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SPARQL graph pattern rewriting for OWL-DL inference queries

机译：用于OWL-DL推理查询的SPARQL图形模式重写

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This paper focuses on the issue of OWL-DL ontology queries implemented in SPARQL. Currently, ontology repositories construct inference ontology models, and match SPARQL queries to the models, to derive inference results. Because an inference model uses much more storage space than the original model, and cannot be reused as inference requirements vary, this method is not suitable for large-scale deployment. To solve this problem, this paper proposes a novel method that passes rewritten SPARQL queries to the original ontology model, to retrieve inference results. We define OWL-DL inference rules and apply them to rewriting Graph Patterns in queries. The paper classifies the inference rules and discusses how these rules affect query rewriting. To illustrate the advantages of our proposal, we present a prototype system based on Jena, and address query optimization, to eliminate the disadvantages of augmented query sentences. We perform a set of query tests and compare the results with related works. The results show that the proposed method results in significantly improved query efficiency, without compromising completeness or soundness.
机译：本文重点介绍在SPARQL中实现的OWL-DL本体查询问题。当前，本体库构建推理本体模型，并将SPARQL查询与模型匹配，以得出推理结果。由于推理模型比原始模型使用更多的存储空间，并且由于推理需求的变化而无法重用，因此该方法不适用于大规模部署。为了解决这个问题，本文提出了一种新方法，该方法将重写的SPARQL查询传递到原始本体模型，以检索推理结果。我们定义OWL-DL推理规则，并将其应用于重写查询中的图形模式。本文对推理规则进行了分类，并讨论了这些规则如何影响查询重写。为了说明我们建议的优点，我们提出了一个基于耶拿的原型系统，并进行了地址查询优化，以消除扩充查询语句的缺点。我们执行一组查询测试，并将结果与​​相关工作进行比较。结果表明，所提出的方法可以显着提高查询效率，而不会影响完整性或完整性。

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