グラフ縮約にもとづくRDFS推論検索高速化手法
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概要
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多くのRDFストアにおいて，RDFS推論を用いる検索は予め導出可能なトリプルを事前に生成しておく実体化方式によって実現されている．検索時に推論を行うオンデマンド方式は，データ量・ロード時間・柔軟性の点で優れているが，検索効率が低く，大規模なRDFグラフに対して安定して利用できる段階に至っていない．本論文では，入力クエリを，推論を用いずに同じ結果が得られるクエリに変換することでRDFS推論検索の効率を改善する方法を提案する．RDFS推論には再帰的な推論規則が含まれており，単純な規則展開による方法は適用できない．提案手法のポイントは，元のRDFグラフから縮約グラフとよぶ，RDFS推論に関して等価かつコンパクトなグラフを生成し，そこでの推論検索結果を用いて変換を行う点にある．提案手法を標準のベンチマークであるLUBMを用いて評価した結果，いくつかのパターンにおいて2桁以上の性能向上を確認した．
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日本ソフトウェア科学会 | 論文
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