RORS: Enhanced Rule-based OWL Reasoning on Spark

The rule-based OWL reasoning is to compute the deductive closure of an ontology by applying RDF/RDFS and OWL entailment rules. The performance of the rule-based OWL reasoning is often sensitive to the rule execution order. In this paper, we present an approach to enhancing the performance of the rule-based OWL reasoning on Spark based on a locally optimal executable strategy. Firstly, we divide all rules (27 in total) into four main classes, namely, SPO rules (5 rules), type rules (7 rules), sameAs rules (7 rules), and schema rules (8 rules) since, as we investigated, those triples corresponding to the first three classes of rules are overwhelming (e.g., over 99% in the LUBM dataset) in our practical world. Secondly, based on the interdependence among those entailment rules in each class, we pick out an optimal rule executable order of each class and then combine them into a new rule execution order of all rules. Finally, we implement the new rule execution order on Spark in a prototype called RORS. The experimental results show that the running time of RORS is improved by about 30% as compared to Kim & Park's algorithm (2015) using the LUBM200 (27.6 million triples).Comment: 12 page

Extensión del marco de referencia Ontoconcept con el formato de intercambio de reglas RIF

La presente investigación tiene como tema principal el estudio comparativo de las expresiones de RIF (formato de intercambio de reglas publicado por la W3C) con la capacidad expresiva del grafárbol ontológico, modelo conceptual propuesto dentro del framework Ontoconcept, que es una herramienta para la gestión del cambio ontológico, planteado en la tesis doctoral del ingeniero Julio César Chavarro Porras, bajo el título “Marco de referencia para la gestión del cambio en ontologías, basados en modelos conceptuales”. La motivación para la presente propuesta se fundamenta en la necesidad de establecer modelos conceptuales para la gestión de ontologías, continuando en una pequeña parte con el proceso de desarrollo de un sistema de administración de ontologías, consulta y razonamiento sobre diferentes ambientes, que es la finalidad a largo plazo de Ontoconcept. Este trabajo se encuentra vinculado a la línea de profundización de la maestría en ingeniería de sistemas y computación titulada Inteligencia Artificial, asociado al grupo de investigación GIA, grupo en el cual se vienen desarrollando diferentes proyectos de extensión del framework, así como generación de nuevas versione

Extensión del marco de referencia Ontoconcept con el formato de intercambio de reglas RIF

La presente investigación tiene como tema principal el estudio comparativo de las expresiones de RIF (formato de intercambio de reglas publicado por la W3C) con la capacidad expresiva del grafárbol ontológico, modelo conceptual propuesto dentro del framework Ontoconcept, que es una herramienta para la gestión del cambio ontológico, planteado en la tesis doctoral del ingeniero Julio César Chavarro Porras, bajo el título “Marco de referencia para la gestión del cambio en ontologías, basados en modelos conceptuales”. La motivación para la presente propuesta se fundamenta en la necesidad de establecer modelos conceptuales para la gestión de ontologías, continuando en una pequeña parte con el proceso de desarrollo de un sistema de administración de ontologías, consulta y razonamiento sobre diferentes ambientes, que es la finalidad a largo plazo de Ontoconcept. Este trabajo se encuentra vinculado a la línea de profundización de la maestría en ingeniería de sistemas y computación titulada Inteligencia Artificial, asociado al grupo de investigación GIA, grupo en el cual se vienen desarrollando diferentes proyectos de extensión del framework, así como generación de nuevas versione