How Many and What Types of SPARQL Queries can be Answered through Zero-Knowledge Link Traversal?
当前查询Web of Data的实际方法是通过SPARQL协议，其中客户端通过SPARQL端点向服务器发送查询。与HTTP服务器相反，提供和维护一个健壮和可靠的端点需要大量的工作，而不是所有的发布者都愿意或能够做到。另一种查询评估方法是通过链接遍历，其中通过实时的解引用在线Web资源（URI）来回答查询。虽然已经提出了用于这种基于查找的查询评估方法的几种方法，但是不存在对可以在实况Web上直接回答的查询的类型（模式）的分析，而不访问本地或远程端点，并且没有可用数据源的先验知识。在本文中，我们首先提供了一种方法来检查是否可以通过零知识链接遍历（而不访问端点）回答SPARQL查询（SPARQL端点上进行评估），并分析了一个大语料库的真实SPARQL查询日志的频率和分布的可回答和不可回答的查询模式。随后，我们提供了一个算法，用于将应答查询转换为绕过端点的SPARQL-LD查询。我们报告的转换查询的效率的实验结果，并讨论了这种查询评估方法的优点和局限性。
2018-12-13 cs.DB
On foundational aspects of RDF and SPARQL
我们考虑的建议，万维网联盟（W3C）的资源描述框架（RDF）和相关的查询语言SPARQL。我们提出了一个新的形式化框架，范畴理论的基础上，提供了明确和简洁的形式化定义的主要基本特征的RDF和SPARQL。我们建议定义RDF图的概念，以及SPARQL基本图形模式的一些嵌套类别的对象。这使得人们可以明确，特别是，空白节点的作用。此外，我们认为基本SPARQL CONSTRUCT和SELECT查询和形式化的操作语义后，一种新的代数图变换方法称为POIM。
2020-03-16 cs.DB cs.FL cs.PL
Extending SPARQL to Support Entity Grouping and Path Queries
在大型图中有效地找到给定查询的相关子图和路径的能力在包括科学数据分析、社交网络和商业智能的许多应用中是重要的。目前，有很少的支持，没有有效的方法来表达和执行这样的查询。本文提出了一个数据模型和一个查询语言来解决这个问题。贡献包括支持以下的构造和选择：（i）文件夹节点，表示一组相关实体，以及（ii）路径节点，表示一组路径，其中路径是图中两个或更多个实体的传递关系。路径和路径可以被存储并用于将来的查询。我们介绍FPSPARQL，这是一个扩展的SPARQL支持文件夹和路径节点。我们已经实现了一个查询引擎，支持FPSPARQL和评估结果表明，它的可行性和查询大型图数据集的效率。
2012-11-21 cs.DB
From Shapes to Shapes: Inferring SHACL Shapes for Results of SPARQL CONSTRUCT Queries (Extended Version)
University of Koblenz（科布伦茨大学）；University of Stuttgart（斯图加特大学）；University of Southampton（南安普顿大学）
该研究针对SPARQL CONSTRUCT查询输出图形状约束难预判的问题，聚焦SCCQ查询子集与Simple SHACL形状子集，形式化定义最严格输出形状推导问题，提出静态分析算法并证明其可靠性与复杂度。
2024-02-13 cs.AI cs.DB cs.LO
Towards a theory of Façade-X data access: satisfiability of SPARQL basic graph patterns
Università Telematica San Raffaele（圣拉法埃勒远程大学）；The Open University（开放大学）
本文构建了Façade-X数据访问的理论框架，研究SPARQL基本图模式的可满足性，提出算法和实验验证，为知识图谱的数据集成系统优化提供基础。
2026-05-08 cs.DB
