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Optimierung von tableaubasierten Schlussfolgerungssystemen für ausdrucksstarke Beschreibungslogiken

dc.contributor.authorSteigmiller, Andreas
dc.contributor.editorHölldobler, Steffen
dc.date.accessioned2019-01-23T14:30:40Z
dc.date.available2019-01-23T14:30:40Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractZur Wissensrepräsentation in intelligenten Systemen werden häufig logikbasierte Ontologiesprachen verwendet. Zum Beispiel basiert die vom W3C standardisierte Web Ontology Language auf der Beschreibungslogik SROIQ und findet breiten Einsatz in den Life Sciences, der Medizin, oder auch im Semantic Web. Die logische Grundlage solcher Sprachen bietet unter anderem den Vorteil, dass mit Schlussfolgerungssystemen implizite Zusammenhänge im repräsentierten Wissen ermittelt werden können, wodurch sich neue Informationen und logische Widersprüche aufdecken lassen. Die Schlussfolgerungssysteme für SROIQ basieren üblicherweise auf Tableau-Algorithmen. Für diese wurden bereits zahlreiche Optimierungen entwickelt, jedoch ist die Performanz für viele Ontologien und Anwendungsfälle immer noch unzureichend.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-976-4
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19945
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofAusgezeichnete Informatikdissertationen 2016
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume D-17
dc.titleOptimierung von tableaubasierten Schlussfolgerungssystemen für ausdrucksstarke Beschreibungslogikende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage268
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage259
gi.conference.date21.-24. Mai 2017
gi.conference.locationSchoss Dagstuhl, Deutschland

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