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語義網技術的發展使資源描述框架（RDF）的數據量迅速增長，導致其對存儲空間與傳輸帶寬的要求不斷提高。現有的通用壓縮方法和RDF專用壓縮方法可以解決該問題，但仍存在數據冗余。為此，提出一種基于差分編碼的RDF分組壓縮算法。將RDF數據根據連接賓語的謂語組合進行分組，在消除賓語冗余的同時進一步減少謂語冗余。在此基礎上，針對分組后得到的主語序列，通過引入差分編碼技術進一步優化其存儲空間。實驗結果顯示，與Pain、HDT和HDT++算法相比，該算法在結構化程度低的 Archives hub、 Linkedmdb、 rdfabout和 Dbpedia數據集中可獲得平均17%的性能提升，在結構化程度高的 dbtune數據集中可獲得23%的性能提升，表明其對于不同結構化程度的數據集均具有較好的RDF壓縮性能。
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