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Contribution Details
| Type | Bachelor's Thesis |
| Scope | Discipline-based scholarship |
| Title | Predicting SPARQL Query Performance with TensorFlow |
| Organization Unit | |
| Authors |
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| Supervisors |
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| Language |
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| Institution | University of Zurich |
| Faculty | Faculty of Business, Economics and Informatics |
| Date | 2017 |
| Abstract Text | As the Semantic Web receives increasing attention, there is a challenge in managing large RDF datasets efficiently. In this thesis, we address the problem of predicting SPARQL query performance using machine learning. We build a feature vector describing the query structurally and train different machine learning models with it. We explore ways to optimize our model's performance and analyze TensorFlow deployed on the IFI cluster. While we adopt known feature modeling, we can reduce the vector size and save computation time. Our approach can significantly outperform existing approaches in a more efficient way. |
| Zusammenfassung | Während das Semantic Web zunehmend an Aufmerksamkeit gewinnt, gibt es eine Herausforderung bei der effizienten Verwaltung großer RDF-Datensätze. In dieser Arbeit behandeln wir das Problem der Vorhersage von SPARQL Anfragen mit maschinellem Lernen. Wir bauen einen Vektor, der die Abfrage strukturell beschreibt und trainieren damit verschiedene maschinelle Lernmodelle. Wir erforschen Wege, um die Leistung unserer Modelle zu optimieren und analysieren TensorFlow auf dem IFI-Cluster. Während wir bekannte Feature-Modellierungen übernehmen, können wir die Vektorgrösse reduzieren und damit Rechenzeit einsparen. Unser Ansatz kann die bestehenden Ansätze in einer effizienteren Weise deutlich übertreffen. |
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