| dc.contributor.author | Giménez‐García, José M. | |
| dc.contributor.author | Gautrais, Thomas | |
| dc.contributor.author | Fernández García, Javier David | |
| dc.contributor.author | Martínez Prieto, Miguel Angel | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-24T14:37:34Z | |
| dc.date.available | 2026-03-24T14:37:34Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | 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 | es |
| dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/83792 | |
| dc.description | Producción Científica | es |
| dc.description.abstract | 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. | es |
| dc.description.abstract | 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. | es |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es |
| dc.language.iso | eng | es |
| dc.publisher | Springer | es |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
| dc.subject.classification | Grafos de conocimiento | es |
| dc.subject.classification | RDF | es |
| dc.subject.classification | Reificación | es |
| dc.subject.classification | HDT | es |
| dc.subject.classification | Compresión de datos | es |
| dc.subject.classification | Estructuras de datos compactas | es |
| dc.title | Compact Encoding of Reified Triples using HDTr | es |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.1007/978-3-031-47240-4_17 | es |
| dc.relation.publisherversion | https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-47240-4_17 | es |
| dc.title.event | 22nd International Semantic Web Conference | es |
| dc.description.project | 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. | es |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional | * |
| dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es |
| dc.subject.unesco | 1203.18 Sistemas de Información, Diseño Componentes | es |
| dc.subject.unesco | 1203.12 Bancos de Datos | es |
| dc.subject.unesco | 1203.04 Inteligencia Artificial | es |