Abstrakt. I detta dokument anser vi att problemet med att förverkliga den fullständiga ändliga RDFS stängningen på ett skalbart sätt; detta inkluderar de delar av RDFS stängning som ofta ignoreras såsom bokstavlig generalisering och behållare medlemskap egenskaper. Vi påpekar egenskaper hos RDFS som gör att vi kan härleda en pinsamt parallell algoritm för att producera nämnda stängning, och vi utvärderar vår C / MPI genomförande av algoritmen på ett kluster med 128 kärnor med hjälp av olika storlek undergrupper av LUBM 10 000-universitet data uppsättning. Vi visar att tiden att producera slutsatser skalas linjärt med antalet processer, utvärdera detta beteende på upp till hundratals miljoner tripletter. Vi visar också antalet slutsatser producerade för olika undergrupper av LUBM10k. Såvitt vi vet är vårt arbete det första som ger RDFS slutsatser om så stora datamängder i så låga tider. Slutligen diskuterar vi framtida arbete när det gäller lovande tillämpningar av detta tillvägagångssätt, inklusive OWL2RL-regler, MapReduce-implementeringar och massiv skalning på superdatorer.
I samband med distribuerade tekniker utför REF FC parallellt resonemang för att utöka RDFS stängning över hundratals miljoner tripletter, och använder en C/MPI-plattform testad på 128 kärninfrastruktur med LUBM 10k dataset.
Parallel Materialization of the Finite RDFS Closure for Hundreds of Millions of Triples
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}