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一种基于差分编码的RDF分组压缩算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.12 MB | 2021-03-17

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　　语义网技术的发展使资源描述框架（RDF）的数据量迅速增长，导致其对存储空间与传输带宽的要求不断提高。现有的通用压缩方法和RDF专用压缩方法可以解决该问题，但仍存在数据冗余。为此，提出一种基于差分编码的RDF分组压缩算法。将RDF数据根据连接宾语的谓语组合进行分组，在消除宾语冗余的同时进一步减少谓语冗余。在此基础上，针对分组后得到的主语序列，通过引入差分编码技术进一步优化其存储空间。实验结果显示，与Pain、HDT和HDT++算法相比，该算法在结构化程度低的 Archives hub、 Linkedmdb、 rdfabout和 Dbpedia数据集中可获得平均17%的性能提升，在结构化程度高的 dbtune数据集中可获得23%的性能提升，表明其对于不同结构化程度的数据集均具有较好的RDF压缩性能。

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