Resumen

Cada vez más datos enlazados (considerados como conocimiento) pueden generarse automáticamente a partir de datos no estructurados como texto e imagen a través del aprendizaje, los cuales a menudo son inciertos en la práctica. Por otro lado, la mayoría de los enfoques existentes para procesar datos enlazados están principalmente diseñados para datos seguros. Se vuelve cada vez más importante procesar datos enlazados inciertos en el aspecto teórico. En este artículo, presentamos un marco de lenguaje de consulta para datos RDF probabilísticos (datos enlazados inciertos importantes), donde cada tripleta tiene una probabilidad, llamada pSRARQL, construida sobre SPARQL, recomendada por el W3C como un lenguaje de consulta para bases de datos RDF. pSPARQL puede soportar el SPARQL completo y cumple con algunas propiedades importantes como la bien definición, unicidad y algunas equivalencias. Finalmente, ilustramos que pSPARQL es factible para expresar consultas prácticas en el mundo real.

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Datos enlazados; Incierto; Lenguaje de consulta; Datos RDF probabilísticos; PSRARQL; SPARQL
• Keywords:Linked data; Uncertain; Querying language; Probabilistic RDF data; PSRARQL; SPARQL