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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Compressed, Inference-Enabled Encoding Scheme for RDF Stream Processing

verfasst von : Jérémy Lhez, Xiangnan Ren, Badre Belabbess, Olivier Curé

Erschienen in: The Semantic Web

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The number of sensors producing data streams at a high velocity keeps increasing. This paper describes an attempt to design an inference-enabled, distributed, fault-tolerant framework targeting RDF streams in the context of an industrial project. Our solution gives a special attention to the latency issue, an important feature in the context of providing reasoning services. Low latency is attained by compressing the scheme and data of processed streams with a dedicated semantic-aware encoding solution. After providing an overview of our architecture, we detail our encoding approach which supports a trade-off between two common inference methods, i.e., materialization and query reformulation. The analysis of results of our prototype emphasize the relevance of our design choices.

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Fußnoten
Literatur
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Metadaten
Titel
A Compressed, Inference-Enabled Encoding Scheme for RDF Stream Processing
verfasst von
Jérémy Lhez
Xiangnan Ren
Badre Belabbess
Olivier Curé
Copyright-Jahr
2017
Buch
The Semantic Web

Print ISBN: 978-3-319-58450-8

Electronic ISBN: 978-3-319-58451-5

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-58451-5_6

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    Bildnachweise