【摘 要】
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随着语义网的快速发展,语义数据也高速增长,传统单机推理系统无法满足推理需求,而已有的并行推理算法在推理完备性和稳定性上存在明显不足。为此提出的基于Spark的并行推理算
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心,矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804401,2017YFC0804409)
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随着语义网的快速发展,语义数据也高速增长,传统单机推理系统无法满足推理需求,而已有的并行推理算法在推理完备性和稳定性上存在明显不足。为此提出的基于Spark的并行推理算法(PROS)从以下三点进行了优化:通过分析OWL Horst规则依赖关系,结合数据的分类结果将规则分为四类;四类规则分别设计了区域最优的规则执行顺序,进一步提高了并行推理的执行效率;将same As规则考虑到迭代中,显著提高了算法的推理能力。实验结果表明,相比已有并行推理算法,PROS并行推理算法在保证推理完备性和稳定性上表现更加出色,推理效率亦有小幅提高;同时PROS相比单机推理算法大大缩短了推理时间,处理大规模数据展现出了优良的并行扩展性。
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