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语义网中的推理是不是银弹?(2) RDF和Datalog

语义网中的推理是不是银弹?(1)

【datalog现在换了一个新名字RIF又杀回来了。不过我觉得,RIF的下场,也会很小众。光工具的开发,至少还要5年的时光。到时候会不会来一个简化的RIFa?呵呵】

2007-06-11:RDF和Datalog

把RDF存储等同于一张表是一个很大的误解。实际上,关系数据库也可以用一张表作所有的事(第一范式)。

RDF用关系数据库存储,只是一个syntax,关键在于RDF推理规则,这是超越关系数据库的。

zhaonix回复说

1. 基于轻量级的本体所建的RDF triple库,其中 推理 能有多少用武之地呢?
2. 即使是“关键在于RDF推理规则”。推理也是算法,推理机也是程序,并不神秘。试想:如果推理中需要用到上百万、上千万条triple中的某三五条所蕴藏的信息的话,没有一个好的存储方案、索引算法(类似于RDBMS那样的)的话,效率怕是低得不可忍受的。

我回复说:

1. 如果不是要推理,要RDF干什么?数据库就好了。轻量级本体,哪怕分类树,也是推理。
2. 见ESWC最新的关于RDF Index的文章。

smileidiot回复说:

如果说RDF推理规则,那么何不回到Deductive Database(或称Datalog)?貌似工业界并没有对此推崇,依旧是Relational Database的天下。。。如果说Datalog比SQL就是多了个Recursion问题,那么除去性能之外,据我所知,已有多年研究工作,如semi-naive方法,为何依旧没有市场呢?是需求问题,还是效率问题呢?我不得解

我回复说:

Datalog的问题是很多问题根本不可判定,更谈不上复杂性了(注:这个我说错了,后来纠正了)。RDF要比Datalog“肤浅”的多。RDF的一些子集,有很好的查询复杂性(见ESWC2007的最佳paper)。

Datalog比SQL多了当然不只Recursion。毕竟Logic Programming比RDB的建模能力还是强出很多。应该说,当前的SW研究,在寻找一个在关系数据库和演绎数据库之间的数据建模手段,也即在表达力之间和复杂性之间寻找“合理”的折衷。

—————

后面跟有一系列datalog的讨论,有些参考价值

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分类:语义网, 旧文

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