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文檔簡介
1、近年來，為了快速發(fā)現(xiàn)和收集Web上的信息資源，為用戶提供高效而準(zhǔn)確的獲取技術(shù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)的重用和共享，利用SPARQL進(jìn)行語義數(shù)據(jù)搜索和排序成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。
傳統(tǒng)的基于SPARQL的top-k join查詢都采用了先具體后排序的處理模式，這種方式往往效率低下。并且隨著查詢語句中ORDER BY短語定義的排序函數(shù)的復(fù)雜性日益增加，傳統(tǒng)的排序方法已不能滿足高效查詢的需求。同時(shí)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式和訪問模式都對top-k join查詢
2、有很大影響，而目前還沒有大量研究致力于優(yōu)化RDF原生存儲(chǔ)模式下的top-k join查詢。因此本文利用RDF原生存儲(chǔ)模式下隨機(jī)訪問的可用性優(yōu)勢，基于SPARQL-RANK代數(shù)提出了一種新的rank-join操作符算法ERA-RJN。算法優(yōu)化策略主要包括以下兩部分：(1)雙向隨機(jī)訪問與并行順序訪問結(jié)合，加速了有效連接映射的探索；(2)重復(fù)淘汰策略刪除雙向探索產(chǎn)生的重復(fù)連接，快速終止策略精確計(jì)算閾值，加速完成 top-k結(jié)果的提取。本文在A
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