结合Rete的RDF数据分布式并行推理算法*

现有的资源描述框架(RDF)数据分布式并行推理算法大多需要启动多个MapReduce任务,但有些算法对于含有实例三元组前件的RDFS/OWL规则的推理效率低下,整体推理效率不高。针对此问题,文中提出结合Rete的RDF数据分布式并行推理算法(DRRM)。首先结合RDF数据本体,构建模式三元组列表和规则标记模型。在RDFS/OWL推理阶段,结合MapReduce实现Rete算法中的alpha阶段和beta阶段。然后对推理结果进行去重处理,完成一次RDFS/OWL全部规则推理。实验表明,文中算法能高效正确地实现大规模数据的并行推理。     

RDF数据分布式并行语义编码算法

现有的RDF数据分布式并行压缩编码算法均未考虑结合本体文件,导致编码后的RDF数据没有表示任何语义信息,不利于分布式查询或推理。针对这些问题,提出SCOM(Semantic Coding with Ontology on MapReduce)算法在分布式MapReduce下完成RDF数据的语义并行编码。该算法首先结合RDF数据本体,构建类关系和属性关系模型;在三元组项分类与过滤之后,对三元组项进行编码并生成字典表,最终完成RDF数据带有语义信息且具有规律性的编码。此外,SCOM算法能够很容易地将编码后的RDF数据文件恢复为原始文件。实验表明,SCOM算法能够高效地实现大规模数据的分布式并行编码。