Optimizing the Most Specific Concept Method for Efficient Instance Checking.
Optimizing the Most Specific Concept Method for Efficient Instance Checking.
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优化最具体的概念方法以实现高效的实例检查。
DOI：
10.1145/2567948.2577294
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Kabuka,Mansur
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Xu,Jia;Shironoshita,Patrick;Visser,Ubbo;John,Nigel;Kabuka,Mansur
实例检查被认为是从描述逻辑（DL）本体中检索数据的核心工具。在本文中，我们提出了一个修改的最具体的概念（MSC）的方法DL，它转换为包容问题的实例检查。这种修改后的方法可以生成足够具体的小概念来回答给定的查询，并允许推理只探索ABox数据的一个子集，以实现效率。实验表明，我们提出的方法的有效性方面的概念大小减少和推理效率的提高。
Instance checking is considered a central tool for data retrieval from description logic (DL) ontologies. In this paper, we propose a revised most specific concept (MSC) method for DL, which converts instance checking into subsumption problems. This revised method can generate small concepts that are specific-enough to answer a given query, and allow reasoning to explore only a subset of the ABox data to achieve efficiency. Experiments show effectiveness of our proposed method in terms of concept size reduction and the improvement in reasoning efficiency.