Theory and Practice of Relational-to-RDF Temporal Data Exchange and Query Answering
Theory and Practice of Relational-to-RDF Temporal Data Exchange and Query Answering
复制标题
关系型 RDF 时态数据交换和查询应答的理论与实践
DOI：
10.1145/3591359
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kolaitis, Phokion G.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ao, Jing;Cheng, Zehui;Chirkova, Rada;Kolaitis, Phokion G.
我们考虑的问题，回答时间查询RDF存储，在存在atemporal RDFS域本体，关系数据源，包括时间信息，和规则，映射到目标本体的域信息的源模式。我们提出的面向实践的解决方案包括两个基于规则的域独立算法。第一个算法通过一个版本的数据交换，丰富了数据和本体与时间信息的关系源实现目标RDF数据。第二个算法接受作为输入的领域本体使用轻量级的时间扩展SPARQL表示的时间查询，并确保成功评估的查询的物化时间丰富的RDF数据。为了研究算法产生的信息的质量，我们开发了一个通用的框架，形式化的关系到RDF时态数据交换问题。该框架包括一个追逐形式主义和正式的解决方案，回答时态查询的关系到RDF时态数据交换的上下文中的问题。在这篇文章中，我们提出的算法和正式的框架，证明了算法输出的信息的正确性，并报告了算法的实现和实验结果的两个应用领域。
We consider the problem of answering temporal queries on RDF stores, in presence of atemporal RDFS domain ontologies, of relational data sources that include temporal information, and of rules that map the domain information in the source schemas into the target ontology. Our proposed practice-oriented solution consists of two rule-based domain-independent algorithms. The first algorithm materializes target RDF data via a version of data exchange that enriches both the data and the ontology with temporal information from the relational sources. The second algorithm accepts as inputs temporal queries expressed in terms of the domain ontology using a lightweight temporal extension of SPARQL, and ensures successful evaluation of the queries on the materialized temporally-enriched RDF data. To study the quality of the information generated by the algorithms, we develop a general framework that formalizes the relational-to-RDF temporal data-exchange problem. The framework includes a chase formalism and a formal solution for the problem of answering temporal queries in the context of relational-to-RDF temporal data exchange. In this article, we present the algorithms and the formal framework that proves correctness of the information output by the algorithms, and also report on the algorithm implementation and experimental results for two application domains.
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