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Título
Effective reorganization and self-indexing of big semantic data
Director o Tutor
Año del Documento
2021
Titulación
Doctorado en Informática
Resumo
En esta tesis hemos analizado la redundancia estructural que los grafos RDF poseen y propuesto una técnica de preprocesamiento: RDF-Tr, que agrupa, reorganiza y recodifica los triples, tratando dos fuentes de redundancia estructural subyacentes a la naturaleza del esquema RDF. Hemos integrado RDF-Tr en HDT y k2-triples, reduciendo el tamaño que obtienen los compresores originales, superando a las técnicas más prominentes del estado del arte. Hemos denominado HDT++ y k2-triples++ al resultado de aplicar RDF-Tr en cada compresor.
En el ámbito de la compresión RDF se utilizan estructuras compactas para construir autoíndices RDF, que proporcionan acceso eficiente a los datos sin descomprimirlos. HDT-FoQ es utilizado para publicar y consumir grandes colecciones de datos RDF. Hemos extendido HDT++, llamándolo iHDT++, para resolver patrones SPARQL, consumiendo menos memoria que HDT-FoQ, a la vez que acelera la resolución de la mayoría de las consultas, mejorando la relación espacio-tiempo del resto de autoíndices.
Materias (normalizadas)
Compresión RDF
SPARQL
Materias Unesco
33 Ciencias Tecnológicas
Departamento
Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
Idioma
eng
Tipo de versión
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Tesis doctorales UVa [2275]
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