[发明专利]一种面向MongoDB存储的时态RDF四元组模型及冗余属性消除方法

说明书

本发明请求保护一种面向MongoDB存储的时态RDF四元组模型及冗余属性消除方法，其包括以下步骤：步骤1、构建时态RDF四元组数据模型，将时态信息作为RDF三元组扩展的新增元组，将三元组扩展为蕴含时态信息的四元组模型，并对扩展后的时态RDF四元组数据模型进行定义；步骤2、采用面向文档的非关系型MongoDB数据库对时态RDF四元组实例数据进行存储；步骤3、对存储在MongoDB数据库中文本形式的时态RDF四元组数据使用基于加权的设计算法查找出重复度较高的实例属性，对这些冗余实例属性在已经构建出的本体库中进行消除。本发明所设计基于RDF四元组的查询模型用于具有时态特性的资源时效果较为显著,同时解决了由重复性实例属性造成的本体多义性问题。

技术领域

本发明属于时态数据模型构建与数据语义处理技术相结合的领域，具体是一种面向MongoDB存储的时态RDF四元组模型及冗余属性消除方法。

背景技术

由于现代计算机应用的快速发展与普及，越来越多不同年龄的用户人群和不同领域的社会组织广泛地参与到互联网世界的活动之中，由此而带来的数据容量巨大化、数据格式多样化、数据内容丰富化等特点。而这些数据往往又与时间属性有着千丝万缕的联系。

正是由于应用系统所展示的数据信息都随着时间的更迭而不断变化，在当前大数据、人工智能等技术背景下，挖掘出数据随时间的变化规律变得十分具有意义。由此，基于传统领域的时态数据挖掘技术逐渐得到学术界和工程界的广泛关注和研究。但是，对时间属性数据进行一系列的操作与分析之前，首先需要对现有的数据进行时态建模，为数据添加时态信息的标签，这样能够更好地服务基于时间的数据挖掘技术。

从文档版本管理研究的角度出发，时态模型也提供了一种行之有效的管理方案。而计算机应用系统的逐渐大型化和复杂化也导致了管理系统不断产生的文档版本变得更加繁琐。而目前大多数应用系统采用文档快照或者基于变化内容的方式进行文档的版本管理，但是都存在数据冗余度过大或历史版本恢复性能低下等缺点。时态模型的数据可以根据不同时间查找到文档对象的不同版本，能够综合有效地解决数据冗余度问题和提升历史版本的恢复性能。

而伴随着语义Web和知识工程的发展，资源描述框架(Resource DescriptionFramework,RDF)在数据和知识的表示和处理方面形成了更加系统和全面的技术体系结构，成为知识表示的主要形式之一。基于RDF在数据和知识表示方面的优势，近年来有许多研究者提出使用RDF进行时态数据表示和管理。使用RDF数据模型表示时态数据可以保证时态数据语义的准确和灵活描述，也有助于实现时态数据在物联网场景各种应用中的共享。

另一方面，伴随着语义Web的快速发展，以RDF格式描述的资源数据增多，而现在的RDF存储管理系统已经无法适应RDF数据的高速增长，尤其是在满足大数据存储、高性能查询和低增加修改等需求时更加困难。在开放式环境下构建和维护本体系统时，会出现本体多义性的问题，由于不同的组织或人员对于同一领域的本体库知识实例进行维护或添加时可能会出现重复描述实例的问题，也就是同一对象的不同描述实例可能存在相互矛盾的情况，出现多义性。

本发明的目的在于提供一种面向MongoDB存的时态RDF四元组模型及冗余属性消除方法,针对股票、天气、新闻等具有时间特性的资源时效果较为显著，实现了对时间敏感数据的精确描述，同时解决了本体库知识实例中由于重复性实例属性而造成的本体多义性问题。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种面向MongoDB存储的时态RDF四元组模型及冗余属性消除方法，构建时态RDF四元组数据模型，然后，将时态RDF四元组模型的数据存储到非关系型MongoDB数据库中，最后使用一种基于加权的方法实现对重复性实例属性的查找。本发明所设计模型用于具有时态特性的资源时效果较为显著，同时解决了由重复性实例属性造成的本体多义性问题。本发明的技术方案如下：

一种面向MongoDB存储的时态RDF四元组模型及冗余属性消除方法，其包括以下步骤：