Several application scenarios in th

Several application scenarios in the Web of Data share the need to identify the commonalities between a pair of RDF resources. Motivated by such needs, we propose the definition and the computation of Least Common Subsumers (LCSs) in RDF. To this aim, we provide some original and fundamental reformulations, to deal with the peculiarities of RDF. First, we adapt a few definitions from Graph Theory to paths and connectedness in RDF-graphs. Second, we define rootedRDF-graphs (r-graphs), in order to focus on a particular resource inside an RDF-graph. Third, we change the definitions of LCSs originally set up for Description Logics to r-graphs. According to the above reformulations, we investigate the computational properties of LCS in RDF, and find a polynomial-time characterization using a form of graph composition. This result remarkably distinguishes LCSs from Entailment in RDF, which is an NP-complete graph matching problem. We then devise algorithms for computing an LCS. A prototypical implementation works as a proof-of-concept for the whole approach in three application scenarios, and shows usefulness and feasibility of our proposal. Most of our examples are taken directly from real datasets, and are fully replicable thanks to the fact that the choice about which triples are selected for the computation is made explicit and flexible.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สถานการณ์ประยุกต์ต่าง ๆ ในเว็บข้อมูลต้องระบุ commonalities ระหว่างคู่ของ RDF ทรัพยากรที่ใช้ร่วมกัน แรงบันดาลใจจากความต้องการดังกล่าว เราเสนอคำนิยามและการคำนวณอย่างน้อยใน RDF ทั่วไป Subsumers (LCSs) เพื่อจุดมุ่งหมายนี้ เราให้บางเดิม และพื้นฐาน reformulations การจัดการกับลักษณะของ RDF ครั้งแรก เราปรับกี่คำนิยามจากทฤษฎีกราฟเส้นทางและความเชื่อมโยงในกราฟ RDF ที่สอง เรากำหนด rootedRDF-กราฟ (r-กราฟ), เพื่อเน้นเฉพาะทรัพยากรภายใน RDF-กราฟ ที่สาม เราเปลี่ยนคำนิยามของ LCSs ถูก ตั้งค่าสำหรับ Logics อธิบายถึงกราฟ r ตาม reformulations ข้างต้น เราตรวจสอบคุณสมบัติเชิงคำนวณของ LCS ใน RDF และหาสมบัติพหุนามเวลาที่ใช้รูปแบบขององค์ประกอบของกราฟ ผลแตกต่าง LCSs อย่างน่าทึ่งจาก Entailment ใน RDF ซึ่งเป็นข้อสอบกราฟตรงปัญหา เราแล้วประดิษฐ์อัลกอริทึมสำหรับคอมพิวเตอร์ LCS สาขาดำเนินงานเป็นหลักฐานของแนวคิดสำหรับวิธีการทั้งหมดในสามสถานการณ์ประยุกต์ และแสดงประโยชน์และความเป็นไปได้ของข้อเสนอของเรา ตัวอย่างของเราส่วนใหญ่ถ่ายจากชุดจริงข้อมูล และมีขอบคุณจำลองแบบเต็มที่กับความจริงที่เลือกเกี่ยวกับ triples