在笔记本电脑上创建和查询维基数据的个性化版本
Creating and Querying Personalized Versions of Wikidata on a Laptop
摘要：
今天的应用程序开发人员有三种选择来利用维基数据中的知识：他们可以下载JSON或RDF格式的维基数据转储，他们可以使用维基数据API来获取有关单个实体的数据，或者他们可以使用维基数据SPARQL端点。这些方法都不能支持复杂但常见的查询用例，例如检索大量数据或聚合大部分维基数据。本文介绍了KGTK Kypher，一种查询语言和处理器，允许用户在笔记本电脑上创建维基数据的个性化变体。我们提出了几个用例，说明Kypher使用户能够在笔记本电脑上的完整Wikidata KG上运行的分析类型，结合来自外部资源（如DBpedia）的数据。这些用例的Kypher查询在笔记本电脑上运行的速度比在强大的服务器上运行的维基数据克隆上的等效SPARQL查询快得多，超时限制为24小时。
英文摘要：
Application developers today have three choices for exploiting the knowledge present in Wikidata: they can download the Wikidata dumps in JSON or RDF format, they can use the Wikidata API to get data about individual entities, or they can use the Wikidata SPARQL endpoint. None of these methods can support complex, yet common, query use cases, such as retrieval of large amounts of data or aggregations over large fractions of Wikidata. This paper introduces KGTK Kypher, a query language and processor that allows users to create personalized variants of Wikidata on a laptop. We present several use cases that illustrate the types of analyses that Kypher enables users to run on the full Wikidata KG on a laptop, combining data from external resources such as DBpedia. The Kypher queries for these use cases run much faster on a laptop than the equivalent SPARQL queries on a Wikidata clone running on a powerful server with 24h time-out limits.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
