本课题以互联网上以指数速度增长的海量RDF数据为研究对象，探索如何在云计算平台下有效地管理和查询RDF数据的关键技术问题。基本的科学问题有两个：1) 探索海量RDF数据模式发现和演化的理论基础及其聚类和模式抽取的高效算法。（RDF数据聚类问题）2) 提出利用云平台提高海量RDF数据的自适应存储、并提高海量RDF数据SPARQL查询的效率的关键技术。（查询效率问题）.课题主要研究内容与成果如下：.在数据聚类和模式抽取方面，我们通过对RDF数据的分析，利用相同主语和谓词自动识别RDF数据的模式，并参考Dirichlet聚类算法实现对RDF数据模式的聚类，将模式相似的RDF实体聚集在一起，为之后的RDF数据组织和存储建立基础。.在数据分布和查询处理方面，我们实现了一个以Map/Reduce做计算、rdf查询引擎做存储的混合架构系统，提出了一种基于Query Pattern的数据划分方法，尽可能减少查询之间的跨节点连接。证明了将划分的小集合放置到各个节点是一个NP-hard问题，因此选择用LNS（Large Neighborhood Search）寻找最优解。在此基础上，我们研究了多种重要的技术，包括字符串的近似连接算法等，为实现高效的查询处理提供支撑。.在原型系统研制方面，我们开发了“方圆”系统，这是一个基于云计算平台的RDF数据管理系统。方圆系统作为异构系统的数据集成工具，被应用于国家863计划项目“开放环境下海量web数据提取集成分析和管理系统平台与应用”中，能支持超过100亿条RDF数据的管理任务。.经过4年的努力，课题组完成了该课题的技术指标：申请专利4项，发表论文14篇（包括2篇已经接受尚没有发表的论文），其中，SCI期刊论文3篇（其中CCF A类期刊2篇）CCF A类会议论文 2篇，CCF B类会议论文5篇，CCF C类会议论文 1篇，国内一级学报论文2篇。申请专利4项，其中一项已经获得授权。