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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

LD-LEx: Linked Dataset Link Extractor (Short Paper)

verfasst von : Ciro Baron Neto, Dimitris Kontokostas, Gustavo Publio, Kay Müller, Sebastian Hellmann, Eduardo Moletta

Erschienen in: On the Move to Meaningful Internet Systems: OTM 2016 Conferences

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

With the steady growth of linked datasets available on the web, it becomes increasingly necessary the creation of efficient approaches for analyzing, search and discover links between RDF datasets. In this paper, we describe LD-LEx, an architecture that creates the possibility of indexing RDF datasets using GridFS documents and probabilistic data structures called Bloom filter. Hence, our lightweight approach provides metadata about quantity and quality of links between datasets. Moreover, we explored these concepts indexing more than 2 billion triples from over a thousand of datasets, providing insights of Bloom filters behavior w.r.t. performance and memory footprint.

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Fußnoten
Literatur
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Metadaten
Titel
LD-LEx: Linked Dataset Link Extractor (Short Paper)
verfasst von
Ciro Baron Neto
Dimitris Kontokostas
Gustavo Publio
Kay Müller
Sebastian Hellmann
Eduardo Moletta
Copyright-Jahr
2016
Buch
On the Move to Meaningful Internet Systems: OTM 2016 Conferences

Print ISBN: 978-3-319-48471-6

Electronic ISBN: 978-3-319-48472-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-48472-3_45