本體語(yǔ)言RDFS及OWL被廣泛地用于知識(shí)庫(kù)相關(guān)的應(yīng)用中。本體推理作為支撐這些應(yīng)用的重要服務(wù)在查詢問(wèn)答、本體調(diào)試、不一致性處理等方面扮演者重要的角色。另一方面,本體推理一般具有較高的復(fù)雜度,從而導(dǎo)致在大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景下難以實(shí)用。因此,隨著越來(lái)越多的大規(guī)模真實(shí)本體數(shù)據(jù)集被發(fā)布,如何提升大規(guī)模本體推理的效率給研究者們帶來(lái)了挑戰(zhàn)。為了提升大規(guī)模本體推理的效率,已有的工作更多地采用并行技術(shù)設(shè)計(jì)新的推理算法并且實(shí)現(xiàn)高效的推理系統(tǒng)�，F(xiàn)有的工作在大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上論證了并行技術(shù)對(duì)大規(guī)模本體推理具有較好的效率提升作用。然而,從時(shí)間復(fù)雜度的角度分析,對(duì)于“并行技術(shù)是否能提升本體推理效率”這個(gè)問(wèn)題并不能一概而論。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí),存在本體使得并行技術(shù)不能有效地提升推理任務(wù)的效率。另一方面,諸多著名的數(shù)據(jù)集,如YAGO,被已有的工作證明:針對(duì)其的并行推理具有較高的推理效率;然而,這些數(shù)據(jù)集卻是由非大規(guī)模易處理(non-scaling-tractable)的本體語(yǔ)言表示的,即其推理問(wèn)題在最壞情況是串行的,或者問(wèn)題復(fù)雜度在多項(xiàng)式完全之上�；谝陨嫌懻�,為使得并行技術(shù)更好地服務(wù)于大規(guī)模本體推理,本文以本體推理的大規(guī)模易處理性(scalable-tractability)為核心展開(kāi)研究,探討并尋找對(duì)于怎樣的本體而言,其推理問(wèn)題是大規(guī)模易處理的,或者是在Nick's Class(NC)復(fù)雜度類中的,從而更好地給出大規(guī)模本體推理方法。本文將給出一系列性質(zhì);基于這些性質(zhì),進(jìn)一步設(shè)計(jì)和優(yōu)化推理算法,以適應(yīng)于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景;開(kāi)發(fā)者和用戶也可以利用這些性質(zhì)構(gòu)建領(lǐng)域本體,使得其推理問(wèn)題在理論上被保證是大規(guī)模易處理的。針對(duì)以上問(wèn)題,本文主要進(jìn)行以下研究:1)研究datalog推理任務(wù)(即datalog評(píng)估計(jì)算)的大規(guī)模易處理性,也就是考察滿足怎樣性質(zhì)的datalog程序其推理任務(wù)在NC復(fù)雜度類中。本文以datalog語(yǔ)言作為研究本體推理任務(wù)的基礎(chǔ)工具。因?yàn)楝F(xiàn)有工作研究給出的datalog推理算法其復(fù)雜度都是多項(xiàng)式完全的,為了研究datalog推理任務(wù)的大規(guī)模易處理性,這一部分研究給出處理datalog推理任務(wù)的NC算法。進(jìn)一步,基于“可達(dá)性問(wèn)題具有NC復(fù)雜度”性質(zhì),提出利用單源推導(dǎo)路徑優(yōu)化datalog推理算法。針對(duì)上述NC算法給出對(duì)應(yīng)的大規(guī)模易處理類,即該類中的datalog 程序都可以由上述NC算法完成推理任務(wù)。2)探討兩類重要本體推理任務(wù)的大規(guī)模易處理性以及具體的推理方法:物化任務(wù)(materialization)和分類任務(wù)(classification)。針對(duì)物化任務(wù),研究?jī)蓚�(gè)在實(shí)際中應(yīng)用廣泛的本體語(yǔ)言DL-Lite和DHL(Description Horn Logic)語(yǔ)言。本文研究給出結(jié)論:DL-Lite的兩個(gè)最核心的子語(yǔ)言DL-Litecore 和DL-LiteR是大規(guī)模易處理的。對(duì)于DHL語(yǔ)言,存在非大規(guī)模易處理的情形�；趯�(duì)該類情形的分析,提出了 DHL語(yǔ)言使用上的約束條件,使得滿足這個(gè)約束的DHL本體,其物化任務(wù)都可被NC算法處理,也就是滿足了大規(guī)模易處理性。接著,本文進(jìn)一步地將對(duì)于DHL的研究結(jié)論推廣到它的一個(gè)擴(kuò)展語(yǔ)言DHL(o),該擴(kuò)展語(yǔ)言允許復(fù)雜角色包含公理(complexrole inclusion axioms)�；谏鲜黾s束條件以及DHL(o)大規(guī)模易處理性的理論結(jié)果,本文給出優(yōu)化后的物化任務(wù)推理算法。3)針對(duì)分類任務(wù),研究本體語(yǔ)言O(shè)WLEL的核心語(yǔ)言+。該部分首先研究εL+語(yǔ)言的一個(gè)子語(yǔ)言,并且證明該子語(yǔ)言的分類任務(wù)可在LogSpace復(fù)雜度內(nèi)被規(guī)約到DHL(o)語(yǔ)言的物化任務(wù);也就是說(shuō),該子語(yǔ)言只要滿足針對(duì)DHL(o)語(yǔ)言提出的相應(yīng)約束便可保證其分類任務(wù)是大規(guī)模易處理的。接著,本文將研究完整的εL+語(yǔ)言,在DHL(o)語(yǔ)言約束上進(jìn)一步給出針對(duì)εL+語(yǔ)言的約束條件,使得其分類任務(wù)是大規(guī)模易處理的。本文進(jìn)一步利用上述約束條件以及單源推導(dǎo)路徑優(yōu)化εL+分類任務(wù)的推理算法。4)在實(shí)驗(yàn)部分,考察諸多知名的基準(zhǔn)數(shù)據(jù),大型知識(shí)庫(kù)以及從不同數(shù)據(jù)源收集而來(lái)的真實(shí)本體。通過(guò)考察,本文發(fā)現(xiàn)這些本體中有很大一部分滿足本文研究中提出的約束,也就是說(shuō),針對(duì)它們的推理任務(wù)是大規(guī)模易處理的。本文進(jìn)一步驗(yàn)證了存在本體使得并行技術(shù)無(wú)法提升其推理效率。為驗(yàn)證本文給出的大規(guī)模推理方法,優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了上面兩部分提出的物化任務(wù)和分類任務(wù)推理算法,并將它們分別與目前知名的推理系統(tǒng)(具體為RDFox,CEL和ELK)進(jìn)行比較;所使用的測(cè)試數(shù)據(jù)也是從不同領(lǐng)域收集而來(lái)的真實(shí)本體。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了,本文的兩個(gè)系統(tǒng)相較于所對(duì)比的推理機(jī),在處理大規(guī)模易處理的本體上具有更高的效率。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP181

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本文編號(hào)：2815394