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ProbSPARQL 扩展 SPARQL 以处理知识图谱中的不确定数值数据
研究人员开发了 ProbSPARQL，这是 SPARQL 查询语言的一个扩展，旨在处理知识图谱中的不确定和多维数值数据。该新系统通过将不确定的数值建模为随机变量并实现支持分布的查询，解决了当前 RDF 和 SPARQL 技术中的局限性。ProbSPARQL 已在 Apache Jena ARQ 上实现，并与 Fuseki 兼容，已在真实数据片段上进行了测试，并对其可扩展性进行了评估，证明了其可行的执行和相比传统后处理方法的潜在加速。
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新框架DEC通过认知立场推理增强知识图谱
研究人员推出DEC，一个旨在通过将溯源声明解释为认知立场指标来增强知识图谱的新框架。该方法将声明分组到‘认知世界’中，并使用模态逻辑来推理归属内容，区分声明、解释和观察者无关的事实。已为Fuseki数据集实现了一个原型DEC推理器，支持受控事实化和明确的异议检测。