RDB2RDFラッパー・システムの推論

Question

RDB2RDFラッパー・システムでは、リレーショナル・データに基づいてSQLビューを作成します。私はこれらのシステムでどのように推論が行われているのだろうか？

Answer 1

ラッパーシステムの推論は、通常、クエリーの書き換え（後方連鎖）アプローチで行われます。このパラダイムは、オントロジーベースのデータアクセス（OBDA）とも呼ばれます。

ターゲットOWLオントロジーと、リレーショナルデータベースからオントロジーへのマッピング（R2RMLマッピングなど）がある場合、目標は（通常はSPARQLの）クエリに回答することですオントロジー、マッピング、およびデータベースを使用するターゲットオントロジーOBDAの書き換えアプローチでは、3つのステップが実行されます。

まず、目標オントロジーO換算でSPARQLクエリーQ与えられ、QoがクエリーQ及びオントロジOから生成された新たなクエリは、これは、ターゲット・オントロジーに対するO.

とQの書き換えであります

第2に、マッピングMはQoをSQLクエリQsqlにコンパイルするために使用されます。

最後に、QSQLは、これらのアプローチで考慮オントロジー言語の表現力は、OWL-QLプロファイルである私たちの最初のクエリQ.

に答えを与えるソースデータベース上で評価されます。詳細は、「データベースとのオントロジーベースのデータアクセス：ショートコース」を見てみましょうするために

http://www.dcs.bbk.ac.uk/~roman/papers/RW-Chapter.pdf

別のアプローチは、Ultrawrapシステムを実装するものです。 Ultrawrapのアプローチでは、ターゲットQのオントロジーOに関してクエリQを書き換えるのではなく、マッピングMはターゲットオントロジーOの同義語で飽和し、新しいマッピングMを生成しました。その後、これらのマッピングはSQLビューとして実装されます。クエリのパフォーマンスを最適化するために、これらのマッピングのサブセットをマテリアライズすることができます。さらに、このアプローチでは、再帰を含むSQLインフラストラクチャの可能性を最大限に活用しています。したがって、このアプローチは、推移性（OWL-QLプロファイルに含まれていない）を持つオントロジーをサポートします。詳細は を参照してください。「OBDA：クエリー・リライトまたはマテリアライゼーション？実際には両方！ https://www.cs.utexas.edu/~jsequeda/papers/ISWC2014_SequedaArenasMiranker_OBDA.pdf

（免責事項、私はUltrawrapシステムの著者午前）