An Algebraic Graph Transformation Approach for RDF and SPARQL
我们考虑了万维网联盟（W3C）关于RDF框架及其相关的查询语言SPARQL的建议。我们提出了一个新的形式化框架，范畴理论的基础上，提供了明确和简洁的形式化定义的主要基本特征的RDF和SPARQL。我们定义RDF图以及SPARQL基本图模式作为一些嵌套类别的对象。这使得人们可以明确，特别是，空白节点的作用。此外，我们认为基本SPARQL CONSTRUCT和SELECT查询和形式化的操作语义后，一种新的代数图变换方法称为POIM。
2020-12-03 cs.DB cs.PL cs.SC
PHD-Store: An Adaptive SPARQL Engine with Dynamic Partitioning for Distributed RDF Repositories
许多存储库使用通用的RDF模型来发布数据。存储库通常是分布式的并且在地理上是远程的，但是数据是互连的（例如，语义网），并通过SPARQL等语言进行全局查询。由于网络成本和查询的性质，执行时间可能非常高。当前的解决方案试图通过在预处理阶段重新分布所有数据来最小化网络成本，但是存在两个缺点：（i）重新分布是基于可能不会使许多未来查询受益的统计学的;以及（ii）即使对于中等大小的数据集，预处理阶段也非常昂贵。在本文中，我们提出了PHD-Store，一个SPARQL引擎的分布式RDF存储库。我们的系统不假设任何特定的初始数据放置，也不需要验证;因此，它最大限度地减少了启动成本。最初，PHD-Store使用可能较慢的分布式半连接算法来回答查询，但通过增量地重新分配频繁访问的数据来动态地适应查询负载。重分发的方式是，未来的查询可以受益于快速的基于散列的并行执行。我们对合成数据和真实数据的实验验证了PHD-Store可以扩展到非常大的数据集;许多存储库;收敛到与现有方法相当或更好的分区质量;并且执行大型查询负载的速度比我们的竞争对手快1到2个数量级。
2014-05-20 cs.DB
Processing SPARQL Queries Over Distributed RDF Graphs
我们提出了在分布式环境中处理大型RDF图上的SPARQL查询的技术。我们采用“部分评估和组装”框架。查询SPARQL查询Q等价于在RDF图G上找到查询图Q的子图匹配。基于分布式图上子图匹配的性质，我们在RDF图G的每个片段中引入局部部分匹配作为部分答案。对于组装，我们提出了两种方法：集中式组装和分布式组装。我们从理论和实验两方面分析了我们的算法。大量的实验在真实的和基准RDF存储库的数十亿个三元组证实，我们的方法是优于国家的最先进的方法在系统的性能和可扩展性。
2016-03-21 cs.DB cs.DC
Efficient SPARQL Autocompletion via SPARQL
我们将展示如何实现快速自动完成非常大的知识库上的SPARQL查询。在SPARQL查询主体中的任何位置，自动完成都建议匹配主语、谓语或宾语。这些建议是上下文敏感的，因为它们会导致非空结果，并根据它们与已键入的查询部分的相关性进行排名。可以通过前缀搜索所需主语、谓语或宾语的名称和别名来缩小建议范围。所有建议本身都是通过SPARQL查询获得的，我们称之为自动完成查询。对于现有的SPARQL引擎，这些查询在大型知识库上非常慢。我们提出了各种现有的SPARQL引擎的算法和工程改进，使这些自动完成查询有效地执行。我们提供了一个广泛的评估各种建议的方法在三个大的知识库，包括维基数据（6.9B三元组）。我们探讨的建议和自动完成查询的处理时间的相关性之间的权衡。我们比较我们的结果与两个广泛使用的SPARQL引擎，Virtuoso和Blazegraph。在Wikidata上，我们以低于秒的响应时间为超过90%的大型和多样化的数千个自动完成查询实现了完全敏感的建议。完全再现性材料、交互式评估Web应用程序和演示可在https://ad.informatik.uni-freiburg.de/publications上获得。
2021-04-29 cs.DB cs.HC cs.IR
