我使用Jena和TDB来存储RDF，我想对它做一些推断。但是RDF数据很大，Jena的owl推理器必须将所有数据加载到内存中。 所以我想找到一个可以推理无需将所有数据加载到内存中的推理器，有没有？
答案 0 :(得分：3)
不是真的。即使在低规模下，DL推理在计算上也是困难的。使用 lot 数据，这就不适用于现有方法。在二级存储上进行操作仍然是一个开放的研究问题。
但是，OWL的各种配置文件可用于解决此问题。它们都具有不同的计算复杂性，这些都比DL更“容易”，使得它们更适合大规模推理。特别是，QL是为查询时间推理而设计的，根据我的经验，它的内存占用量非常小，RL可以用标准规则推理器实现。
因此，如果您不需要使用DL，那么我会使用支持其中一个配置文件的工具，您应该可以获得相当好的里程数。
作为参考，你可能会发现这个document关于各种OWL方言的计算复杂性很有意思。
答案 1 :(得分：2)
如果您准备接受OWL的一个子集，那么您可以采用流处理方式执行某些操作，而无需将所有RDF数据加载到内存中，这将实现所有推断的三元组。
举个例子，看看RIOT的推断命令：
此处的源代码：
使用RIOT推断并与MapReduce并行运行它是微不足道的，例如：
使用MapReduce应用RDFS和OWL ter Horst规则并实现所有派生语句的另一种不同方法是：
也许，您可以查看您感兴趣的OWL部分，并检查您是否可以以流式方式进行操作。如果是这样，您可以使用RIOT推断并扩展它，添加您感兴趣的OWL部分。这对Apache Jena是一个很好的贡献（如果你想这样做，请在jena-dev邮件列表上重新联系） 。
WebPIE是一个聪明而有趣的项目，但正如您所看到的，更复杂一点，它是一个研究项目（从长期支持和维护的角度来看，这意味着所有这些）。但是，如果它是您想要/需要的OWL ter Horst，那么WebPIE就可以。 如果其他人有兴趣使用它，您甚至可以付出努力，分叉WebPIE并将其贡献给开源项目。
你可能也有兴趣看一下Ymris（但现在正在睡觉...... zzzzz）：
答案 2 :(得分：0)
您可能想尝试GRAKN.AI，他们会对分布式系统中的持久数据进行实时推理。