Optimeringstekniker spelar en viktig roll för att förbättra beskrivningen logiska resonerare som täcker Web Ontology Language (OWL). Dessa tekniker är nödvändiga för att påskynda dessa resonerare. Många av optimeringsteknikerna är baserade på heuristiska val. Optimalt heuristiskt urval gör dessa tekniker mer effektiva. FACT++ OWL-reportern och dess Java-version JFact implementerar en optimeringsteknik som kallas ToDo-lista som ersätter en traditionell top-down-strategi i tablåbaserade resonerare. Mekanismen ToDo list tillåter en att ordna ordningen för att tillämpa olika regler genom att ge var och en en en prioritet. Jämfört med en top-down metod, ToDo lista tekniken har en bättre kontroll över tillämpningen av expansionsregler. Att lära sig den rätta heuristiska ordningen för att tillämpa regler i ToDo listan kommer att ha en stor inverkan på resonemang hastighet. Vi använder en binär SVM-teknik för att bygga vår inlärningsmodell. Modellen kan hjälpa till att välja ontologi-specifika ordningssatser för att påskynda OWL resonemang. I genomsnitt, vår inlärningsmetod testad med 40 utvalda ontologier uppnår en hastighetsuppgång av två storleksordningar jämfört med den värsta regeln beställning val.
Den inlärningsbaserade metoden identifierar den bästa ordningen för att tillämpa olika regler under resonemangsprocessen REF.
Optimizing Heuristics for Tableau-based OWL Reasoners
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}