STREAK: An Efficient Engine for Processing Top-k SPARQL Queries with Spatial Filters
地理空间数据在应急、运输、农业等关键应用中的重要性，促使许多RDF处理引擎采用最新的GeoSPARQL标准。除了地理空间数据的大型存储库之外，LinkedGeoData、OpenStreetMap等--空间数据也经常在自动构建的知识库中找到，如Yago和WikiData。虽然已经有了在RDF/SPARQL中有效处理空间数据的研究工作，但很少有人致力于构建能够整体处理复杂SPARQL查询以及空间过滤器的端到端系统。在本文中，我们提出了条纹，RDF数据管理系统，旨在支持广泛的查询与空间过滤器，包括复杂的连接，top-k，高阶关系的空间丰富的数据库。Streak引入了各种新颖的功能，例如空间和非空间实体的仔细标识符编码策略，使用语义感知的四叉树索引，允许提前终止和巧妙地使用零计划切换成本的自适应查询处理。我们表明，Streak可以扩展到一些最大的公开可用的语义数据资源，如Yago 3和LinkedGeoData，其中包含空间实体和可量化的谓词，用于结果排名。对于实验评估，我们专注于top-k距离连接查询，并证明Streak优于流行的空间连接算法以及最先进的端到端系统，如Virtuoso和PostgreSQL。
2017-10-20 cs.DB
Hierarchical Characteristic Set Merging for Optimizing SPARQL Queries in Heterogeneous RDF
特征集（CS）基于表征其主题节点的属性集来组织RDF三元组。这个概念最近在索引技术中使用，因为它可以捕获RDF数据的隐式模式。虽然大多数基于CS的方法在空间和查询性能方面都有显著的改进，但它们在存在模式异构性的情况下表现不佳，即，当CS的数量变得非常大时，导致高度分区的数据组织。在本文中，我们解决这个问题，通过引入一种新的技术，合并CS的层次结构的基础上。我们的技术采用了一个网格来捕捉CS之间的层次关系，确定密集的CS和合并密集的CS与他们的祖先，从而减少CS的大小以及它们之间的联系。我们实现了我们的算法上的关系骨干，其中每个合并的CS存储在一个关系表中，我们进行了广泛的实验研究，以评估性能和合并的RDF数据集的存储和查询的影响，表明显着的改进。
2018-09-07 cs.DB
Using Linguistic Analysis to Translate Arabic Natural Language Queries to SPARQL
The Islamic University of Gaza（伊斯兰大学（加沙））
语义网基于逻辑的机器可理解的框架往往挑战天真的用户，当他们试图查询基于本体的知识库。现有的研究工作已经接近这个问题，通过引入自然语言（NL）接口的本体。这些NL接口具有基于NL用户查询构造SPARQL查询的能力。然而，大多数努力仅限于用英语表达的查询，并且它们通常受益于英语NLP工具的进步。然而，很少有研究已经做了支持查询的阿拉伯语内容的语义Web上使用NL查询。本文提出了一种独立于领域的方法，利用语言分析将阿拉伯语NL查询转换为SPARQL。基于对名词短语（NPs）的特殊考虑，我们的方法使用语言解析器从阿拉伯语解析树中提取NPs和关系，并将它们与底层本体进行匹配。然后，它利用本体中的知识将NP分组为基于三重的表示。通过提取目标和修饰符，并将它们解释为SPARQL，最终生成SPARQL查询。对高级语义特征包括否定、连词和转折修饰语的解释也得到了支持。使用OWL测试数据和查询数据集对该方法进行了验证，结果证实了该方法将阿拉伯语NL查询转换为SPARQL的可行性。
2015-08-06 cs.AI cs.CL cs.DB
Sapphire: Querying RDF Data Made Simple
