23、SPARQL查询评估与代数操作详解

SPARQL查询评估与代数操作详解

1. 基本概念

在SPARQL代数中,有几个基本概念会被反复使用。

1.1 基本图模式与三元组模式

基本图模式(Basic Graph Pattern)是一组三元组模式(Triple Pattern)。三元组模式是一个三元组,其成员集合定义为:
[
{(x, y, z) | x \in (RDFT \cup V), y \in (I \cup V), z \in (RDFT \cup V)}
]
其中,RDFT是RDF术语的集合(RDF术语可以是IRI、空白节点或文字),V是查询变量的集合,I是IRI的集合。并且,变量集合和RDF术语集合是不相交的,即 (V \cap RDFT = \varnothing)。

1.2 解决方案映射

解决方案映射 (\mu) 是从V到RDFT的部分映射。(dom(\mu)) 是变量 (V’\subseteq V) 的集合,它对应于解决方案映射 (\mu) 的定义域。如果对于 (dom(\mu_1)) 和 (dom(\mu_2)) 中的每个变量v,都有 (\mu_1(v) = \mu_2(v)),则两个解决方案映射 (\mu_1) 和 (\mu_2) 是兼容的。

需要注意的是,RDF术语的相等性定义取决于其类型。两个IRI相等当且仅当它们是逐字符相同的Unicode字符串;两个文字相等需要满足以下条件:
- 两个字符串的词法形式逐字符比较相等;
- 要么都有语言标签,且语言标签是相等的字符串;要么都没有语言标签;
- 要么都有数据类型IRI,且数据类型IRI是相等的字符串;要么都

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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