关联数据上基于图的分布式查询处理技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61702171
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

As the principles of Linked Data have been widely accepted, there are an increasing number of datasets linked into Linked Data. The datasets linked into Linked Data include the RDF datasets like DBPedia which can be fully downloaded and managed, the RDF datasets like FOAF which cannot be fully downloaded and managed and the relational datasets like IMDB. The complex distributed data environment over Linked Data poses a great challenge for efficiently query processing. Therefore, we study graph-based distributed query processing over Linked Data. First, we study SPARK-based query processing over RDF datasets which can be fully downloaded and managed, and the graph-based query decomposition and optimization techniques that we plan to study can reduce the number of iterations during the query processing in SPARK. We also study graph exploration-based query processing over RDF datasets which cannot be fully downloaded and managed, and we will utilize the structural information to avoid redundant computation. Last, for the relational datasets in Linked Data, we study graph-based query rewriting and optimization to reduce the number of intermediate results. Our research can propose theories and techniques for query processing over Linked Data, and significantly promote the development of Linked Data.
随着关联数据(Linked Data)理念被广泛接受,大量数据被接入关联数据。这其中既包括如DBPedia的能完全下载与管理的RDF数据,也包括如FOAF的难以完全下载与管理的RDF数据,还有如IMDB的接入关联数据的关系数据。关联数据上如此复杂的分布式数据环境为高效的查询处理提出了挑战。为此,本项目以图理论为基础,研究关联数据上分布式查询处理技术。本项目首先将研究利用最新云计算框架SPARK对能完全下载与管理的RDF数据进行查询处理,拟研究的技术将基于查询的图结构来进行查询分解与优化以降低SPARK运算的迭代次数。本项目还将研究利用图探索技术来查询难以完全下载与管理的RDF数据,此研究能利用图结构信息来避免重复计算。最后,对接入关联数据的关系数据,本项目将研究基于图结构的查询重写与优化策略以减少中间结果。本项目的研究将为关联数据上查询处理提供理论方法和技术,对推动关联数据发展有重要意义。

结项摘要

随着关联数据(Linked Data)理念被广泛接受,大量数据被接入关联数据。这其中既包括能完全下载与管理的RDF数据,也包括难以完全下载与管理的RDF数据,还有整合了关系数据的RDF数据。关联数据上如此复杂的分布式数据环境为高效的查询处理提出了挑战。为此,本项目以图理论为基础,研究关联数据上分布式查询处理技术。本项目首先对能完全下载与管理的RDF数据研究了基于查询日志进行数据划分的分布式RDF数据管理技术。针对难以完全下载与管理的RDF数据,本研究提出了基于局部计算的分布式RDF数据管理技术。最后,对整合了关系数据的RDF数据,本项目研究了联邦型分布式RDF数据库上的查询与检索技术。本项目的研究将为关联数据上查询处理提供理论方法和技术,对推动关联数据发展有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(2)
Adaptive Distributed RDF Graph Fragmentation and Allocation based on Query Workload
基于查询负载的自适应分布式RDF图分片与分配
  • DOI:
    10.1109/tkde.2018.2841389
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
  • 影响因子:
    8.9
  • 作者:
    Peng Peng;Zou Lei;Chen Lei;Zhao Dongyan
  • 通讯作者:
    Zhao Dongyan
Optimizing Distance Computation in Distributed Graph Systems
优化分布式图系统中的距离计算
  • DOI:
    10.1109/access.2020.3032727
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang Qing;Ji Shengyi;Peng Peng;Li Mingdao;Huang Ping;Qin Zheng
  • 通讯作者:
    Qin Zheng

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其他文献

基于小波分解与谱减法的变压器噪声测量预处理方法
  • DOI:
    10.13296/j.1001-1609.hva.2019.11.026
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    高压电器
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭鹏;吴晓文;陈炜;罗潇;卢铃;曹浩;黄韬;胡胜
  • 通讯作者:
    胡胜
Diversity-Oriented Enzymatic Modular Assembly of ABO Histo-blood Group Antigens
ABO 组织血型抗原的多样性酶促模块化组装
  • DOI:
    10.1021/acscatal.6b02755
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    ACS Catalysis
  • 影响因子:
    12.9
  • 作者:
    叶金凤;刘现伟;彭鹏;易文;Xi Chen;王凤山;曹鸿志
  • 通讯作者:
    曹鸿志
基于Landsat 8地表温度反演——以淮河上游为例
  • DOI:
    10.16119/j.cnki.issn1671-6876.2019.01.007
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    淮阴师范学院学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨茹;彭鹏;马松根;李贺丽;高超
  • 通讯作者:
    高超
一类正则Sturm- Liouville问题特征值精细的渐近估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲍斯日古楞;王万义;彭鹏
  • 通讯作者:
    彭鹏
加味黄连温胆汤治疗痰热互结型代谢综合征合并H型高血压临床研究
  • DOI:
    10.13194/j.issn.1673-842x.2019.04.040
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    辽宁中医药大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭鹏;韩宇博;徐慧荣;娄宏君;刘紫君;刘莉
  • 通讯作者:
    刘莉

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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