ComR: a combined OWL reasoner for ontology classification
ComR: a combined OWL reasoner for ontology classification
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ComR：用于本体分类的组合 OWL 推理机
DOI：
10.1007/s11704-016-6397-2
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发表时间：
2018-02
影响因子：
4.2
通讯作者：
Fu Daoxun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang Changlong;Feng Zhiyong;Zhang Xiaowang;Wang Xin;Rao Guozheng;Fu Daoxun
本体分类是计算类（原子概念）的包含层次结构的问题，是Web本体语言（OWL）推理器提供的核心推理服务。尽管通用owl2推理器采用了复杂的分类优化，但由于表达本体的表算法的高度复杂性，它们仍然效率不高。特定于概要文件的owl2 EL推理器是高效的；然而，即使本体只包含owl2 EL片段之外的少量公理，它们也会变得不完整。在本文中，我们提出了一种将owl2推理器与owl2推理器相结合的技术，用于表达性roiq的本体分类。为了优化工作负载，我们提出了一种任务分解策略，用于识别最小的非el子本体，该子本体仅包含确保完整性所需的公理。在本体分类期间，大部分工作负载被委托给高效的owl2 EL推理器，只有最小的非EL子本体由效率较低的owl2推理器处理。实验结果表明，该方法在本体分类方面具有显著的提速效果。对于著名的本体NCI，分类时间缩短了96.9% （p < 0.05）。83.7%)，与标准推理颗粒（p < 0.05）相比；模块化推理器更多)。
Ontology classification, the problem of computing the subsumption hierarchies for classes (atomic concepts), is a core reasoning service provided by Web Ontology Language (OWL) reasoners. Although general-purpose OWL 2 reasoners employ sophisticated optimizations for classification, they are still not efficient owing to the high complexity of tableau algorithms for expressive ontologies. Profile-specific OWL 2 EL reasoners are efficient; however, they become incomplete even if the ontology contains only a small number of axioms that are outside the OWL 2 EL fragment. In this paper, we present a technique that combines an OWL 2 EL reasoner with an OWL 2 reasoner for ontology classification of expressiveSROIQ. To optimize the workload, we propose a task decomposition strategy for identifying the minimal non-EL subontology that contains only necessary axioms to ensure completeness. During the ontology classification, the bulk of the workload is delegated to an efficient OWL 2 EL reasoner and only the minimal non-EL subontology is handled by a less efficient OWL 2 reasoner. The proposed approach is implemented in a prototypeComRand experimental results show that our approach offers a substantial speedup in ontology classification. For the wellknown ontology NCI, the classification time is reduced by 96.9% (resp. 83.7%) compared against the standard reasoner Pellet (resp. the modular reasoner MORe).
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DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
Description Logics
影响因子：
--
作者：
Yevgeny Kazakov
通讯作者：
Yevgeny Kazakov
DOI：
10.1007/11814771_26
发表时间：
2006-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Dmitry Tsarkov;Ian Horrocks
通讯作者：
Dmitry Tsarkov;Ian Horrocks
DOI：
10.1007/s10817-007-9079-9
发表时间：
2007-10
期刊：
Journal of Automated Reasoning
影响因子：
--
作者：
Ian Horrocks;U. Sattler
通讯作者：
Ian Horrocks;U. Sattler
DOI：
10.1017/s174392130701201x
发表时间：
2006-08
期刊：
Proceedings of the International Astronomical Union
影响因子：
--
作者：
S. Derriere;A. Richard;A. Preite-Martinez
通讯作者：
S. Derriere;A. Richard;A. Preite-Martinez
DOI：
10.1016/j.websem.2011.12.007
发表时间：
2012-07
期刊：
J. Web Semant.
影响因子：
--
作者：
Birte Glimm;Ian Horrocks;B. Motik;Rob Shearer;G. Stoilos
通讯作者：
Birte Glimm;Ian Horrocks;B. Motik;Rob Shearer;G. Stoilos