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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 487 - 494 (8page)
이용수
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최근 데이터를 활용한 분석에 대한 수요와 함께 분석 데이터인 지식 그래프의 크기는 점차 증가하여, 웹에서 수집한 데이터를 지식 그래프로 추출하였을 때 약 820억개의 엣지(Edge)를 가지는 수준까지 도달하였다. 많은 지식 그래프들은 웹 자원에 대한 메타데이터를 표현하기 위한 W3C 표준인 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 표현되며, RDF 특성으로 인해 기존의 RDF 저장소들은 대량 RDF 데이터를 압축하고 저장할 때 처리 시간의 오버헤드가 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해, 맵리듀스를 사용하여 대량 RDF 데이터를 정수 ID로 압축 변환하고, 수직 분할하여 저장하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 RDF-3X와 비교하였을 때 최대 25.2배, H2RDF+와 비교하였을 때 최대 3.7배까지의 높은 성능 향상을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. RDF 변환 및 저장 시스템 구성
Ⅲ. 맵리듀스 기반 RDF 압축 변환
Ⅳ. 맵리듀스 기반 RDF 수직 분할 저장
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (17)
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Web Data Commons, Microdata, RDFa, JSON-LD, and Microformat Data Set [Internet], Available: http://webdatacommons.org/structureddata/index.html#results-2021-1
W. Ali, M. Saleem, B. Yao, A. Hogan, and A. -C. N. Ngomo, “A survey of RDF stores & SPARQL engines for querying knowledge graphs,” The VLDB Journal, pp. 1-26, Nov. 2021.
W3C, Resource description framf theework (rdf) model and syntax specification [Internet], Available: https://www.w3.org/TR/1998/WD-rdf-syntax-19980819/
T. Keumann and G. Weikum, “RDF-3X: a RISC-style engine for RDF,” in Proceedings of VLDB Endowment, Auckland, New Zealand, vol. 1, iss, 1, pp. 647-659, Aug. 2008.
K. Lee, L. and Liu, “Scaling queries over big RDF graphs with semantic hash partitioning,” in Proceedings of the VLDB Endowment, Trento, Italy, vol. 6, no. 14, pp. 1894-1905, 2013.
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K. Lee, L. and Liu, “Scaling queries over big RDF graphs with semantic hash partitioning,” in Proceedings of the VLDB Endowment, Trento, Italy, vol. 6, no. 14, pp. 1894-1905, 2013.
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