Resumen de Binary rdf for scalable publishing, exchanging and consumption in the web of data
Javier David Fernández García 
El actual diluvio de datos está inundando la Web con grandes volúmenes de datos representados en RDF, dando lugar a la denominada ¿Web de Datos¿. En la actualidad, se publican datos abiertos e interrelacionados sobre bioinformática, geografía o sobre redes sociales, entre otros, que forman parte de proyectos tan activos como Linked Open Data.
Varias áreas de investigación han emergido de este diluvio; indexación y consulta de RDF (típicamente mediante el lenguaje SPARQL), razonamiento, esquemas de publicación, alineamiento de ontologías, visualización de RDF, etc. Los tópicos de la Web Semántica relacionados con RDF son, de hecho, trending topics en casi cualquier conferencia informática.
Sin embargo, podemos discernir tres importantes hechos del actual estado del arte: i) se han realizado aplicaciones e investigaciones apoyándose en datos RDF, pero aún no se ha realizado un trabajo que permita entender la esencia de este modelo de datos, ii) las representaciones clásicas de RDF continúan influenciadas por la visión tradicional de la Web basada en documentos, lo que resulta en sintaxis verbosas, redundantes y, aún, centradas en humanos. Ello conlleva iii) publicaciones pobres y difusas, procesamientos complejos e ineficientes y una falta de escalabilidad para poder desarrollar la Web de Datos en toda su extensión.
En esta tesis proponemos, en primer lugar, un estudio profundo de aquellos retos que nos permitan abordar un conocimiento global de la estructura real de los conjuntos de datos RDF. Dicho estudio puede avanzar en la consecución de mejores diseños de conjuntos de datos y mejores y más eficientes estructuras de datos, índices y compresores de RDF.
Posteriormente, presentamos nuestra representación binaria de RDF, HDT, que afronta la representación eficiente de grandes volúmenes de datos RDF a través de estructuras optimizadas para su almacenamiento y transmisión en red. HDT representa eficazmente un conjunto de datos RDF a través de su división en tres componentes: La cabecera (Header), el diccionario (Dictionary) y la estructura de sentencias RDF (Triples). A continuación, nos centramos en proveer estructuras eficientes tanto para el diccionario como para dicha estructura de sentencias, ya que forman parte de HDT pero también de la mayoría de aplicaciones sobre grandes volúmenes de datos RDF. Para ello, estudiamos y proponemos nuevas técnicas que permiten disponer de diccionarios e índices de sentencias RDF comprimidos, a la par que altamente funcionales. Por último, planteamos una configuración compacta para explorar y consultar conjuntos de datos codificados en HDT. Esta estructura mantiene la naturaleza compacta de la representación permitiendo el acceso directo a cualquier dato.