链接开放数据（LOD）云中的RDF数据对于许多不同的应用程序都非常有价值。为了释放这些数据的全部价值，用户应该能够对LOD云中的RDF数据集发出复杂的查询。SPARQL可以表达这样复杂的查询，但是构造SPARQL查询对用户来说可能是一个挑战，因为它需要知道被查询的数据集的结构和词汇。在本文中，我们介绍了蓝宝石，一个工具，帮助用户编写语法和语义正确的SPARQL查询，而无需事先了解查询数据集。Sapphire通过根据查询数据提供自动完成建议，以交互方式帮助用户键入查询。在发出查询后，Sapphire会提供更改查询的建议，以更好地满足用户的需求。我们基于性能实验和用户研究对Sapphire进行了评估，并表明它优于竞争方法。
2018-09-13 cs.DB
Efficient Cloud-edge Collaborative Approaches to SPARQL Queries over Large RDF graphs
Hunan University（湖南大学）；University of Waterloo（滑铁卢大学）；Peking University（北京大学）
本文提出一种高效云边协同方法，通过引入模式诱导子图和混合整数非线性规划模型，优化大规模RDF图SPARQL查询的性能。
2026-01-26 cs.DB
RENSA: Rich Environment Metadata to Navigate Shared and Distributed Endpoints for Automated Federated SPARQL Query Generation
Graduate University for Advanced Studies, SOKENDAI（综合研究大学院大学（SOKENDAI））；National Institute of Informatics（信息学研究所）；Database Center for Life Science（生命科学数据库中心）
RENSA是利用扩展SBM的联邦SPARQL查询生成框架，可精准选择数据源、消除ASK查询开销，在LargeRDFBench上表现优异，还能为查询变量推断约束。
2026-09-01 cs.CL cs.DB
All You Need Is CONSTRUCT
在SPARQL中，查询表单SELECT和CONSTRUCT已经成为理论和实践上的几项研究的主题。然而，这种查询的组成和它们的交织时，形成涉及嵌套查询还没有收到很大的兴趣在文献中。我们主要解决的问题，组成这样的查询。为此，我们引入了一种接近SPARQL的语言，在这种语言中，查询可以随意嵌套，包括CONCLUSION CT或SELECT查询形式，并为它提供了一种形式化的语义。这种一致性是由于RDF图的概念扩展到包括诸如变量之类的孤立项。作为这项工作的一个关键特征，我们展示了如何经典的SELECT查询可以很容易地编码为一个特定的情况下，CONSTRUCT查询。
2020-10-02 cs.DB cs.PL
Fast Dual Simulation Processing of Graph Database Queries (Supplement)
图数据库查询语言具有表达性强但计算开销大的模式匹配能力。例如，在SPARQL中插入可选查询子句会立即呈现查询求值问题的Pspace完全性。因此，轻量级图模式匹配关系，例如模拟，最近已经被研究为更昂贵的查询机制的有希望的替代方案，例如，计算子图同构。尽管如此，图模式匹配本身缺乏表达查询能力：所有模式都是由通常的连接结构组合在一起的，为了使解决方案对新兴应用程序有用，更复杂的功能是不可避免的。在本文中，我们通过引入一个新的双模拟SPARQL查询操作过程来弥合这一差距。除了支持SPARQL查询的完整语法结构外，它还具有多项式时间模式匹配的功能，可以计算来自数据库的查询结果的过度近似。此外，为了实现与最先进的数据库系统的运行时竞争，我们开发了一种新的算法解决方案，双模拟图模式匹配，基于一个系统的不等式，允许几个优化算法。最后，我们实现了我们的SPARQL查询，包括UNION，AND和OPTIONAL操作符的过程中，不限于精心设计的模式的合理性。我们的合成和真实世界的图形数据的实验，保证了一个明确的增益图数据库系统时，将新的双重模拟技术。在这篇补充论文中，我们详细介绍了第35届IEEE国际数据工程会议（ICDE 2019）论文集中包含的原始论文“图数据库的快速双重模拟处理”的所有证明，实验结果的讨论和复杂性分析，中国澳门。
2018-10-22 cs.DB
