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語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展使資源描述框架(RDF)的數(shù)據(jù)量迅速增長(zhǎng),導(dǎo)致其對(duì)存儲(chǔ)空間與傳輸帶寬的要求不斷提高?,F(xiàn)有的通用壓縮方法和RDF專用壓縮方法可以解決該問(wèn)題,但仍存在數(shù)據(jù)冗余。為此,提出一種基于差分編碼的RDF分組壓縮算法。將RDF數(shù)據(jù)根據(jù)連接賓語(yǔ)的謂語(yǔ)組合進(jìn)行分組,在消除賓語(yǔ)冗余的同時(shí)進(jìn)一步減少謂語(yǔ)冗余。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)分組后得到的主語(yǔ)序列,通過(guò)引入差分編碼技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化其存儲(chǔ)空間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與Pain、HDT和HDT++算法相比,該算法在結(jié)構(gòu)化程度低的 Archives hub、 Linkedmdb、 rdfabout和 Dbpedia數(shù)據(jù)集中可獲得平均17%的性能提升,在結(jié)構(gòu)化程度高的 dbtune數(shù)據(jù)集中可獲得23%的性能提升,表明其對(duì)于不同結(jié)構(gòu)化程度的數(shù)據(jù)集均具有較好的RDF壓縮性能。
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