BibTex RIS Kaynak Göster
Yıl 2006, Cilt: 2 Sayı: 1 - Cilt: 2 Sayı: 1, - , 24.06.2016

Öz

This work implements a Rete-based OWL
inference engine and improves the performance of
this inference engine using an optimization
heuristic and an indexing mechanism. The
optimization heuristic is a hybrid one that modifies
and mixes some well known optimization
heuristics. Also, we reorganize ontological data
and optimize the Pyramid Technique in order to
make ontological data to work more efficiently
with the Pyramid Technique.

Kaynakça

  • Guo, Y., Pan, Z., Heflin, J.: An Evaluation of Knowledge Base Systems for Large OWL Datasets, International Semantic Web Conference (2004) 274-288
  • Forgy, C.: Rete: A Fast Algorithm for the Many Patterns/Many Objects Match Problem. Artificial Intelligence, 19 (1982) 17–37
  • Doorenbos, R.B.: Production matching for large learning systems, Technical report, Pittsburgh, PA, USA (2001)
  • Ishida, T.: Optimizing rules in production system programs, National Conference on Artificial Intelligence. (1988) 699–704
  • Berchtold, S., Böhm, C., Kriegel, H.P.: The pyramid-technique: Towards breaking the curse of dimensionality. In Haas, L.M., Tiwary, A., eds.: SIGMOD 1998, Proceedings ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, June 2-4, 1998, Seattle, Washington, USA, ACM Press (1998) 142–153
  • Horrocks, I., Patel-Schneider, P. F.: A Proposal for an OWL Rules Language Semantics and Abstract Syntax, Draft Version of 16 October 2003
  • Fikes, R., Hayes, P., Horrocks, I.: OWL-QL: A Language for Deductive Query Answering on the Semantic Web, Technical Report KSL 03-14, Stanford University, Stanford, CA (2003)
  • Staab, S.: Ontologies’ Kisses in Standardization, IEEE Intelligent Systems 17(2002) 70–79
  • Zhang, L., Yu, Y., Lu, J., Lin, C., Tu, K., Guo, M., Zhang, Z., Xie, G., Su, Z., Pan, Y.: Orient: Integrate Ontology Engineering Into Industry Tooling Environment, International Semantic Web Conference. (2004) 823–838
  • Jagadish, H.V., Koudas, N., Srivastava, D.: On effective multi-dimensional indexing for strings. In: SIGMOD ’00: Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data, New York, NY, USA, ACM Press (2000) 403–414
  • Zhang, R., Ooi, B.C., Tan, K.L.: Making the Pyramid Technique Robust to Query Types and Workloads, ICDE. (2004) 313–324
  • Guo, Y., Pan, Z., Heflin, J.: An Evaluation of Knowledge Base Systems for Large Owl Datasets, International Semantic Web Conference. (2004) 274–288
  • Carroll, J.J., Roo, J.D.: Owl Web Ontology Language Test Cases (2004)

Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi

Yıl 2006, Cilt: 2 Sayı: 1 - Cilt: 2 Sayı: 1, - , 24.06.2016

Öz

Bu çalışmada Rete tabanlı bir OWL çıkarsama motorunun gerçekleştirimi ve bir eniyileme buluşsalı ile bir indeksleme mekanizması kullanarak, çıkarsama motorunun performansının arttırılması anlatılmaktadır. Eniyileme buluşsalı, bilinen bazı eniyileme buluşsallarının değiştirilip, birleştirilmesi sonucu oluşmuş melez bir buluşsaldır. Ayrıca, ontolojik verinin Piramit Tekniği olarak bilinen bir indeksleme mekanizması ile verimli olarak çalışabilmesi için verinin düzenlenmesi ve Piramit Tekniği'nin eniyilenmesi sunulmaktadır.

