DL-Lite分治法：大规模Web开放数据推理与查询

"基于DL-Lite的Web规模开放数据推理与查询-研究论文" 本文主要探讨了如何使用DL-LiteΑ技术处理Web规模的开放数据推理和查询问题。DL-LiteΑ是一种推理复杂度低、表达能力适中的逻辑语言，适用于处理大规模的语义Web数据。然而，当面对现实世界中的可扩展性挑战时，由于知识库的数据层上的查询和推理需求与模式知识的大小有关，以及大量单个断言的存在，导致推理和查询回答变得极其困难。 为了克服这些挑战，作者提出了一个基于分而治之（Divide-and-Conquer）的方法。该方法的核心思想是将知识库和查询分割成更小的块，然后将原始的推理和查询任务分解为一系列独立的子任务，这些子任务可以通过并行化和分布式技术来加速处理。这一策略受到RDF图哈希分区的启发，目的是确保分割后的知识库块在进行可满足性检查和简单查询回答时具有局部特性。 简单查询是指连接查询，其查询原子共享一个公共变量或个体。在查询回答方面，该方法将复杂查询拆分为更小的简单查询，分别在较小的知识库块上进行评估。此外，为了进一步优化查询性能，文章中还描述了一种策略，即优化查询分区的评估过程，而不是直接优化知识库的分区。 理论上，文章提供了KB分区和查询分区的定义，并确定了充分必要条件，以判断KB分区是否具备所需特性。在实践中，文章详细阐述了KB和查询的分区方法，以及如何在KB分区上执行查询分区的具体步骤。 实验部分，作者选择了DBpedia和BTC 2012两个大型开放数据集进行验证。结果显示，所提出的方法能够有效提升Web规模开放数据的推理和查询性能，为实现高性能和可扩展的关键应用提供了新的可能性。 这篇研究论文深入研究了在DL-LiteΑ框架下，如何通过分而治之策略解决Web规模开放数据的推理和查询难题，不仅在理论上建立了完备的模型，还在实践中提出了实用的解决方案，为大规模语义Web数据处理提供了新的思路。