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文檔簡介
1、OWL2 EL是OWL2一個易處理的子集。近年來,EL因其充分的表達能力以及較低的計算復雜度,越來越受到科研人員和工業(yè)界的重視。本體推理技術在多項EL應用中都起到了非常重要的作用,特別是本體推理中的分類任務,即計算本體中概念之間的層次包含關系,更是EL本體推理技術的核心。
在現(xiàn)有的針對EL的推理機和推理算法中,串行推理機CEL在處理較大規(guī)模本體時表現(xiàn)不佳;基于Java并發(fā)技術的ELK推理機受限于單臺機器內存容量;基于MapRe
2、duce模型的并行推理算法則因為大量的冗余計算以及具體計算框架的I/O開銷而效率低下。為了克服以上推理機和推理算法的缺點,本文提出了一種基于Pregel模型的方法來做EL并行推理,具體分為如下幾點內容:
(1)提出了將一個EL本體轉為有向標定圖的方法,并證明了一個EL本體與其對應的圖表示在語義上的等價性。提出了基于圖的EL本體推理基本算法,并證明了該算法在多項式時間內終止,且算法是正確和完備的。
(2)在EL本體的圖
3、表示以及基于圖的EL本體推理基本算法的基礎上,提出了兩個基于Pregel模型的并行推理算法來完成EL本體上的分類任務,并證明了兩個并行推理算法的終止性、正確性和完備性。其中一個算法采用了請求-應答方法,另一個算法采用了推送方法。請求-應答方法和推送方法都可以有效地解決頂點上邊信息不足問題。
(3)實現(xiàn)了本文提出的兩個并行推理算法,并在大規(guī)模本體上進行了實驗。實驗結果表明本文提出的兩個并行推理算法有較高的推理效率和良好的加速比。
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