RDF数据分布式语义并行推理方法

摘要

本发明涉及一种RDF数据分布式语义并行推理方法，首先依据本体文件和RDFS/OWL规则，构建传递闭包关系矩阵（Transitive closure relation matrix，简称TRM）和连接变量信息，进而生成规则标记；然后根据连接变量的类型对RDFS/OWL规则进行分类，分别设计不同的推理方案，结合MapReduce计算框架并行地完成RDFS/OWL规则的推理。通过连接变量信息和规则标记对实例三元组进行过滤，能够减少大量无用的三元组数据在分布式系统中的传输损耗。通过构造传递闭包矩阵能够减少推理的迭代次数，提高推理的效率。最后，根据推理结果，实时地删除重复的三元组数据，以进一步提高后续迭代推理的效率。通过本发明在数据量增大的情况下能够高效且正确的实现RDFS/OWL规则的推理。

主权项

一种RDF数据分布式语义并行推理方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1：加载模式三元组，构建TRM，同时根据RDFS/OWL规则，构建每条规则中可能连接的连接变量信息；步骤S2：根据TRM和连接变量信息，生成规则标记模型；步骤S3：将连接变量分成单变量和多变量两种形式，根据TRM和连接变量的类型，将RDFS/OWL规则分成5种类型，分别设计不同的推理方案；步骤S4：对Flag_Rule_m＝1的规则执行RDFS/OWL规则的并行推理，并输出中间结果；步骤S5：删除中间结果中的重复三元组；步骤S6：如果中间结果中包含新的SchemaTriple，则更新TRM和规则标记模型，返回步骤S4；否则，结束。