A survey of large-scale reasoning on the Web of data

As more and more data is being generated by sensor networks, social media and organizations, the Webinterlinking this wealth of information becomes more complex. This is particularly true for the so-calledWeb of Data, in which data is semantically enriched and interlinked using ontologies. In this large anduncoordinated environment, reasoning can be used to check the consistency of the data and of asso-ciated ontologies, or to infer logical consequences which, in turn, can be used to obtain new insightsfrom the data. However, reasoning approaches need to be scalable in order to enable reasoning over theentire Web of Data. To address this problem, several high-performance reasoning systems, whichmainly implement distributed or parallel algorithms, have been proposed in the last few years. Thesesystems differ significantly; for instance in terms of reasoning expressivity, computational propertiessuch as completeness, or reasoning objectives. In order to provide afirst complete overview of thefield,this paper reports a systematic review of such scalable reasoning approaches over various ontologicallanguages, reporting details about the methods and over the conducted experiments. We highlight theshortcomings of these approaches and discuss some of the open problems related to performing scalablereasoning

Otimização de consultas SPARQL em bases RDF distribuídas

Orientadora : Profa. Dra Carmem Satie HaraTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 07/04/2017Inclui referências : f. 83-85Resumo; O modelo de dados RDF vem sendo usado em diversas aplicações devido a sua simplicidade e exibilidade na modelagem de dados quando comparado aos modelos de dados tradicionais. Dado o grande volume de dados RDF existente atualmente, diversas abordagens de processamento de consultas têm sido propostas visando garantir a escalabilidade destas aplicações. De uma forma geral, estas abordagens propõem métodos de distribuição de dados a _m de promover o processamento distribuído e paralelo de consultas SPARQL em sistemas RDF. Embora a distribuição forneça escalabilidade de armazenamento, o custo de comunicação no processamento de consultas pode ser alto. Este trabalho propõe uma abordagem de processamento de consultas SPARQL que tem o objetivo de minimizar o custo de comunicação para o processamento de consultas em sistemas RDF distribuídos. A abordagem explora a existência de padrões de alocação (PAs) na distribuição de dados, fornecida por um método de distribuição controlada de dados, que determina como triplas RDF são agrupadas e armazenadas em um mesmo servidor. Sendo assim, durante a distribuição, fragmentos de bases RDF seguem a composição de um determinado PA. Logo, a abordagem de processamento proposta gera planos de execução de consultas baseando-se nestes padrões viabilizando a escolha de duas estratégias de comunicação durante o processamento de consultas: get-frag e send-result. Na primeira estratégia, dada uma consulta, um servidor requisita para servidores remotos fragmentos de dados para a resolução de consultas. Na segunda, o servidor envia resultados intermediários da consulta para outros servidores continuarem a sua execução. Essas estratégias são combinadas em um método, denominado de 2ways, que escolhe a estratégia de comunicação adequada sempre que a execução de consultas transitar entre fragmentos de dados. A escolha da estratégia depende do número de mensagens e do volume de dados a ser transmitido entre servidores. Resultados experimentais mostram que 2ways reduz o custo de comunicação de maneira efetiva e melhora o tempo de resposta do processamento de consultas SPARQL em sistemas RDF distribuídos. Por fim, considerando que bases RDF podem ser alteradas por meio de operações de exclusão/interseção de triplas, este trabalho estende a abordagem de processamento proposta considerando que nem sempre novos dados inseridos estarão de acordo com os PAs predefinidos. A abordagem de atualização define um tipo especial de PA, denominado de PaOverow, para o armazenamento de dados que não podem ser categorizados pelos PAs existentes. Logo, o PaOverow também deve ser considerado no planejamento e no processamento de consultas. Um estudo experimental inicial mostra que, como esperado, a adoção do PaOverow pode aumentar o tempo de resposta de consultas na abordagem de processamento proposta. Palavras-chave: RDF, SPARQL, Processamento Distribuído de Consultas, Otimização de Consultas.Abstract: RDF has been used by many applications due to its simplicity and exibility in data modeling. Due to the huge volume of RDF data that exists nowadays, many distributed query processing approaches have been proposed aiming to ensure scalability for these applications. In general, these approaches propose data distribution methods promoting distributed and parallel SPARQL query processing. However, while distribution may provide storage scalability, it may also incur high communication costs for processing queries. This work presents a parallel and distributed query processing approach that aims to minimize the communication cost. The approach explores the existence of data allocation patterns (PAs) for data distribution, provided by a controlled data distribution method, that determine how RDF triples should be grouped and stored on the same server. Fragments of the RDF datastore follow a given allocation pattern. The approach generates execution plans based on this distribution model making possible the choice of two communication strategies for query processing: get-frag and send-result. With the get-frag approach, a server requests remote servers to send fragments that contain data required by a query. The send-result approach, on the other hand, forwards intermediate results to other servers to continue the query processing. These strategies are combined on a method, called 2ways, that chooses the adequate communication strategy whenever queries traverse fragment boundaries. The choice of the communication strategy is based on the number of requisitions and the volume of the data to be transmitted. Experimental results show that our proposed technique e_ectively reduces the communication cost and improves the response time for processing SPARQL queries on a distributed RDF datastore. Finally, considering that RDF datasets are dynamic, and may be updated by delete/insert operations, this work extends the query processing approach considering that not all newly inserted data may conform to the prede_ned allocation patterns. We de_ne a special purpose type of PA, called PaOverow, for storing data that can not be categorized by existing PAs. Consequentelly, the PaOverow must be considered in query planning and processing. An initial experimental study shows that, as expected, the PaOverow adoption can increase the response time for processing queries on the proposed processing approach. Keywords: RDF, SPARQL, Distributed Query Processing, Query Optimization

Formal foundations for RDF/S KB evolution

There are ongoing efforts to provide declarative formalisms of integrity constraints over RDF/S data. In this context, addressing the evolution of RDF/S knowledge bases while respecting associated constraints is a challenging issue, yet to receive a formal treatment. We provide a theoretical framework for dealing with both schema and data change requests. We define the notion of a rational change operator as one that satisfies the belief revision principles of Success, Validity and Minimal Change. The semantics of such an operator are subject to customization, by tuning the properties that a rational change should adhere to. We prove some interesting theoretical results and propose a general-purpose algorithm for implementing rational change operators in knowledge bases with integrity constraints, which allows us to handle uniformly any possible change request in a provably rational and consistent manner. Then, we apply our framework to a well-studied RDF/S variant, for which we suggest a specific notion of minimality. For efficiency purposes, we also describe specialized versions of the general evolution algorithm for the RDF/S case, which provably have the same semantics as the general-purpose one for a limited set of (useful in practice) types of change requests