SPARQL-S：基于模式的查询优化与知识图谱的高效查询系统

本文主要探讨了"SPARQL中基于模式的查询重写"这一主题，针对语义网络和RDF社区日益增长的关注点，作者Lili Jiang和Jie Luo来自北京航空航天大学计算机科学与工程学院的State Key Laboratory of Software Development Environment，他们提出了SPARQL-S系统。SPARQL-S旨在提升在拥有有意义的本体和大量RDF数据的语境下，SPARQL查询的执行速度和效率。 传统的SPARQL蕴含推理大多依赖于衍生额外的事实，而SPARQL-S则采取了一种不同的策略。其核心思想是通过概念蕴含（concept entailment）从本体中吸收更多的蕴含信息，并将这些信息融入到查询中。具体来说，系统首先对原始的SPARQL查询进行重写，以便包含来自本体的概念蕴含背景知识（BGPs），然后利用分布式图计算框架如GraphX来执行查询。这样做能够更有效地利用本体结构，减少查询执行中的复杂性和资源消耗。 SPARQL-S的引入对于处理大规模、复杂的语义网络查询至关重要，因为它不仅考虑了查询的精确性，还优化了性能。关键词包括：SPARQL、本体、蕴含、查询重写以及GraphX。这项工作对于改善语义Web查询处理的效率和实用性具有重要意义，为研究人员和开发者提供了新的思考角度和实践工具，对于推进语义Web技术的发展具有积极的推动作用。