Quarser: graafiteadlik JSON-LD parser
Nimi
Juan Carlos Javier Ramos Martínez
Kokkuvõte
Üha suurenev veebiandmete maht on kaasa toonud suurenenud huvi Knowledge Graph (lüh. KG) operatiivsete analüüside jōustumise üle. Arvestades, et KG on suuremõõtmeline ja selle käsitlemine on keeruline, siis on oluline luua optimaalsemaid lahendusi otsinguteks ja teha võrdlusanalüüsi juba olemasoleva semantilise veebiga.
Kuigi enamik lahendustest kasutavad ühekordseid päringuid, siis leidub ka selliseid, kus kasutatakse erinevaid. Sellisteks on mitmed programmi domeenid nagu Internet of Things, Social Media Analytics ja News Analytics, kusjuures tehtavad päringud on sagedased.
Kasutades andmete avamiseks kulunud arvutusi, keskendume lahenduste leidmisel sellele, et optimeerida analüütilise SPARQL päringute jõustumist. Kirjandus on näidanud positiivseid tulemusi SQL töökoormuse optimeerimisel. Meie teadmiste kohaselt on semantilise veebi maastikul olnud pingutused minimaalsed.
Käesolev dissertatsioon esitleb uut JSON-LD süntaksianalüsaatorit nimega Quarser. Tegemist on süntaksianalüsaatoriga, mida on kohandatud just sellist tüüpi päringutele. Quarse tugineb RDF-graafikule ja päringute tegemiseks on kasutatud SPARQL. Saadud tulemusi on võrreldud LUBM-ga. Tulemused näitasid, et päringutele vastamiseks kulus 20% vähem aega kui muidu.
Kuigi enamik lahendustest kasutavad ühekordseid päringuid, siis leidub ka selliseid, kus kasutatakse erinevaid. Sellisteks on mitmed programmi domeenid nagu Internet of Things, Social Media Analytics ja News Analytics, kusjuures tehtavad päringud on sagedased.
Kasutades andmete avamiseks kulunud arvutusi, keskendume lahenduste leidmisel sellele, et optimeerida analüütilise SPARQL päringute jõustumist. Kirjandus on näidanud positiivseid tulemusi SQL töökoormuse optimeerimisel. Meie teadmiste kohaselt on semantilise veebi maastikul olnud pingutused minimaalsed.
Käesolev dissertatsioon esitleb uut JSON-LD süntaksianalüsaatorit nimega Quarser. Tegemist on süntaksianalüsaatoriga, mida on kohandatud just sellist tüüpi päringutele. Quarse tugineb RDF-graafikule ja päringute tegemiseks on kasutatud SPARQL. Saadud tulemusi on võrreldud LUBM-ga. Tulemused näitasid, et päringutele vastamiseks kulus 20% vähem aega kui muidu.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Riccardo Tommasini
Kaitsmise aasta
2021