RDF图上的关键词搜索——一种查询图组装方法

关键词搜索为普通用户提供了一种易于使用的查询RDF数据的接口。给定输入关键词，本文研究如何准确且高效地组装一个能够代表用户查询意图的查询图。基于输入关键词，我们首先获取基本的查询图构建块，如实体/类顶点和谓词边。然后，我们正式定义了查询图组装（QGA）问题。遗憾的是，我们在理论上证明了QGA是一个NP完全问题。为了解决该问题，我们设计了一些启发式下界，并提出了一种基于二分图匹配的最佳优先搜索算法。该算法的时间复杂度为 $O(k^{2l} \cdot l^{3l})$，其中 $l$ 是关键词的数量，$k$ 是一个可调参数，即允许每个关键词匹配的候选实体/类顶点和谓词边的最大数量。尽管QGA是难解的，但在实际中 $l$ 和 $k$ 都很小。此外，该算法的时间复杂度不依赖于RDF图的大小，这保证了我们的系统在大型RDF图上具有良好的可扩展性。在DBpedia和Freebase上的实验证实了我们的系统在有效性和效率上的优越性。