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一种基于Spark的大规模语义数据分布式推理框架
被引量：
2
1
作者
陈恒
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S2期93-96,共4页
随着大规模语义数据的涌现,研究高效的并行化语义推理成为热点问题之一。现有推理框架大多存在可扩展性方面的不足,难以满足大规模语义数据的需求。针对现有推理框架的不足,提出一种基于Spark的大规模语义数据分布式推理框架。该框架主...
随着大规模语义数据的涌现,研究高效的并行化语义推理成为热点问题之一。现有推理框架大多存在可扩展性方面的不足,难以满足大规模语义数据的需求。针对现有推理框架的不足,提出一种基于Spark的大规模语义数据分布式推理框架。该框架主要包括语义建模、规则提取和基于Spark的并行推理机等3个模块。通过过程分析和推理实例验证,提出的分布式并行推理的计算性能(T(n)=O(log_(2)n))远远优于顺序式推理的计算性能(T(n)=O(n))。
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关键词
SPARK
并行
化
语义
推理
分布式框架
语义
大数据
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职称材料
题名
一种基于Spark的大规模语义数据分布式推理框架
被引量：
2
1
作者
陈恒
机构
大连外国语大学软件学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S2期93-96,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61371090)
辽宁省自然科学基金项目(2015020017)
大连外国语大学校级科研项目(2014XJQN09)资助
文摘
随着大规模语义数据的涌现,研究高效的并行化语义推理成为热点问题之一。现有推理框架大多存在可扩展性方面的不足,难以满足大规模语义数据的需求。针对现有推理框架的不足,提出一种基于Spark的大规模语义数据分布式推理框架。该框架主要包括语义建模、规则提取和基于Spark的并行推理机等3个模块。通过过程分析和推理实例验证,提出的分布式并行推理的计算性能(T(n)=O(log_(2)n))远远优于顺序式推理的计算性能(T(n)=O(n))。
关键词
SPARK
并行
化
语义
推理
分布式框架
语义
大数据
Keywords
Spark
Parallel semantic reasoning
Distributed framework
Semantic big data
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于Spark的大规模语义数据分布式推理框架
陈恒
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
2
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