尽管单机环境的推理技术可以满足高推理性能的需求，但是由于计算资源有限（比如内存，存储容量），推理方法的可伸缩性（scalability）受到不同程度的限制。因此，很多工作利用分布式技术突破大规模数据的处理界限。这种方法利用多机搭建集群来实现本体推理。

Mavin[63]是首个尝试利用 Peer-To-Peer 的分布式框架实现 RDF 数据推理的工作。实验结果表明，利用分布式技术可以完成很多在单机环境下无法完成的大数据量推理任务。很多工作基于 MapReduce 的开源实现（如 Hadoop，Spark 等）设计提出了大规模本体的推理方法。其中较为成功的一个尝试是 Urbani 等人在 2010 年公布的推理系统 WebPIE [64]。实验结果证实其在大集群上可以完成上百亿的 RDF 三元组的推理。他们又在这个基础上研究提出了基于 MapReduce 的 OWL RL 查询算法[65]。利用 MapReduce 来实现 OWL EL 本体的推理算法在 [66]中提出，实验证明 MapReduce 技术同样可以解决大规模的 OWL EL 本体推理。在[67]的工作中，进一步扩展 OWL EL 的推理技术，使得推理可以在多个并行计算平台完成。

1.5.2 基于统计的推理方法

知识图谱中基于统计的推理方法一般指关系机器学习方法。下面介绍一些典型的方法。

实体关系学习方法

实体关系学习的目的是学习知识图谱中实例和实例之间的关系。这方面的工作非常多，也是最近几年知识图谱的一个比较热的研究方向。按照文献[68]的分类，可以分为潜在特征模型和图特征模型两种。潜在特征模型通过实例的潜在特征来解释三元组。比如说，莫言获得诺贝尔文学奖的一个可能解释是他是一个有名的作家。Nickel等人在[69]中给出了一个关系潜在特征模型，称为双线性（bilinear）模型，该模型考虑了潜在特征的两两交互来学习潜在的实体关系。Drumond 等人在[70]中应用两两交互的张量分解模型来学习知识图谱中的潜在关系。

翻译（translation）模型[71]将实体与关系统一映射至低维向量空间中，且认为关系向量中承载了头实体翻译至尾实体的潜在特征。因此，通过发掘、对比向量空间中存在类似潜在特征的实体向量对，我们可以得到知识图谱中潜在的三元组关系。全息嵌入（Holographic Embedding，HolE）模型[72]分别利用圆周相关计算三元组的组合表示及利用圆周卷积从组合表示中恢复出实体及关系的表示。与张量分解模型类似，HolE 可以获得大量的实体交互来学习潜在关系，而且有效减少了训练参数，提高了训练效率。

基于图特征模型的方法从知识图谱中观察到的三元组的边的特征来预测一条可能的边的存在。典型的方法有基于基于归纳逻辑程序（ILP）的方法[73]，基于关联规则挖掘（ARM）的方法[74]和路径排序（path ranking）的方法[75]。基于 ILP 的方法和基于 ARM 的方法的共同之处在于通过挖掘的方法从知识图谱中抽取一些规则，然后把这些规则应用到知识图谱上，推出新的关系。而路径排序方法则是根据两个实体间连通路径作为特征来判断两个实体是否属于某个关系。

类型推理（typeinference）方法

知识图谱上的类型推理目的是学习知识图谱中的实例和概念之间的属于关系。SDType[76]利用三元组主语或谓语所连接属性的统计分布以预测实例的类型。该方法可以用在任意单数据源的知识图谱，但是无法做到跨数据集的类型推理。Tipalo[77]与LHD[78]均使用 DBpedia 中特有的 abstract 数据，利用特定模式进行实例类型的抽取。此类方法依赖于特定结构的文本数据，无法扩展到其他知识库。

模式归纳（schemainduction）方法

模式归纳方法学习概念之间的关系，主要有基于 ILP 的方法和基于 ARM 的方法。ILP 结合了机器学习和逻辑编程技术，使得人们可以从实例和背景知识中获得逻辑结论。Lehmann 等在[79]中提出用向下精化算子学习描述逻辑的概念定义公理的方法，即从最一般的概念（即顶概念）开始，采用启发式搜索方法使该概念不断特殊化，最终得到概念的定义。为了处理像 DBpedia 这样大规模的语义数据，该方法在[80]中得到进一步的扩展。这些方法都在 DL-Learner[81]中得以实现。Völker 等人在[82]中介绍了从知识图谱中生成概念关系的统计方法，该方法通过 SPARQL 查询来获取信息，用以构建事务表。然后使用 ARM 技术从事务表中挖掘出一些相关联的概念关系。在他们的后续工作中，使用负关联规则挖掘技术学习不交概念关系[83]，并在文献[84]中给出了丰富的试验结果。

　　2 开放知识图谱