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Hernández Illera, Antonio

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Hernández Illera

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DataWeb Research, Department of Computer Science, University of Valladolid

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    iHDT++: un Autoíndice Semántico para la Resolución de Patrones de Consulta SPARQL
    Hernández Illera, Antonio; Martínez-Prieto, Miguel A.; Fernández, Javier D.. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    La publicación de colecciones RDF, y el volumen de las mismas, ha crecido exponencialmente en los últimos años, abriendo nuevos retos de investigación relacionados con el almacenamiento, el procesamiento y la consulta de Big Semantic Data. Los auto-índices RDF son una de las soluciones más innovadoras en este escenario, ya que no sólo comprimen las colecciones, sino que además proveen acceso eficiente a los datos sin descomprimirlos previamente. En este escenario, HDT es una de las soluciones de referencia y su uso ha sido validado por diferentes herramientas semánticas. Sin embargo, la efectividad de HDT está limitada por la sencillez de su diseño y sus ratios de compresión han sido recientemente mejorados por HDT++. Sin embargo, HDT++ no soporta directamente la resolución de consultas SPARQL. En este artículo extendemos HDT++ para dar soporte a la resolución de todos los triple patterns SPARQL. Esta nueva propuesta (iHDT++) mejora los resultados de compresión obtenidos por HDT y garantiza un rendimiento comparable para la resolución de consultas.