Abstrakt. I tidigare arbete har vi visat att MapReduce ramverk för distribuerad beräkning kan användas för mycket skalbar inferens över RDF grafer under RDF Schema semantik. Tyvärr, flera viktiga optimeringar som möjliggjorde skalbara RDFS-slut inte generalisera till rikare OWL semantik. I detta dokument analyserar vi dessa problem, och vi föreslår lösningar för att övervinna dem. Våra lösningar tillåter distribuerad beräkning av stängningen av en RDF graf under OWL Horst semantik. Vi demonstrerar WebPIE:s inference-motor, byggd ovanpå Hadoop-plattformen och utplacerad på ett compute-kluster av 64 maskiner. Vi har utvärderat vår strategi med hjälp av några verkliga dataset (UniProt och LDSR, ca 0,9-1,5 miljarder tripplar) och ett syntetiskt riktmärke (LUBM, upp till 100 miljarder tripplar). Resultaten visar att vår implementering är skalbar och kraftigt överträffar nuvarande system vid jämförelse av språkuttryck, maximal datastorlek och inferencehastighet.
Urbani m.fl. I REF föreslogs ett system kallat WebPIE som utför distribuerad beräkning av stängning av en RDF-graf under OWL Horst semantik med hjälp av MapReduce-ramen.
OWL reasoning with WebPIE: calculating the closure of 100 billion triples
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}