网络派

WebPIE：一个使用MapReduce的Web级并行推理引擎。大量的语义Web数据及其快速增长对高效和可伸缩的推理提出了巨大的计算挑战。在大范围内，单台机器的资源已经不够，我们需要分配流程来提高性能。在本文中，我们提出了一种分布式技术来使用MapReduce编程模型在RDFS和OWL-ter-Horst语义下执行物化。我们将证明，直接的实现是没有效率的，而且无法扩展。我们的技术通过一组算法来解决分布式推理的挑战，这些算法结合起来，可以显著提高性能。我们已经实现了WebPIE（Web规模的推理引擎），并在最多64个节点的集群上展示了它的性能。我们使用非常大的真实世界数据集（Bio2RDF、LLD、LDSR）和LUBM合成基准对我们的系统进行了评估，扩展到1000亿倍。在速度和规模方面，我们的推理系统在速度和规模上都远远优于目前的系统。