Scalable Reasoning by Abstraction Beyond DL-Lite
Scalable Reasoning by Abstraction Beyond DL-Lite
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超越 DL-Lite 的抽象可扩展推理
DOI：
10.1007/978-3-319-45276-0_7
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Trung-Kien Tran
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Birte Glimm;Yevgeny Kazakov;Trung-Kien Tran
最近，它已被证明，本体与大型数据集可以有效地实现所谓的抽象细化技术。该技术由抽象阶段，划分成等价类的个人，和refinementphase，重新分区的基础上，每个等价类的代表性个人的蕴涵个人。在本文中，我们提出了一个基于抽象的物化方法，也就是说，我们表明，物化不需要细化阶段。我们进一步表明，这种方法是健全的和完整的，即使在添加分离和名词的语言。所提出的技术不仅允许更快的实体化和分类的本体，但也为有效的一致性检查，一个步骤，往往是省略了基于查询重写的实际方法。对真实本体和基准本体的初步实验表明，该方法可以有效地处理大数据集的本体。
Recently, it has been shown that ontologies with large datasets can be efficiently materialized by a so-called abstraction refinement technique. The technique consists of theabstractionphase, which partitions individuals into equivalence classes, and therefinementphase, which re-partitions individuals based on entailments for the representative individual of each equivalence class. In this paper, we present anabstraction-based approach for materialization in, i.e. we show that materialization fordoes not require the refinement phase. We further show that the approach is sound and complete even when adding disjunctions and nominals to the language. The proposed technique allows not only for faster materialization and classification of the ontologies, but also for efficient consistency checking; a step that is often omitted by practical approaches based on query rewriting. A preliminary empirical evaluation on both real-life and benchmark ontologies demonstrates that the approach can handle ontologies with large datasets efficiently.
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DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
TODS
影响因子：
--
作者：
G. Gottlob;G. Orsi;Andreas Pieris
通讯作者：
Andreas Pieris
DOI：
10.1007/978-3-642-31585-5_26
发表时间：
2012
期刊：
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作者：
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M. Zakharyaschev
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发表时间：
2012
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M. Krötzsch
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10.1016/j.websem.2015.02.001
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