XML模糊SPARQL查询方法的研究

论文摘要

XML语言是W3C提出的一个Web上数据表示和数据交换的标准,XML文档在Web上的广泛应用使得基于XML文档的数据查询显得尤其重要。目前XML的标准查询语言XQuery不能满足用户提出的语义查询以及模糊查询。语义Web是当前Web的延伸,其目标是使Web上的信息能够被机器理解,从而可以更加高效地检索信息。语义Web的查询语言SPARQL具有很强的语义分析能力,把SPARQL查询语言的语义方面的特点和优点突出地应用到对XML数据库的查询中来,可以满足用户对XML数据库提出的语义查询；此外,目前对XML数据库的查询仅仅支持精确查询,而现实查询描述中往往存在大量的自然语言模糊表述,基于自然语言的模糊查询显然更加具有效率和实用价值。针对上述情况,本文重点研究基于SPARQL语言的XML语义模糊查询。首先,通过对SPARQL语言词汇以及SPARQL查询表达式的模糊扩展给出了形式化的模糊SPARQL(fSPARQL)语法,使其能处理模糊SPARQL查询。在此基础上,通过在模糊本体查询语言fSPARQL和XML查询语言XQuery之间建立规则和映射,提出一种从fSPARQL到XQuery查询语句的转化方法,从而在用户甚至不知道底层的XML存在的情况下,通过提交模糊SPARQL查询语句实现对XML的模糊语义查询。实验表明,本文提出的XML的模糊SPARQL查询方法具有可行性,其中fSPARQL到XQuery的转换可以正确实现并具有较高的效率,转换后的XQuery和手动写的XQuery的语义一致。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.3 研究意义
• 1.4 研究内容
• 1.5 本文的组织结构
• 第2章 相关基础知识
• 2.1 经典SPARQL查询语言
• 2.2 XQuery查询语言
• 2.3 模糊集基本理论
• 2.3.1 模糊集理论
• 2.3.2 语言变量
• 2.4 小结
• 第3章 SPARQL的模糊化
• 3.1 模糊度真值
• 3.1.1 rdfs：truth数据类型
• 3.1.2 rdf:truth属性
• 3.2 SPARQL语言词汇的模糊化
• 3.2.1 谓语的模糊化
• 3.2.2 修饰语的模糊化
• 3.2.3 比较语的模糊化
• 3.2.4 量词的模糊化
• 3.3 SPARQL查询表达式的模糊化
• 3.3.1 比较表达式的模糊化
• 3.3.2 逻辑表达式的模糊化
• 3.3.3 条件表达式的模糊化
• 3.4 fSPARQL语法
• 3.5 小结
• 第4章 fSPARQL2XQuery中的映射模型
• 4.1 OWL DL与XML/Schema之间的映射
• 4.2 fSPARQL转换成XQuery的映射模型
• 4.2.1 映射的表示
• 4.2.2 映射的详细描述
• 4.2.3 XPath集合操作符
• 4.2.4 XPath集合之间的关系
• 4.3 小结
• 第5章 fSPARQL2XQuery查询转换过程
• 5.1 fSPARQL图形模式标准化
• 5.2 确定变量类型
• 5.3 处理本体三元组
• 5.4 变量的绑定
• 5.4.1 变量绑定算法
• 5.4.2 变量绑定规则
• 5.4.3 三元组的XPath集合关系
• 5.5 基本图类型（BGP）到XQuery的转换
• 5.5.1 BGP2XQuery算法
• 5.5.2 主语转换（Subject Translatiaon）算法
• 5.5.3 谓语转换（Predicate Translation）算法
• 5.5.4 宾语转换（Object Translation）算法
• 5.5.5 Filter转换（Filter Translation）算法
• 5.5.6 Filter中模糊表达式转化规则
• 5.5.7 创建返回从句（Build Return Clause）算法
• 5.6 解序列修饰符的转换
• 5.7 查询形式的转换
• 5.7.1 Select查询转换
• 5.7.2 ASK查询转换
• 5.7.3 Construct查询转换
• 5.7.4 Describe查询转换
• 5.8 小结
• 第6章 原型系统及实验结果分析
• 6.1 系统结构
• 6.2 开发平台和工具
• 6.3 XML的模糊SPARQL查询的实现实例
• 6.4 fSPARQL到XQuery的转换的性能评价
• 6.4.1 评价方案
• 6.4.2 正确性评估
• 6.4.3 转换时间评估
• 6.4.4 查询时间评估
• 6.5 小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望和进一步的工作
• 参考文献
• 致谢