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Título
Scalable RDF compression with MapReduce and HDT
Director o Tutor
Año del Documento
2015
Titulación
Máster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Résumé
El uso de RDF para publicar datos semánticos se ha incrementado de forma notable en los últimos años. Hoy los datasets son tan grandes y están tan interconectados que su procesamiento presenta problemas de escalabilidad. HDT es una representación compacta de RDF que pretende minimizar el consumo de espacio a la vez que proporciona capacidades de consulta. No obstante, la generación de HDT a partir de formatos en texto de RDF es una tarea costosa en tiempo y recursos. Este trabajo estudia el uso de MapReduce, un framework para el procesamiento distribuido de grandes cantidades de datos, para la tarea de creación de estructuras HDT a partir de RDF, y analiza las mejoras obtenidas tanto en recursos como en tiempo frente a la creación de dichas estructuras en un proceso mono-nodo.
Materias (normalizadas)
Metadatos
Web semántica
RDF (Lenguaje de marcas)
Departamento
Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
Idioma
eng
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Trabajos Fin de Máster UVa [6334]
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