Predicting SPARQL Query Performance and Explaining Linked Data

Rakebul Hasan 1, *
* Auteur correspondant
1 WIMMICS - Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , SPARKS - Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems
Abstract : As the complexity of the Semantic Web increases, efficient ways to query the Semantic Web data is becoming increasingly impor-tant. Moreover, consumers of the Semantic Web data may need expla-nations for debugging or understanding the reasoning behind producing the data. In this paper, firstly we address the problem of SPARQL query performance prediction. Secondly we discuss how to explain Linked Data in a decentralized fashion. Finally we discuss how to summarize the ex-planations.
Type de document :
Communication dans un congrès
11th Extended Semantic Web Conference (ESWC2014), May 2014, Crete, Greece. pp.795 - 805, 2014, <10.1007/978-3-319-07443-6_53>
Domaine :
Liste complète des métadonnées


https://hal.inria.fr/hal-01075488
Contributeur : Rakebul Hasan <>
Soumis le : vendredi 17 octobre 2014 - 17:03:28
Dernière modification le : lundi 5 octobre 2015 - 17:00:59
Document(s) archivé(s) le : dimanche 18 janvier 2015 - 10:46:41

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Rakebul Hasan. Predicting SPARQL Query Performance and Explaining Linked Data. 11th Extended Semantic Web Conference (ESWC2014), May 2014, Crete, Greece. pp.795 - 805, 2014, <10.1007/978-3-319-07443-6_53>. <hal-01075488>

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