询器扫描关键词,并且根据标准解析查询序列验证RDF三元组的有效性.如果查询不正确,则在处理的过程中及时通过接口为用户返回错误信息,如图1所示:

图1 SPARQL查询过程

在SPARQL处理器中,首先利用解析器对查询语句进行解析,判断是否存在语法错误.接着在重写查询阶段,以规则为基础重新优化查询语句.最后通过执行QEP(查询执行计划)发生器产生的计划获取RDF数据并通过接口返回给用户.

3 SPARQL查询技术的实现和扩展

3.1基于RESTful协议的SPARQL终端

SPARQL Endpoint是遵循SPARQL协议的查询终端,用户可以通过SPARQL查询语言对知识库进行查询操作[3].SPARQL终端提供Web交互界面,支持用户直接输入查询语句进行查询,同时也支持机器用户通过HTTP URI+SPARQL语句的Restful方式调用.SPARQL Endpoint支持GET/POST请求方式;支持各种查询类型,如CONSTRUCT(构建)、DESCRIBE(描述);查询结果以XML/JSON/N3等多种方式输出.

多个数据集之间的联合查询可以利用数据集提供的远程SPARQL终端进行,SPARQL工作组提出的最新SPARQL 1.1标准体系专门针对SPARQL联合查询以及扩展进行说明,利用SERVICE关键词指向SPARQL联合查询处理器,允许调用远程SPARQL终端,并通过OPTIONAL在多个数据集中关联查询,挖掘内部关联关系.

目前已经出现大量SPARQL查询工具,如Jena ARQ Processor、Twinkle、ViziQuer等支持用户操作[4].其中Jena ARQ Processor以命令行的形式提供用户使用,对用户要求较高,使用较为复杂.Twinkle较之Jena ARQ Processor来说,提供较好的图形化界面供用户使用,可以加载、编辑和保存SPARQL查询语句,支持查询RDF文件和关系型数据库等.ViziQuer[5]能够帮助用户连接远程SPARQL终端,浏览检索包含rdf:type关系的数据.通过工具连接并抽取SPARQL终端的基础数据架构,支持用户针对抽取的基础数据架构进行可视化浏览,在此基础上用户可以通过ViziQuer构建SPARQL查询,获取远程数据集中的相关数据.

结论:关于SPARQL方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关sparql w3c教程论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。

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