25、在线RDF源的透明移动查询实验与分析

在线RDF源的透明移动查询实验与分析

在移动应用场景中，高效透明地查询大量小型在线RDF源是一个重要的研究方向。本文将围绕相关实验展开，详细介绍实验设计、结果分析以及相关工作和未来展望。

1. 实验设计

实验旨在评估方法的两个主要部分：
- 比较不同SIM变体 ：将所有下载的数据源本地存储在无限大小的缓存中，避免缓存干扰。
- 比较两种缓存组织方式 ：使用表现最佳的SIM变体，比较源缓存（基于源来源）和元缓存（基于元数据）。

实验在上下文感知移动应用领域，使用SCOUT框架进行验证。SCOUT逐渐发现用户附近的物理实体，并通过组合各种在线RDF(S)源的信息，为应用开发者提供用户物理环境的可查询视图。

实验环境基于Android OS 2.2，使用三星Galaxy S手机（1 GHz处理器，512 MB RAM）。共使用2500个数据源，总大小477Mb，平均大小约195 Kb。数据源部分来自真实数据集，部分为生成数据，分布在三个不同响应时间的Web服务器上。从现有移动SCOUT应用中提取五种类型的查询用于评估查询服务性能，以下是两个验证查询示例：

SELECT ?photo ?lat ?long  
WHERE {  
?statue rdf:type region:Statue .   
?statue perv-sp:latitude ?lat .   
?statue perv-sp:longitude ?long .  
?statue dc:description ?photo