Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Linked Data Indexing Methods: A Survey

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F11%3A10099331" target="_blank" >RIV/00216208:11320/11:10099331 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.springerlink.com/content/e5km325672761442/" target="_blank" >http://www.springerlink.com/content/e5km325672761442/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25126-9_59" target="_blank" >10.1007/978-3-642-25126-9_59</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Linked Data Indexing Methods: A Survey

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Documents on the contemporary Web are based especially on HTML formats and, therefore, it is rather difficult to retrieve hidden structured information from them using automated agents. The concept of Linked Data based primarily on RDF data triples seemsto successfully solve this drawback. However, we cannot directly adopt the existing solutions from relational databases or XML technologies, because RDF triples are modelled as graph data and not relational or tree data. Despite the research effort in recent years, several questions in the area of Linked Data indexing and querying remain open, not only since the amount of Linked Data globally available significantly increases each year. This paper attempts to introduce advantages and disadvantages of the state-of-the-art solutions and discuss several issues related to our ongoing research effort - the proposal of an efficient querying framework over Linked Data.

  • Název v anglickém jazyce

    Linked Data Indexing Methods: A Survey

  • Popis výsledku anglicky

    Documents on the contemporary Web are based especially on HTML formats and, therefore, it is rather difficult to retrieve hidden structured information from them using automated agents. The concept of Linked Data based primarily on RDF data triples seemsto successfully solve this drawback. However, we cannot directly adopt the existing solutions from relational databases or XML technologies, because RDF triples are modelled as graph data and not relational or tree data. Despite the research effort in recent years, several questions in the area of Linked Data indexing and querying remain open, not only since the amount of Linked Data globally available significantly increases each year. This paper attempts to introduce advantages and disadvantages of the state-of-the-art solutions and discuss several issues related to our ongoing research effort - the proposal of an efficient querying framework over Linked Data.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GAP202%2F10%2F0573" target="_blank" >GAP202/10/0573: Zpracování XML dat v heterogenních a dynamických prostředích</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Lecture Notes in Computer Science

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2011

  • Číslo periodika v rámci svazku

    7046

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    474-483

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus