Journal of KIISE:Databases (한국정보과학회논문지:데이타베이스)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

A Scalable Change Detection Technique for RDF Data using a Backward-chaining Inference based on Relational Databases

관계형 데이터베이스 기반의 후방향 추론을 이용하는 확장 가능한 RDF 데이타 변경 탐지 기법

  • 임동혁 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 이상원 (성균관대학교 정보통신공학부) ;
  • 김형주 (서울대학교 컴퓨터공학부)
  • Received : 2010.02.24
  • Accepted : 2010.07.22
  • Published : 2010.08.15
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Recent studies on change detection for RDF data are focused on not only the structural difference but also the semantic-aware difference by computing the closure of RDF models. However, since these techniques which take into account the semantics of RDF model require both RDF models to be memory resident, or they use a forward-chaining strategy which computes the entire closure in advance, it is not efficient to apply them directly to detect changes in large RDF data. In this paper, we propose a scalable change detection technique for RDF data, which uses a backward-chaining inference based on relational database. Proposed method uses a new approach for RDF reasoning that computes only the relevant part of the closure for change detection in a relational database. We show that our method clearly outperforms the previous works through experiment using the real RDF from the bioinformatics domain.

최근의 RDF 변경 탐지 기법들은 구조적인 변경 이외에, RDF 모델의 클로저를 적용하여 변경부분을 탐지하는 의미적 변경도 다룬다. 하지만, 기존의 의미적 변경을 고려하는 탐지 기법들은 메모리 저장 공간에 전체 트리플 집합을 적재하여 변경 내용을 탐지하거나, RDF 모델의 클로저를 미리 계산하는 전방향 추론을 사용하기 때문에 대용량 RDF 데이터의 변경 탐지에 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 기반의 후방향 추론 기법을 사용하는 변경 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 관계형 데이터베이스에서 변경 탐지에 사용 가능한 트리플들에 대해서만 추론을 수행한다. 생물 정보 도메인에서 사용되는 실제 RDF 데이터들에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 기법이 더 효율적임을 보인다.

Keywords

References

  1. G. Klyne et al., "Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax," W3C Recommendation, 2004.
  2. G. Flouris et al., "Ontology Change: Classification and survey," The Knowledge Engineering Review, vol.23, no.2, 2008.
  3. T. Berners-Lee and D. Connolly, "Delta: An Ontology for the Distribution of Differences Between RDF Graphs," http://www.w3c.org/DesignIssues/Diff, 2004.
  4. M. Volkel et al., "SemVersion: An RDF-based Ontology Versioning System," Proc. of ICWI, 2006.
  5. D. Zeginis et al., "On the Foundation of Computing Deltas between RDF Models," Proc. of ISWC, 2007.
  6. D. H. Im and H. J. Kim, "Efficient Change Detection between RDF Models Using Backward Chaining Strategy," Journal of KIISE : Computing Practice and Letters, vol.15, no.2, 2009 (in Korean).
  7. C. Bizer, T. Heath and T. Berners-Lee, "Linked Data – The Story So Far," International Journal on Semantic Web and Information Systems, vol.5, no.3, 2009.
  8. E. Leonardi et al., "XANDY: Detecting Changes on Large Unordered XML Documents using Relational Databases," Proc. of DASFAA, 2005.
  9. P. Hayes et al., "RDF Semantics," Technical Report, W3C Recommendataion, 2004.
  10. J. J. Carroll et al., "Jena: implementation the semantic web recommendation," Proc. of WWW, 2003.
  11. J. Broekstra et al., "Sesame: A Generic Architecture for Storing and Querying RDF and RDF Schema," Proc. of ISWC, 2002.