Kaynakça

  • Guo, Y., Pan, Z., Heflin, J.: An Evaluation of Knowledge Base Systems for Large OWL Datasets, International Semantic Web Conference (2004) 274-288
  • Forgy, C.: Rete: A Fast Algorithm for the Many Patterns/Many Objects Match Problem. Artificial Intelligence, 19 (1982) 17–37
  • Doorenbos, R.B.: Production matching for large learning systems, Technical report, Pittsburgh, PA, USA (2001)
  • Ishida, T.: Optimizing rules in production system programs, National Conference on Artificial Intelligence. (1988) 699–704
  • Berchtold, S., Böhm, C., Kriegel, H.P.: The pyramid-technique: Towards breaking the curse of dimensionality. In Haas, L.M., Tiwary, A., eds.: SIGMOD 1998, Proceedings ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, June 2-4, 1998, Seattle, Washington, USA, ACM Press (1998) 142–153
  • Horrocks, I., Patel-Schneider, P. F.: A Proposal for an OWL Rules Language Semantics and Abstract Syntax, Draft Version of 16 October 2003
  • Fikes, R., Hayes, P., Horrocks, I.: OWL-QL: A Language for Deductive Query Answering on the Semantic Web, Technical Report KSL 03-14, Stanford University, Stanford, CA (2003)
  • Staab, S.: Ontologies’ Kisses in Standardization, IEEE Intelligent Systems 17(2002) 70–79
  • Zhang, L., Yu, Y., Lu, J., Lin, C., Tu, K., Guo, M., Zhang, Z., Xie, G., Su, Z., Pan, Y.: Orient: Integrate Ontology Engineering Into Industry Tooling Environment, International Semantic Web Conference. (2004) 823–838
  • Jagadish, H.V., Koudas, N., Srivastava, D.: On effective multi-dimensional indexing for strings. In: SIGMOD ’00: Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data, New York, NY, USA, ACM Press (2000) 403–414
  • Zhang, R., Ooi, B.C., Tan, K.L.: Making the Pyramid Technique Robust to Query Types and Workloads, ICDE. (2004) 313–324
  • Guo, Y., Pan, Z., Heflin, J.: An Evaluation of Knowledge Base Systems for Large Owl Datasets, International Semantic Web Conference. (2004) 274–288
  • Carroll, J.J., Roo, J.D.: Owl Web Ontology Language Test Cases (2004)
Toplam 13 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Diğer ID JA37GM87NB
Bölüm Makaleler(Araştırma)
Yazarlar

T. Özacar Bu kişi benim

Ö. Öztürk Bu kişi benim

M.O. Ünalır

Yayımlanma Tarihi 24 Haziran 2016
Yayımlandığı Sayı Yıl 2006 Cilt: 2 Sayı: 1 - Cilt: 2 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Özacar, T., Öztürk, Ö., & Ünalır, M. (2016). Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 2(1).
AMA Özacar T, Öztürk Ö, Ünalır M. Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi. TBV-BBMD. Haziran 2016;2(1).
Chicago Özacar, T., Ö. Öztürk, ve M.O. Ünalır. “Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi Ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi Ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 2, sy. 1 (Haziran 2016).
EndNote Özacar T, Öztürk Ö, Ünalır M (01 Haziran 2016) Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 2 1
IEEE T. Özacar, Ö. Öztürk, ve M. Ünalır, “Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi”, TBV-BBMD, c. 2, sy. 1, 2016.
ISNAD Özacar, T. vd. “Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi Ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi Ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 2/1 (Haziran 2016).
JAMA Özacar T, Öztürk Ö, Ünalır M. Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi. TBV-BBMD. 2016;2.
MLA Özacar, T. vd. “Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi Ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi Ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, c. 2, sy. 1, 2016.
Vancouver Özacar T, Öztürk Ö, Ünalır M. Kural Örüntülerinin Düzenlenmesi ve Ontolojik Verinin İndekslenmesi ile Rete Tabanlı Bir Çıkarsama Motorunun Eniyilenmesi. TBV-BBMD. 2016;2(1).

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.