【24h】

Towards SPARQL-Based Induction for Large-Scale RDF Data Sets

机译:对于基于SPARQL的大规模RDF数据集的诱导

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摘要

We show how to convert OWL Class Expressions to SPARQL queries where the instances of that concept are with a specific ABox equal to the SPARQL query result. Furthermore, we implement and integrate our converter into the CELOE algorithm (Class Expression Learning for Ontology Engineering), where it replaces the position of a traditional OWL reasoner. This will foster the application of structured machine learning to the Semantic Web, since most data is readily available in triple stores. We provide experimental evidence for the usefulness of the bridge. In particular, we show that we can improve the run time of machine learning approaches by several orders of magnitude.
机译:我们展示了如何将OWL类表达式转换为SPARQL查询,其中该概念的实例具有等于SPARQL查询结果的特定ABOX。 此外,我们实施并将转换器集成到Celoe算法(本体工程类别的Class表达式学习)中,在那里它取代了传统猫头鹰推理的位置。 这将促进结构化机器学习的应用于语义网络,因为大多数数据都在三层存储中可用。 我们为桥梁的有用性提供实验证据。 特别是,我们表明我们可以通过几个数量级来改善机器学习方法的运行时间。

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