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 Querying RDF Data: A Multigraph Based Approach Vijay Ingalalli 976164-0 Dino Ienco b326eb4334c6ba52cdd2279add798afc inrae.fr dino-ienco 6226 23855-6226 https://orcid.org/0000-0002-8736-3132 https://www.idref.fr/172688183 https://scholar.google.fr/citations?user=C8zfH3kAAAAJ Pascal Poncelet a01013fff28244b30818d056a90083f1 ema.fr pascal-poncelet 6247 23856-6247 https://orcid.org/0000-0002-8277-3490 https://www.idref.fr/069260613 Pascal Poncelet 5e4b66e41ff90aee3bc4f450142db2f4 lirmm.fr 2018-11-01 17:03:28 2025-03-21 15:14:31 2018-11-03 19:31:42 2018 2018-11-01 contributor Pascal Poncelet 5e4b66e41ff90aee3bc4f450142db2f4 lirmm.fr CCSD lirmm-01910660 https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01910660 ingalalli:lirmm-01910660 Olivier Pivert. <i>NoSQL Data Models • Trends and Challenges</i>, 1, ISTE–WILEY, 2018, Base de données et Big Data • Databases and Big Data, 9781786303646. <a target="_blank" href="https://dx.doi.org/10.1002/9781119528227.ch5">&#x27E8;10.1002/9781119528227.ch5&#x27E9;</a> Olivier Pivert. NoSQL Data Models • Trends and Challenges, 1, ISTE–WILEY, 2018, Base de données et Big Data • Databases and Big Data, 9781786303646. &#x27E8;10.1002/9781119528227.ch5&#x27E9; HAL Authorization CIRAD - Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement AgroParisTech CNRS - Centre national de la recherche scientifique IRSTEA - Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (<b>anciennement Cemagref</b>) ADVanced Analytics for data SciencE Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier Agropolis TETIS Archive ouverte en agrobiosciences Mathématiques, Informatique, Physique et Systèmes Université de Montpellier Institut National de Recherche en Agriculture, Alimentation et Environnement INRAE Occitanie Montpellier Université de Montpellier (2015-2021) TEST3-HALCNRS collection test Département MathNum collection test 5 Test MathNum International No Querying RDF Data: A Multigraph Based Approach Vijay Ingalalli 976164-0 Dino Ienco b326eb4334c6ba52cdd2279add798afc inrae.fr dino-ienco 6226 23855-6226 https://orcid.org/0000-0002-8736-3132 https://www.idref.fr/172688183 https://scholar.google.fr/citations?user=C8zfH3kAAAAJ Pascal Poncelet a01013fff28244b30818d056a90083f1 ema.fr pascal-poncelet 6247 23856-6247 https://orcid.org/0000-0002-8277-3490 https://www.idref.fr/069260613 9781786303646 NoSQL Data Models • Trends and Challenges Olivier Pivert ISTE–WILEY Base de données et Big Data • Databases and Big Data 1 2018 10.1002/9781119528227.ch5 English Computer Science [cs]/Databases [cs.DB] Book sections Book sections Book sections

Resource description framework (RDF) data are cherished and exploited by various domains such as life sciences, Semantic Web and social networks. This chapter provides basic definitions on the interplay between RDF and its multigraph representation. The multigraph representation enables to construct lightweight indexing structures that ameliorate the time performance of Attributed Multigraph Based Engine for RDF querying (AMbER). The chapter discusses a graph‐based RDF querying engine, AMbER, which involves two steps. The first step is an offline step, where RDF data are transformed into multigraph and are indexed. The second step is an online step, where an efficient approach to answer a SPARQL query is proposed. The proposed engine AMbER has been tested over large RDF triplestores. The chapter focuses on the SELECT/WHERE clause of the SPARQL language, which constitutes the most important operation of any RDF query engine.

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