DartReasoner面向海量數(shù)據(jù)的語義推理.pdf

1、近年來，語義網(wǎng)被愈來愈多的關(guān)注，而語義推理一直都是語義網(wǎng)的核心問題，當前已經(jīng)開發(fā)出了多個推理機，但其在查詢推理性能上無法完全滿足工業(yè)界應用。相比較語義查詢，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫發(fā)展至今相對比較成熟，工業(yè)界使用的數(shù)據(jù)也多存放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，同時語義網(wǎng)研究中也有對語義數(shù)據(jù)資源與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)資源的雙射研究。通過結(jié)合元數(shù)據(jù)映射和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的查詢性能，對語義查詢進行語義擴展翻譯成數(shù)據(jù)庫查詢，可以有效地減小查詢推理的規(guī)模，利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫查詢技術(shù)提升關(guān)聯(lián)查

2、詢性能，并且使得現(xiàn)有存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)能夠享受到語義查詢的便利。
　　 本文主要研究基于查詢翻譯的推理算法，設(shè)計并實現(xiàn)了基于該算法的推理引擎DartReasoner，通過將元數(shù)據(jù)映射關(guān)系轉(zhuǎn)換為語義映射圖，并結(jié)合翻譯算法將SPARQL查詢轉(zhuǎn)換為多個SQL查詢，從而利用成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)提升從空間和時間開銷中提升性能。
　　 面對海量數(shù)據(jù)推理問題，本文探索嘗試利用分布式推理算法解決具有多個前項式的OWL2屬性鏈推理規(guī)則