【摘 要】
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近年来,语义网数据快速增长,适合于处理静态小规模语义数据的前向链语义推理技术暴露出了需对数据进行频繁更新等问题。面对大规模动态语义网数据,对数据更新不敏感的后向链
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏省软件新技术与产业化协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572250)
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近年来,语义网数据快速增长,适合于处理静态小规模语义数据的前向链语义推理技术暴露出了需对数据进行频繁更新等问题。面对大规模动态语义网数据,对数据更新不敏感的后向链语义推理开始成为新的研究热点。后向链语义推理由查询目标驱动,在查询时根据规则集推理出查询结果。后向链语义推理具有推理过程复杂、规则扩展深度大等特点,在大规模语义数据上推理的效率和可扩展性上有一定的挑战。该文立足于已有的后向链推理技术,详细分析了语义推理规则集的特点,并结合当前主流的大数据处理平台Spark,设计了一套较为高效并且可扩展的大规模并行
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