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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/83792

    Título
    Compact Encoding of Reified Triples using HDTr
    Autor
    Giménez‐García, José M.
    Gautrais, Thomas
    Fernández García, Javier DavidAutoridad UVA
    Martínez Prieto, Miguel AngelAutoridad UVA Orcid
    Congreso
    22nd International Semantic Web Conference
    Año del Documento
    2023
    Editorial
    Springer
    Descripción
    Producción Científica
    Documento Fuente
    Terry R. Payne, Valentina Presutti, Guilin Qi, María Poveda-Villalón, Giorgos Stoilos, Laura Hollink, Zoi Kaoudi, Gong Cheng, Juanzi Li. 22nd International Semantic Web Conference (ISWC), Atenas, Grecia: 2023, p. 309-327
    Resumen
    La información contextual sobre una afirmación suele representarse en grafos de conocimiento RDF mediante reificación: la creación de un nuevo término “ancla” que representa la afirmación y su uso en los triples que la describen. Los enfoques actuales establecen la conexión entre la afirmación reificada y su ancla extendiendo la sintaxis de RDF, lo que da lugar a una representación que no cumple con las normas del estándar, o mediante la creación de triples adicionales que conectan el ancla y los términos de la afirmación, generando representaciones de mayor tamaño y complejidad. Este trabajo aborda este desafío y presenta HDTr, un formato de serialización binaria para triples reificados que es agnóstico al modelo, compacto y consultable. HDTr se basa en, y es compatible con, el formato HDT, aprovechando su estructura subyacente para conectar las afirmaciones reificadas con los términos que las representan. La evaluación muestra que HDTr mejora la compresión y el tiempo de recuperación de afirmaciones reificadas con respecto a varios triplestores y a la serialización en HDT de distintos enfoques de reificación.
     
    Contextual information about a statement is usually represented in RDF knowledge graphs via reification: creating a fresh ‘anchor’ term that represents the statement and using it in the triples that describe it. Current approaches make the connection between the reified statement and its anchor by either extending the RDF syntax, resulting in non-compliant RDF, or via additional triples to connect the anchor with the terms of the statement, at the cost of size and complexity. This work tackles this challenge and presents HDTr, a binary serialization format for reified triples that is model-agnostic, compact, and queryable. HDTr is based on, and compatible with, the counterpart HDT format, leveraging its underlying structure to connect the reified statements with the terms that represent them. Our evaluation shows that HDTr improves compression and retrieval time of reified statements w.r.t. several triplestores and HDT serialization of different reification approaches.
    Materias Unesco
    1203.18 Sistemas de Información, Diseño Componentes
    1203.12 Bancos de Datos
    1203.04 Inteligencia Artificial
    Palabras Clave
    Grafos de conocimiento
    RDF
    Reificación
    HDT
    Compresión de datos
    Estructuras de datos compactas
    DOI
    10.1007/978-3-031-47240-4_17
    Patrocinador
    Spanish Ministry of Science and Innovation through LOD.For.Trees (TED2021-130667B-I00), EXTRACompact (PID2020-114635RB-I00), and PLAGEMIS-UDC (TED2021-129245B-C21) projects, and from the EU H2020 research and innovation program under the Marie Sklodowska-Curie grant No 642795.
    Version del Editor
    https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-47240-4_17
    Idioma
    eng
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/83792
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • DEP41 - Comunicaciones a congresos, conferencias, etc. [103]
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    Ficheros en el ítem
    Nombre:
    iswc2023.pdf
    Tamaño:
    1.602Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Descripción:
    Artículo aceptado
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    Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional

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