Scaling Up Description Logic Reasoning by Distributed Resolution


Schlicht, Anne


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/31365
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-313655
Dokumenttyp: Dissertation
Erscheinungsjahr: 2012
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Verlag: Universität Mannheim
Hochschule: Universität Mannheim
Gutachter: Stuckenschmidt, Heiner
Datum der mündl. Prüfung: 29 März 2012
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Praktische Informatik II (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Normierte Schlagwörter (SWD): Automatisches Beweisverfahren , Paralleler Algorithmus , Wissensverarbeitung
Freie Schlagwörter (Englisch): Theorem Proving , Parallel Computation , Knowledge Management
Abstract: Benefits from structured knowledge representation have motivated the creation of large description logic ontologies. For accessing implicit information and avoiding errors in ontologies, reasoning services are necessary. However, the available reasoning methods suffer from scalability problems as the size of ontologies keeps growing. This thesis investigates a distributed reasoning method that improves scalability by splitting a reasoning process into a set of largely independent subprocesses. In contrast to most description logic reasoners, the proposed approach is based on resolution calculi. We prove that the method is sound and complete for first order logic and different description logic subsets. Evaluation of the implementation shows a heavy decrease of runtime compared to reasoning on a single machine. Hence, the increased computation power pays off the overhead caused by distribution. Dependencies between subprocesses can be kept low enough to allow efficient distribution. Furthermore, we investigate and compare different algorithms for computing the distribution of axioms and provide an optimization of the distributed reasoning method that improves workload balance in a dynamic setting.
Übersetzung des Abstracts: Der Zugang zu gespeichertem Wissen wird durch den Einsatz formaler Sprachen erheblich erleichtert. Besonders in Medizin und Biologie wird Fachwissen in Form von großen Ontologien dargestellt, um Forschung und Entwicklung zu unterstützen. Mit Methoden der Wissensrepräsentation ist es möglich, Anfragen zu komplexen Zusammenhängen automatisch zu beantworten. Allerdings stoßen bestehende Methoden bei der Bearbeitung von Anfragen schnell an die Grenzen der verfügbaren Ressourcen, wenn die verwendete Ontologie komplex und umfangreich ist. Die vorliegende Arbeit stellt einen Ansatz zur Lösung des Problems vor, der die Skalierbarkeit durch Parallelisierung der Berechnung verbessert. Durch die Aufteilung auf mehrere Prozesse wird die Rechenzeit erheblich reduziert. Die Grundidee besteht darin, die Berechnung so aufzuteilen, dass zwischen den Teilprozessen wenig Abhängigkeiten bestehen und der Kommunikationsaufwand gering ist. Das vorgeschlagene Verfahren ist auf Basis eines existierenden Prädikatenlogik Beweisers implementiert, und die Effizienz des Ansatzes wurde experimentell nachgewiesen. Zusätzlich wurden verschiedene Strategien zur Verteilung untersucht und deren Auswirkungen auf die Effizienz des Verfahrens. Des Weiteren wurde die Methode so generalisiert, dass die Verteilung zur Laufzeit auf eine veränderliche Anzahl Rechner angepasst werden kann. (Deutsch)

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Schlicht, Anne (2012) Scaling Up Description Logic Reasoning by Distributed Resolution. Open Access Mannheim [Dissertation]
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