基于MapReduce的语义网空间数据关联

作     者：杨雯雨 

作者机构：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉 慕尼黑工业大学土木地质环境工程系德国慕尼黑 

出 版 物：《测绘科学技术》 (Geomatics Science and Technology)

年 卷 期：2019年第7卷第2期

页      面：90-100页

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：Map Reduce 数据关联 地理空间数据 Hausdorff距离 

摘      要：构建数据网是实现语义网的一种途径,而关联不同的RDF数据集是构建数据网中的重要问题。在RDF关联中,同质关联是一种重要类型,旨在匹配来自不同数据集中的相同实体。构建地理空间实体之间的同质关联有许多方法,本文采用了基于相似性的关联方法,使用Hausdorff距离计算两个实体之间的位置和形状相似度。由于Hausdorff距离的计算十分复杂并且地理空间数据具有大数据的特性,因此整个匹配过程非常耗时。本文提出了一种基于MapReduce框架的并行计算方法,大大减少了运行时间。实验对欧洲领土数据库(NUTS)和全球行政区划数据库(GADM)中的数据进行了同质关联。关联结果精度高,在1个节点上运行时,运行时间超过了一天,而利用拟议的并行框架,在8个节点上运行时间仅3小时左右。