Optimizing SPARQL Query Answering over OWL Ontologies
University of Ulm（乌尔姆大学）；National Technical University of Athens（雅典国家技术大学）
SPARQL查询语言目前正在由万维网联盟（W3C）用所谓的蕴涵机制进行扩展。蕴涵机制定义了如何在比SPARQL标准简单蕴涵更有表达力的语义下评估查询，SPARQL标准简单蕴涵基于子图匹配。查询是非常有表现力的，因为变量可以出现在复杂的概念中，也可以绑定到概念或角色名称。在本文中，我们描述了一个声音和完整的算法OWL直接语义蕴涵制度。我们进一步提出了一些新的优化，如确定一个良好的查询执行顺序，查询重写技术的战略，并显示如何专门的OWL推理任务和概念和角色层次结构，可以用来减少查询执行时间。为了确定一个良好的执行顺序，我们提出了一个基于成本的模型，其中的成本是基于信息的概念和角色的实例，从一个OWL推理建立的模型抽象提取。我们提出了两种排序策略：静态和动态的。对于动态的情况下，我们提高了性能，利用一个单独的聚类方法，允许计算成本函数的基础上，从一个集群的一个单独的样本。我们提供了一个原型实现，并评估所提出的优化的效率。我们的实验研究表明，静态排序通常优于动态的准确统计时，可用。然而，当统计数据不太准确时，这种情况会发生变化，例如，由于不确定性推理的决定。对于超越合取实例查询的查询，我们观察到由于所提出的优化，提高了三个数量级。
2014-02-04 cs.AI cs.DB
Extracting Basic Graph Patterns from Triple Pattern Fragment Logs
Triple Pattern Fragment（TPF）方法实际上是一种以低成本和高服务器可用性发布关联数据的新方法。但是，托管TPF服务器的数据提供程序不能分析它们执行的SPARQL查询，因为它们只接收和评估具有一个三重模式的查询。在本文中，我们提出了LIFT：一个算法来提取基本图形模式（BGP）的执行查询TPF服务器日志。实验结果表明，LIFT算法提取出的BGP具有良好的查准率和查全率，噪声较小。
2019-06-20 cs.DB
Spec-QP: Speculative Query Planning for Joins over Knowledge Graphs
组织以知识图谱（KG）的形式存储来自多个异构源的大量数据。查询这些KG的方法之一是在数据库引擎上使用SPARQL查询。由于SPARQL遵循精确匹配语义，因此查询可能会返回太少或没有结果。最近的作品提出了查询松弛，查询引擎明智地取代查询谓词与类似的谓词使用加权松弛规则挖掘KG。可能的松弛空间可能太大而无法完全探索，并且用户通常只对前k个结果感兴趣，因此这样的查询引擎使用前k个算法进行查询处理。然而，它们可能仍然处理所有的松弛，其中许多答案并不有助于top-k答案。这会导致计算开销和延迟的响应时间。我们提出了Spec-QP，一个查询规划框架，推测性地确定哪些放松将在前k个答案的结果。只有这些弛豫是使用top-k运算符处理的。因此，我们减少了计算开销，实现了更快的响应时间，而不会对结果质量产生不利影响。我们在两个数据集上测试了Spec-QP- XKG和Twitter，以证明我们的规划框架在减少运行时间方面的效率，并且对于支持放松的查询引擎具有合理的准确性。
2017-11-20 cs.DB
Querying RDF Databases with Sub-CONSTRUCTs
图查询语言在应用于图数据库时主要具有两种查询：受关系数据库启发的那些返回表（如SELECT查询）的查询和那些返回图（如SPARQL中的CONCLECT查询）的查询。后者是本文的研究对象。为此，定义了一种核心图查询语言GrAL，重点关注CONSTRUCT查询。GrAL中的递归是涉及所谓GrAL模式的递归过程的最后一步。通过在图上评估查询，可以得到一个图，而通过在图上评估模式，可以得到一组同时涉及图和表的匹配。CONCLUSION CT查询基于CONCLUSION CT模式，子CONCLUSION CT模式不受模式递归定义的限制。GrAL的语义是基于RDF图，略有修改，其中包括接受孤立的节点。RDF图的这种扩展简化了评估语义的定义，评估语义主要由称为Merge的唯一操作捕获。此外，我们将聚合定义为GrAL表达式的一部分，这导致了聚合的原始本地处理。
