90、社交网络语义分组与RDF生产工具评测

社交网络语义分组与RDF生产工具评测

在当今的网络环境中，社交网络和语义网的发展使得数据的管理和查询变得愈发重要。本文将探讨社交网络在P2P数据库环境下的语义分组，以及RDF生产工具的性能评测。

社交网络语义分组

在P2P数据库设置中，语义分组是一种有效的数据管理方式。通过合并相关的对等模式并保留最常见的特征，可以创建代表集群的模式，从而提高查询性能和返回数据的数量。

关系合并

在处理关系数据时，疾病/病症和治疗这两个关系被合并。例如，在图5中，这两个关系合并后，保留了最常见的关系和属性名称。现在有一个名为“Drug”的属性，它成为了关系键的一部分，尽管在合并的属性中只有一个是键。如果没有其他内部映射，还可以根据外键约束进行额外的迭代合并关系。

性能评估

为了评估提出的组推理过程的性能，使用了一个消息级模拟器，该模拟器在语义聚类节点的非结构化覆盖上实现。具体步骤如下：
1. 节点聚类 ：使用GrouPeer系统进行聚类。在GrouPeer中，对等节点根据从远程对等节点收到的答案的准确性，决定添加新的（并废除旧的）一跳邻居。这通过一个函数来衡量，该函数试图捕捉查询重写版本之间的语义相似性。
2. 数据积累 ：请求者（即提出查询的对等节点）通过学习过程积累与远程对等节点的正确和错误映射。基于这些映射，它们决定与存储与自己兴趣相似信息的对等节点建立联系。
3. 性能对比 ：将GrouPeer执行的查询评估与利用覆盖上推断组的评估进行比较。当第一个组创建时，将相关查询定向到推断的