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1、隨著語(yǔ)義Web的快速發(fā)展,行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)越來(lái)越多地選用RDF格式進(jìn)行發(fā)布,RDF語(yǔ)義數(shù)據(jù)規(guī)模呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)趨勢(shì),三元組條數(shù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)百億。RDF數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇增大加深了語(yǔ)義數(shù)據(jù)管理工作的復(fù)雜性,也對(duì)語(yǔ)義數(shù)據(jù)的推理工作提出了新的挑戰(zhàn)。如何能夠高效解決大規(guī)模RDF數(shù)據(jù)的推理問(wèn)題成為許多研究工作的焦點(diǎn)。
當(dāng)前大多語(yǔ)義推理引擎執(zhí)行時(shí)間較長(zhǎng),難以適應(yīng)大規(guī)模語(yǔ)義數(shù)據(jù)推理工作的需求。針對(duì)這一問(wèn)題,本文基于消息傳遞機(jī)制提出一種新的RDFS并行
2、推理方案。該方案充分利用RDF數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)特征,根據(jù)推理規(guī)則的特點(diǎn),建立不同的RDFS推理過(guò)程的圖上“加邊模型”。該“加邊模型”將由條件得到結(jié)論的推理過(guò)程抽象成在圖上兩個(gè)頂點(diǎn)之間添加新邊的過(guò)程。同時(shí),深入分析RDFS推理規(guī)則之間的依賴關(guān)系,優(yōu)化RDFS推理規(guī)則的執(zhí)行順序,減少并行推理過(guò)程中的迭代次數(shù)。整個(gè)并行推理計(jì)算過(guò)程以圖上的頂點(diǎn)為計(jì)算中心,根據(jù)已經(jīng)建立的不同的推理模型,向其他相關(guān)頂點(diǎn)傳遞推理消息。計(jì)算過(guò)程由該推理消息進(jìn)行驅(qū)動(dòng),通過(guò)分
3、析接收到的推理消息內(nèi)容,完成推理任務(wù)。當(dāng)所有推導(dǎo)出的新三元組以新邊的形式加入到原RDF圖中時(shí),整個(gè)推理過(guò)程結(jié)束。最后,根據(jù)建立的推理模型,以消息傳遞機(jī)制的Pregel模型為基礎(chǔ),合理設(shè)計(jì)并行推理算法。在開(kāi)源框架Giraph上,實(shí)現(xiàn)了基于消息傳遞機(jī)制的RDFS并行推理框架MPPIE,并進(jìn)行大量的性能評(píng)估和對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證所提方案的正確性和高效性。在執(zhí)行性能上,較當(dāng)前性能最好的并行推理引擎平均快30倍以上。
本文基于消息傳遞機(jī)制提出
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