I en peer-to-peer inference system kan varje kamrat resonera lokalt men kan också be några av sina bekanta, som är kamrater delar med sig av sin vokabulär. I den här artikeln anser vi att peer-to-peer inference system där den lokala teorin om varje peer är en uppsättning förslagsklausuler som definieras på en lokal vokabulär. En viktig egenskap hos peerto-peer inference systems är att den globala teorin (unionen av alla peer teorier) inte är känd (i motsats till partition-baserade resonemangssystem). Det viktigaste bidraget i detta dokument är att tillhandahålla den första konsekvensen hitta algoritm i en peer-to-peer-inställning: DeCA. Det är när som helst och beräknar konsekvenserna gradvis från den eftersökta kamraten till kamrater som är mer och mer avlägsna. Vi uppvisar ett tillräckligt villkor på bekanta grafen av peer-to-peer inference systemet för att garantera fullständigheten av denna algoritm. Ett annat viktigt bidrag är att tillämpa denna allmänna distribuerade resonemang inställning till inställningen av Semantic Web genom den Någonstans semantiska peer-to-peer data management system. Det sista bidraget från detta dokument är att ge en experimentell analys av skalbarheten hos den peer-to-peer-infrastruktur som vi föreslår, på stora nätverk med 1000 deltagare.
I REF presenterar författarna en följdsökningsalgoritm för peer-to-peer-inställningar.
Distributed Reasoning in a Peer-to-Peer Setting: Application to the Semantic Web
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 25, pages 269-314, 2006', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}