انجمن کامپیوتر ایران

حجم زیاد داده¬های وب معنایی و رشد سریع¬ آنها چالش محاسباتی عمده¬ای در استنتاج مقیاس¬پذیر و موثر بوجود آورده است. بیشتر آنتولوژی¬ها Aboxهای بزرگی دارند، یعنی ادعاها در مورد اجزاء و روابط بین آنها بسیار زیاد است. معمولا سه¬گانه¬هایی با گزاره-مفعول¬ یکسان در آنتولوژی¬ها وجود دارد. برای استنتاج روی این سه¬گانه¬ها می¬توان آنها را در یک دسته قرار داد. از این واقعیت به عنوان ایده اصلی برای کاهش تعداد سه‌گانه¬ها استفاده شده است. یک الگوریتم نموی برای خلاصه¬سازی Abox براساس این ایده طراحی و پیاده¬سازی شده است. ابتدا خلاصه¬سازی آنتولوژی به شکل افزایشی در حافظه اصلی انجام می¬شود. سپس فرآیند استنتاج روی Abox خلاصه¬شده انجام می¬شود. آزمایش روی داده¬های مصنوعی استاندارد و دنیای واقعی انجام شده است. نتایج ارزیابی¬ها نشان ¬دهنده صحت و دقت صد درصدی این رویکرد است و میزان خلاصه¬سازی صورت گرفته امیدوار کننده¬ است، این خلاصه‌سازی همچنین باعث کاهش چشمگیر زمان انجام فرآیند استنتاج می¬شود.