RT info:eu-repo/semantics/conferenceObject
T1 Compact Encoding of Reified Triples using HDTr
A1 Giménez‐García, José M.
A1 Gautrais, Thomas
A1 Fernández García, Javier David
A1 Martínez Prieto, Miguel Angel
K1 Grafos de conocimiento
K1 RDF
K1 Reificación
K1 HDT
K1 Compresión de datos
K1 Estructuras de datos compactas
K1 1203.18 Sistemas de Información, Diseño Componentes
K1 1203.12 Bancos de Datos
K1 1203.04 Inteligencia Artificial
AB 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.
PB Springer
YR 2023
FD 2023
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/83792
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/83792
LA eng
NO 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
NO Producción Científica
DS UVaDOC
RD 25-mar-2026