AMiner会议论文推荐第七十一期

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Trav-SHACL: Efficiently Validating Networks of SHACL Constraints（Trav-SHACL：有效地验证SHACL约束的网络）

论文链接：https://www.aminer.cn/pub/6006cb8f91e0111a1b6a2492/?conf=www2021

推荐理由： 知识图谱作为网络数据的表达式结构在研究中出现，它的潜力以及对促进其创建、策划和理解生态系统的需求，在不同的领域（如生物医学）已得到证实。形状约束语言（SHACL）是W3C对RDF知识图谱完整性约束的推荐语言。SHACL能够对知识图谱进行质量评估，将完整性约束建模为一个形状的网络，其中一个形状包含要由相同实体完成的约束。在验证过程中，SHACL形状模式的验证会面临着可操作性的问题。因此，作者提出了Trav-SHACL，一个能够规划