[发明专利]一种基于关键字上下文的SPARQL查询语句自动生成方法

摘要

一种基于关键字上下文的SPARQL查询语句自动生成方法，属于数据库技术应用领域。包括：采用RDF数据到标签图的映射方法，基于实体类型和实体之间关系对RDF标签图进行模式摘要处理；构建包含节点在RDF标签图中位置信息的两层关键字索引；利用关键字索引将用户输入的关键字映射至RDF标签图中节点，采用后向搜索算法在RDF模式图中寻找包含关键字的子图；最后基于子图与用户查询意图的相关度对结果进行计分排序，将得分较高的结果转化为SPARQL查询语句。本发明提出的SPARQL查询语句自动生成方法，能够根据关键字准p确、高效地生成符合用户查询意图的SPARQL查询语句，达到帮助用户快速查询信息的目的。

主权项

一种基于关键字上下文的SPARQL查询语句自动生成方法，其特征在于该方法包括：第1、采用RDF数据到标签图的映射方法，基于实体类型和实体之间关系对RDF标签图进行模式摘要处理；第1.1、将RDF数据映射为一个标签图，定义1：RDF数据映射为一个标签图，用三元组G＝(V,L,E)表示，其中：①.V＝VE∪VC∪VL为顶点集，VE表示实体节点集合，VC表示类型节点集合，VL表示文字节点集合；②.L＝LR∪LA∪{type,subClassOf}为边上标签集合，LR表示实体节点之间边的标签集合，LA表示连接实体节点和文字节点边的标签集合，type表示描述实体类型的标签，subClassOf表示描述类型层级关系的标签；③.为边集合，其中v1和v2为V中的元素，e为L中的元素，表示由v1指向v2的标签为e的边，满足以下条件：a)e∈LR当且仅当v1,v2∈VE，b)e∈LA当且仅当v1∈VE,v2∈VL，c)e＝type当且仅当v1∈VE,v2∈VC，d)e＝subClassOf当且仅当v1,v2∈VC；第1.2、对RDF标签图进行模式摘要处理，生成RDF模式图，定义2：一个RDF标签图G＝(V,L,E)经过模式摘要处理生成一个RDF模式图，用三元组GS＝(VS,LS,ES)表示，其中：①.VS＝VC，LS＝LR∪{subClassOf}，其中v1S和v2S为VS中的元素，eS为LS中的元素，表示由v1S指向v2S的标签为eS的边；②.vS∈VS代表VE中所有vS类型的实体节点，即③.当且仅当对于v1∈[[v1S]]和v2∈[[v2S]]存在第2、构建包含节点在RDF标签图中位置信息的两层关键字索引；第2.1、为RDF标签图建立词表，定义3：一个RDF标签图G＝(V,L,E)的词表为集合TG＝TC∪TL∪TR∪TA，其中TC、TL、TR和TA分别表示VC、VL、LR和LA中词项的集合；第2.2、对TC和TR中词项建立倒排索引，将词项直接映射至RDF标签图中节点；对TL和TA中词项建立两层关键字索引，将词项通过包含RDF标签图中位置信息的B树结构映射至RDF标签图中节点；定义4：一个RDF标签图G＝(V,L,E)中节点为一个三元组n＝(vC,lA,vL)，其中：①.vC∈VC,lA∈LA,vL∈VL；②.存在边type(v,vC)∈E和lA(v,vL)∈E；③.满足以下条件：a)lA＝null,vL＝null当且仅当词项出现在vC中；b)lA≠null,vL＝null当且仅当词项出现在lA中；c)lA≠null,vL≠null当且仅当词项出现在vL中；d)vC≠null；定义5：一个RDF标签图中节点n＝(vC,lA,vL)的位置信息为vC；第3、利用关键字索引将用户输入的关键字映射至RDF标签图中节点，采用后向搜索算法在RDF模式图中寻找包含关键字的子图；第3.1、对用户输入的关键字进行预处理，生成关键字查询，定义6：一个关键字查询为一个序列q＝{w1,...,wn}，其中wi为词项；第3.2、利用倒排索引将关键字查询中的部分词项映射至RDF标签图中类型节点，并将这些节点及其在RDF模式图中的邻近节点的集合作为该查询的位置信息；第3.3、利用两层关键字索引，结合查询的位置信息将关键字查询中的其余词项映射至RDF标签图中实体节点和文字节点；第3.4、采用后向搜索算法在RDF模式图中寻找包含关键字的子图；第4、基于子图与用户查询意图的相关度对结果进行计分排序，将得分较高的结果转化为SPARQL查询语句；第4.1、根据用户输入关键字的上下文关系，对结果子图中包含关键字的节点与用户查询意图的相关度进行计分，包含关键字的节点称为关键字节点；第4.2、结合子图中关键字节点的得分和子图的路径长度，对结果子图进行计分排序，定义7：关键字节点n与用户查询意图的相关度记作score(n)，结果子图的路径长度记作PL，则结果子图与用户查询意图的相关度定义为：第4.3、将得分较高的结果子图转化为SPARQL查询语句。