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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 236 - 239 (4page)
이용수
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AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 맵리듀스를 사용한 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
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