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저는 RDF를 저장하기 위해 Jena와 TDB를 사용합니다. RDF 데이터가 크고 Jena의 올빼미 추론자가 모든 데이터를 메모리에로드해야합니다. 그래서 모든 데이터를 메모리에로드하지 않고 추론 할 수있는 하나의 추론자를 찾고 싶습니다.모든 데이터를 메모리에 저장하지 않고 추론 할 수있는 무료 올빼미 추론자가 있습니까?
A
답변
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OWL의 하위 집합을 준비하는 경우 모든 RDF 데이터를 메모리에로드하지 않고 스트림 처리 방식으로 수행 할 수있는 작업이 있으며 모든 유추 된 트리플을 구체화합니다. 여기
소스 코드 :
- https://svn.apache.org/repos/asf/incubator/jena/Jena2/ARQ/tags/jena-arq-2.9.0-incubating/src/main/java/riotcmd/infer.java
- https://svn.apache.org/repos/asf/incubator/jena/Jena2/ARQ/tags/jena-arq-2.9.0-incubating/src/main/java/org/openjena/riot/pipeline/inf/InferenceProcessorRDFS.java
- 012,387,322 예를 들어 는 RIOT의 추론 명령에 봐 64,524,929,172,710,283,210
그것은 RIOT의 추론을하고 맵리 듀스 같은 병렬로 실행하는 사소한 예는 여기에 있습니다 :
을 적용 맵리 듀스를 사용하는 다른 다른 접근 방식 RDFS와 OWL ter Horst 규칙은 모든 파생 된 진술을 구체화하고 구체화합니다 :
아마, 당신은 당신이에 관심이있는 OWL의 부분을보고 당신은 스트리밍 방식으로 그것을 할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 그렇다면 RIOT의 추측을 받아 관심있는 OWL의 부분을 추가 할 수있다. Apache Jena에 좋은 기여가 될 것이다. (그렇게하고 싶다면 jena-dev 메일 링리스트에 다시 연락하라.) .
WebPIE는 영리하고 흥미로운 프로젝트이지만 좀 더 복잡하고 연구 프로젝트입니다 (장기적인 지원 및 유지 관리 관점에서 볼 때이 모든 것을 포함하여). 그러나, 당신이 원하거나 필요로하는 OWL ter Horst라면, WebPIE는 그렇게 할 것입니다. WebPIE을 포크로 작성하여 오픈 소스 프로젝트에 기여할 수도 있습니다.
당신은 Ymris에서 또한 볼에 관심이있을 수도 있습니다 (그러나 이것은 현재 ... ZZZZZ 자고) :
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답변 해 주셔서 감사합니다! –
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아니요. DL 추론은 낮은 규모에서도 계산적으로 어렵다. 롯드의 데이터를 사용하면 기존의 방법으로는 효과가 없을 것입니다. 2 차 스토리지를 통해이를 수행하는 것은 아직 공개 된 연구 문제 afaik입니다.
그러나 OWL의 다양한 프로필이이 문제를 해결하기 위해 존재합니다. 그것들은 모두 서로 다른 계산 복잡성을 가지고 있습니다. DL보다 훨씬 쉬운 '복잡성'때문에 훨씬 더 쉽게 추론 할 수 있습니다. 특히, QL은 쿼리 시간 추론을 위해 설계된 것으로 내 경험상 메모리 공간이 매우 작으며 RL은 표준 규칙 추론 도구로 구현 될 수 있습니다.
DL을 사용할 필요가없는 경우 프로필 중 하나를 지원하는 도구를 사용하면 꽤 좋은 마일리지를 얻을 수 있습니다.
다양한 OWL 방언의 복잡한 복잡성에 관해서는 document을 참조하십시오.
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사실, RDF 데이터는 skos입니다. QL로 판단 할 수 있는지 여부는 알 수 없습니다. –
데이터 얼마나 큰? 그냥 궁금해서 ... – castagna
대략 1 억 트라이브 –