Predicting SPARQL Query Performance - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Poster Année : 2014

Predicting SPARQL Query Performance

Résumé

We address the problem of predicting SPARQL query performance. We use machine learning techniques to learn SPARQL query performance from previously executed queries. We show how to model SPARQL queries as feature vectors, and use k -nearest neighbors regression and Support Vector Machine with the nu-SVR kernel to accurately (R^2 value of 0.98526) predict SPARQL query execution time.

Domaines

Web
Fichier principal
Vignette du fichier
eswc2014-poster.pdf (941.76 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-01075489 , version 1 (23-10-2014)

Identifiants

Citer

Rakebul Hasan, Fabien Gandon. Predicting SPARQL Query Performance. 11th Extended Semantic Web Conference (ESWC2014), May 2014, Crete, Greece. pp.222 - 225, 2014, ⟨10.1007/978-3-319-11955-7_23⟩. ⟨hal-01075489⟩
194 Consultations
231 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More