'

Semantic Web и продукционная модель знаний

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Semantic Web и продукционная модель знаний Катериненко Р. С. аспирантура ИТМО ВТ


Слайд 1


Слайд 2


Слайд 3

OWL RDF


Слайд 4

RDF Horst, H. J. Combining RDF and Part of OWL with Rules: Semantics, Decidability, Complexity. etc Hayes


Слайд 5

RDF Horst, H. J. Combining RDF and Part of OWL with Rules: Semantics, Decidability, Complexity. etc Hayes Sesame Virtuoso


Слайд 6

Логическая модель


Слайд 7

Логическая модель Pallet Hawk Racer Fact


Слайд 8

Логическое программирование Логическое программирование – общее название для языков программирования, программы которых состоят из продукций. Prolog Datalog Числа Фибоначчи: F(0,0) F(1,1) F(X+Y,N+2) :- F(X,N), F(Y,N+1), N>1 ?F(X,100)


Слайд 9

Стратегии вычисления продукций Forward-chaining, (bottom-up) Последовательное применение продукций к фактам, а затем и к комбинациям фактов и выведенных фактов Достоинства:при ответе на запрос не требуется никакого логического вывода Недостатки: генерация избыточного количества фактов (попробуйте посчитать числа Фибоначчи) Backward-chaining, (top-down) Сначала целью вывод объявляется запрос пользователя. Ризонер пытается найти факты для текущей цели, если их нет, то ищется продукции, которые могут быть использованы для текущей цели. Найденная продукция объявляется текущей целью вывода и процесс повторяется. Преимущества: нет порождения избыточных фактов Недостатки: для сложных графов вычисления не эффективны, некоторые цели могут проходится много раз.


Слайд 10

Что еще можно делать с продукциями? Мы используем комбинированную стратегию. При этом применяются продукции к фактам, но мы ограничиваем множество всех продукций, только теми, которые могут быть действительно необходимы для ответа на запрос. Существуют разные способы это сделать: Алгоритм magic set Стратификация Алгоритм Rete Переупорядочивание продукций Мы используем зависимость продукций по предикатам


Слайд 11

Граф зависимости продукций Запрос: ?a(x) Продукции: R1: a(x) :- p(x), q(x) R2: p(y) :- p1(y) R3: p(k) :- p1(k) R4: q(z) :- q1(z)


Слайд 12

Генерация SQL Предикат p(x) опрделеляет множество : Select * from F where F.s like “P” Join a(x) :- p(x), q(x) p(x) – S1 q(x) – S2 Select * from S1 join S2 Union p(y) :- p1(y) //S3 p(k) :- p2(k) //S4 Select * from S3 union S4 Вложенный подзапрос: S1 = S3 union S4 = Select * from (Select * from S3 union S4)


Слайд 13

Генерация продукций Продукции => SQL + Совмещение SQL запросов с семантическими к реляционной СУБД


Слайд 14

Генерация продукций Продукции => SQL + Совмещение SQL запросов с семантическими к реляционной СУБД SPARQL => + Инфраструктура для семантических приложений


Слайд 15

Генерация продукций Продукции => SQL + Совмещение SQL запросов с семантическими к реляционной СУБД SPARQL => + Инфраструктура для семантических приложений + Быстрая инфраструктура для семантических приложений: на 20% быстрее, чем Jess (Rete)


Слайд 16

Спасибо!


×

HTML:





Ссылка: