RORS

RORS:Spark上增强的基于规则的OWL推理。基于规则的OWL推理是应用RDF/RDFS和OWL蕴涵规则计算本体的演绎闭包。基于规则的OWL推理的性能往往对规则的执行顺序敏感。本文提出了一种基于局部最优执行策略的基于规则的OWL推理方法。首先,我们将所有规则(共27条)分为四个主要类,即SPO规则(5条规则)、类型规则(7条规则)、sameAs规则(7条规则)和模式规则(8条规则),因为在我们研究的过程中,这些三元组对应于?在我们的实际世界中,前三类规则是压倒性的(例如,在LUBM数据集中超过99%)。其次,根据每个类中的隐含规则之间的相互依赖关系,找出每个类的最优规则执行顺序,然后将它们组合成一个新的规则执行顺序。最后,我们在名为RORS的原型中实现了Spark上的新规则执行顺序。实验结果表明,与使用LUBM200(2760万个三元组)的Kim&Park算法(2015)相比,RORS的运行时间提高了约30%

此软件的关键字

这里的任何内容都将在支持canvas元素的浏览器上被替换