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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Empirical Evaluation of RDF Graph Partitioning Techniques

verfasst von : Adnan Akhter, Axel-Cyrille Ngomo Ngonga, Muhammad Saleem

Erschienen in: Knowledge Engineering and Knowledge Management

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

With the significant growth of RDF data sources in both numbers and volume comes the need to improve the scalability of RDF storage and querying solutions. Current implementations employ various RDF graph partitioning techniques. However, choosing the most suitable partitioning for a given RDF graph and application is not a trivial task. To the best of our knowledge, no detailed empirical evaluation exists to evaluate the performance of these techniques. In this work, we present an empirical evaluation of RDF graph partitioning techniques applied to real-world RDF data sets and benchmark queries. We evaluate the selected RDF graph partitioning techniques in terms of their partitioning time, partitioning imbalance (in sizes), and query run time performances achieved, based on real-world data sets and queries selected using the FEASIBLE benchmark generation framework.

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Fußnoten
4
Please see T-Test tab of the excel sheet goo.gl/fxa4cJ.
 
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Metadaten
Titel
An Empirical Evaluation of RDF Graph Partitioning Techniques
verfasst von
Adnan Akhter
Axel-Cyrille Ngomo Ngonga
Muhammad Saleem
Copyright-Jahr
2018
Buch
Knowledge Engineering and Knowledge Management

Print ISBN: 978-3-030-03666-9

Electronic ISBN: 978-3-030-03667-6

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-03667-6_1