.png){kind=icon}
返回
Algebraic Mapping Operators for Knowledge Graph Generation
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1177/22104968251361350.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
声明式知识图谱生成领域的近期进展引入了多种映射语言和引擎，促使研究重点转向优化知识图谱生成过程。尽管这些引擎通常从异构数据源生成知识图谱，但由于缺乏形式化操作语义，共享优化技术和特性仍具挑战性。为解决此问题，我们提出了一套代数映射算子，用于定义通用映射过程的操作语义。该代数基于SPARQL代数，能够复用既定定义并强化知识图谱生成与查询引擎之间的联系。为评估语言独立性，我们将映射语言ShExML和RDF映射语言（RML）转换为我们的代数映射计划。我们的完备性评估显示，代数算子覆盖了RML的操作语义，并部分支持ShExML。需进一步分析以覆盖ShExML的其他特性，例如连接两个输入源的数据。在性能评估方面，我们的概念验证代数映射引擎在各类工作负载下表现出一致且低内存使用量，在知识图谱构建工作坊的性能挑战中取得第二名。代数映射算子将映射引擎与特定语言解耦，支持多语言映射引擎，并允许独立于映射过程应用优化技术。本研究为映射语言的理论复杂性与表达能力分析奠定了基础，并确保映射引擎执行语义的一致性。此外，将我们的代数与SPARQL对齐，为查询异构数据源的先进方法（如虚拟化）开辟了可能性。
期刊
S
IF:
0
论文数:
28
被引数:
0
机构
引用论文
D-REPR: A Language for Describing and Mapping Diversely-Structured Data Sources to RDFD-REPR：一种用于描述和映射多样化结构数据源到RDF的语言
OAAI
.png){kind=icon}
OAAI分享收藏分享收藏分享收藏分享收藏
查看更多内容