ถูกเลือกสำหรับการคำนวณที่ชัดเจน และยืดหยุ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สถานการณ์การประยุกต์ใช้ในหลายเว็บของข้อมูลที่ใช้ร่วมกันจำเป็นที่จะต้องระบุ commonalities ระหว่างคู่ของทรัพยากร RDF แรงบันดาลใจจากความต้องการดังกล่าวเราจึงนำเสนอความหมายและการคำนวณ Subsumers อย่างน้อยทั่วไป (LCSS) ใน RDF เพื่อจุดประสงค์นี้เราให้บาง reformulations เดิมและพื้นฐานในการจัดการกับลักษณะของ RDF ครั้งแรกที่เราปรับตัวได้ไม่กี่คำจำกัดความจากทฤษฎีกราฟเส้นทางและการเชื่อมโยงใน RDF-กราฟ ประการที่สองเรากำหนด rootedRDF-กราฟ (R-กราฟ) เพื่อที่จะมุ่งเน้นทรัพยากรโดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใน RDF กราฟ ประการที่สามเราเปลี่ยนคำจำกัดความของ LCSS เดิมตั้งค่าสำหรับคำอธิบาย Logics เพื่อ R-กราฟ ตามที่ reformulations ข้างต้นเราจะตรวจสอบคุณสมบัติการคำนวณของ LCS ใน RDF และหาลักษณะพหุนามเวลาโดยใช้รูปแบบขององค์ประกอบกราฟ ผลที่ได้นี้น่าทึ่งที่แตกต่างจาก LCSS entailment ใน RDF ซึ่งเป็นเอ็นพีบริบูรณ์ปัญหากราฟการจับคู่ จากนั้นเราจะประดิษฐ์อัลกอริทึมสำหรับการคำนวณ LCS การดำเนินแม่บททำงานเป็นหลักฐานของแนวคิดสำหรับวิธีการทั้งในสามสถานการณ์การประยุกต์ใช้และแสดงให้เห็นประโยชน์และความเป็นไปได้ของข้อเสนอของเรา ส่วนใหญ่ของเรามีตัวอย่างโดยตรงจากชุดข้อมูลจริงและขอบคุณจำลองอย่างเต็มที่เพื่อให้ความจริงที่ว่าทางเลือกที่เกี่ยวกับการที่อเนกประสงค์ได้รับการคัดเลือกในการคำนวณที่ถูกสร้างขึ้นอย่างชัดเจนและมีความยืดหยุ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลายโปรแกรมสถานการณ์ในเว็บข้อมูลแบ่งปันต้องระบุสิ่งที่เหมือนกันระหว่างคู่ของทรัพยากร RDF . แรงจูงใจจากความต้องการดังกล่าวได้เสนอนิยามและการคำนวณทั่วไปอย่างน้อย subsumers ( lcss ) RDF . เพื่อจุดมุ่งหมายนี้เราให้บางฉบับ และพื้นฐาน reformulations เพื่อจัดการกับลักษณะของข้อมูล . ครั้งแรก เราปรับไม่กี่คำนิยามจากทฤษฎีกราฟเพื่อเส้นทางและการเชื่อมโยงข้อมูลในกราฟ ประการที่สอง เรากำหนด rootedrdf กราฟ ( r-graphs ) เพื่อมุ่งเน้นเฉพาะทรัพยากรภายในข้อมูลกราฟ สาม เราเปลี่ยนคำนิยามของ lcss ชุดเดิมขึ้นเพื่ออธิบายเหตุผลให้ r-graphs . ตามไป reformulations ข้างต้น , เราตรวจสอบคุณสมบัติของนักคำนวณใน RDF และหาลักษณะเฉพาะเวลาพหุนามโดยใช้รูปแบบขององค์ประกอบของกราฟ ผลดังกล่าวแตกต่างจาก entailment lcss ในขยะ ซึ่งเป็นปัญหาเอ็นพีสมบูรณ์กราฟที่ตรงกัน . เราก็คิดอัลกอริทึมสำหรับการคำนวณเป็นเดือน . ใช้งานแบบงานเป็นหลักฐานของแนวคิดสำหรับวิธีการทั้งสามโปรแกรมในสถานการณ์และแสดงให้เห็นถึงประโยชน์และความเป็นไปได้ของข้อเสนอของเรา ที่สุดของตัวอย่างของเราที่ถ่ายโดยตรงจากข้อมูลที่แท้จริงและเต็มสามารถจําลองแบบต้องขอบคุณที่เลือกเรื่องที่อเนกประสงค์ไว้สำหรับการคำนวณได้ อย่างชัดเจน และมีความยืดหยุ่น