面向大規(guī)模知識圖譜的彈性語義推理方法研究及應(yīng)用.pdf

1、知識圖譜可以看作是人類刻畫和認知世界的一個載體，是人工智能的重要分支，它可以對現(xiàn)實世界的事物及其相互關(guān)系進行形式化地描述，以刻畫和揭示實體之間的語義關(guān)系，進而模仿人類的思維方式進行邏輯推理。知識圖譜的推理技術(shù)是知識圖譜最核心的技術(shù)之一，表示由一個或幾個已知的判斷推理出未知結(jié)論的過程，廣義的推理包含語義查詢和語義推理，本文所指的推理是廣義范圍的推理技術(shù)。近年來，隨著知識抽取技術(shù)不斷發(fā)展以及數(shù)據(jù)來源的不斷豐富，知識圖譜的規(guī)模正在迅速增長，當

2、前知識圖譜默認已被用來代表各種海量知識圖譜。伴隨著知識圖譜規(guī)模的增長，知識圖譜呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣性、數(shù)據(jù)動態(tài)變化性以及查詢實時響應(yīng)性等多種特性和需求，面對知識圖譜所呈現(xiàn)的新特征和挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的語義推理方法和工具缺乏相應(yīng)的對策，這極大限制了知識圖譜技術(shù)的進一步推廣和發(fā)展，研究如何高效的在大規(guī)模知識圖譜上實施彈性語義推理成為一個重要研究課題。
　　本文從大規(guī)模知識圖譜語義推理所面臨的挑戰(zhàn)出發(fā)，研究了面向大規(guī)模知識圖譜彈性語義推理的若干實

3、用性科學問題，研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:
　　(i)針對大規(guī)模知識圖譜復(fù)雜知識結(jié)構(gòu)的挑戰(zhàn)，研究基于OWL屬性鏈的彈性語義關(guān)聯(lián)推理方法。
　　(ii)針對大規(guī)模知識圖譜查詢實時性的挑戰(zhàn)，研究基于分布式內(nèi)存的彈性語義查詢推理方法。
　　(iii)針對大規(guī)模知識圖譜流式動態(tài)性的挑戰(zhàn)，研究基于規(guī)則的彈性語義流推理方法。
　　(iv)基于上述的方法和經(jīng)驗，設(shè)計實施了兩個實用的面向大規(guī)模知識圖譜彈性語義推理系統(tǒng):基于Sp