2021-09-14 cs.DB
Native Execution of GraphQL Queries over RDF Graphs Using Multi-way Joins
提出一种受最坏情况最优算法启发的多路左连接算法，实现GraphQL查询在RDF知识图谱上的原生执行，实验表明在查询运行时间和可扩展性上优于现有最先进方案。
2024-09-19 cs.DB
Adding Logical Operators to Tree Pattern Queries on Graph-Structured Data
随着数据越来越多地被建模为用于表达复杂关系的图，图结构数据上的树模式查询成为现实世界应用中的重要查询类型。大多数实用的查询语言，如XQuery和SPARQL，都支持使用逻辑AND/OR/NOT运算符来定义树模式的结构约束的逻辑表达式。在本文中，（1）我们提出了广义树模式查询（GTPQs），它完全支持结构约束的命题逻辑。(2)本文深入研究了可满足性、包容性和极小化等基本问题，分析了这些问题的计算复杂性和决策过程。(3)我们提出了一个紧凑的图形表示的中间结果和修剪方法，以减少中间结果的大小和连接操作的数量-两个因素，往往损害传统算法的效率，用于评估树模式查询。(4)我们提出了一个有效的算法，用于评估GTPQs使用3跳作为底层的可达性指标。(5)在真实数据集和合成数据集上的实验证明了该算法的有效性和效率，在计算时间上比现有算法快了几倍到几个数量级，即使对于只使用合取操作的传统树模式查询也是如此.
2012-04-16 cs.DB
Efficient query evaluation techniques over large amount of distributed linked data
随着RDF的广泛应用和链接数据量的快速增长，对大量数据的高效查询成为一个重大挑战。在本文中，我们提出了一个家庭的算法查询大量的链接数据在分布式方式。这些查询评估算法独立于数据的存储方式以及查询评估的特定实现。然后，我们使用MapReduce范式提出了这些算法的分布式实现，并进行实验评估，虽然这些算法可以直接翻译成其他分布式处理框架。我们还研究并提出了多个查询分解方法的基本图模式（SPARQL查询的子类），用于提高分布式查询回答的整体性能。这些分解算法的有效性进行了深入的分析。
2022-09-12 cs.DB cs.DC cs.DS
Evaluating Continuous Basic Graph Patterns over Dynamic Link Data Graphs
针对动态关联数据图上的基本图模式（BGP）查询持续评估问题，提出基于查询分解的内存算法，在多项式复杂度下计算增量应答，部分子类可达常数/线性复杂度，可高效维护任意时刻的完整查询结果。
2025-05-16 cs.DB
An Algorithm for Context-Free Path Queries over Graph Databases
RDF（Resource Description Framework）是表示图数据库的标准语言。用于RDF数据库的查询语言通常包括支持路径查询的原语，其链接由属于给定语言的标签的路径连接的图的顶点对。诸如SPARQL之类的语言包括对由正则语言（通过正则表达式）定义的路径的支持。上下文无关路径查询是其语言可以由上下文无关文法定义的路径查询。上下文无关路径查询可以用来实现诸如“同代查询”之类的查询，这些查询不能用正则表达式来表达。本文提出了一种新的上下文无关路径查询处理算法。我们证明了我们的方法的正确性，并显示其运行时间和内存的复杂性。我们通过在Go中实现的原型来展示我们方法的可行性。我们运行我们的原型使用相同的情况下，在最近的作品中提出的研究，比较我们的结果与另一个，最近发表的算法。实验包括合成和真正的RDF数据库。我们的算法可以被看作是向前迈出的一步，实现更有表现力的查询语言。
2020-04-07 cs.DB cs.DS cs.FL
