Abstrakt. Både materialisering och bakåtkedjande som olika sätt att utföra inferens har kompletterande fördelar och nackdelar. Materialisering möjliggör mycket effektiva svar vid frågestunden, men till priset av en dyr förhandsberäkning, som måste göras om varje gång kunskapsbasen förändras. Bakåt-kedja behöver inte en sådan dyr och förändringskänslig precomputation, och är därför lämplig för mer frekvent förändra kunskapsbaser, men måste utföra mer beräkning vid frågestunden. Materialisering har studerats i stor utsträckning i den senaste semantiska webblitteraturen och finns nu i industriella hållfasthetssystem. I detta arbete fokuserar vi istället på bakåtkedja, och vi presenterar en hybridalgoritm för att utföra effektiva bakåtkedjande resonemang på mycket stora datauppsättningar uttryckta i OWL Horst (pD * ) fragment. Som ett bevis på konceptet har vi implementerat en prototyp som heter QueryPIE (Query Parallel Inference Engine), och vi har testat dess prestanda på olika datauppsättningar på upp till 1 miljard triples. Vår parallella implementering minskar i hög grad resonemanget komplexiteten i en naiv bakåtkedja och returnerar resultat för enstaka frågemönster i storleksordningen millisekunder när du kör på en blygsam 8 maskin kluster. Såvitt vi vet, QueryPIE är den första rapporterade efterkedjare för OWL Horst som effektivt skalar till en miljard tripplar.
I REF används bakåtkedja för att skala upp till en miljard tripplar i OWL Horst-fragmentet.
QueryPIE: Backward reasoning for OWL Horst over very large knowledge bases
{'venue': 'In Proc. 10th Int. Semantic Web Conf. (ISWC’11', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}