度解耦 RDF 图中的 RDF 实例排序
数据库
2018-09-06 v1
摘要
在过去十年中，RDF 作为一种新型标准化数据模型出现，信息检索等领域的大量知识被适配到 RDF 图上。图数据库中的一个常见任务是基于中心性度量（如 PageRank 和 HITS）为节点定义重要性分数。大多数策略高度依赖于节点的度。然而，在一些称为度解耦 RDF 图的 RDF 图中，重要性的概念与节点度并不直接相关。因此，本文首先针对度解耦 RDF 图提出了三种新的节点重要性度量，称为 InfoRank I、II 和 III。然后，使用 IMDb 数据集将所提出的度量与传统 PageRank 及其他常见中心性度量进行比较。
引用
@article{arxiv.1809.01622,
title = {Ranking RDF Instances in Degree-decoupled RDF Graphs},
author = {Elisa S. Menendez and Marco A. Casanova and Mohand Boughanem and Luiz André P. Paes Leme},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.01622},
year = {2018}
}