语义网中的查询评估与优化

我们致力于解决高效回答 Web 本体查询的问题。本体被形式化为演绎本体库（DOB），这是一种包含本体推理公理和事实的演绎数据库。本文提出了一种针对 DOB 的基于成本的查询优化技术。我们提出了一种混合成本模型，用于估计基本事实和推断事实的成本及基数。推断事实的基数和成本使用自适应采样技术进行估计，而传统关系成本模型的技术则用于估计基本事实和合取本体查询的成本。最后，我们实现了一种动态规划优化算法，以识别能最小化中间推断事实数量的查询评估计划。我们将 Web 本体语言 OWL Lite 的一个子集建模为 DOB，并进行了实验研究，以分析我们成本模型的预测能力以及查询优化技术的优势。我们的研究在合成和本体世界的 OWL 本体上进行，结果表明这些技术是准确的并能提高查询性能。本文即将发表于《逻辑编程的理论与实践》(TPLP)。