Oct, 2012

具存在量词的分离 Datalog：语义、可决定性和复杂性问题

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TL;DR本文介绍了 Datalog 的扩展形式 Disjunctive Datalog，Datalogex 和 Datalogexor，并提供语法和语义的定义，以及解决了语言可决性问题，这些语言都是知识表示和推理方面的有吸引力的，特别是在需要基于本体论的推理的领域中。
发现论文，激发创造
  • Vadalog 系统：基于 Datalog 的知识图谱推理

    本文介绍了 Vadalog 系统，这是使用 Datalog 进行复杂逻辑推论任务的系统，采用侵略性终止控制策略实现了 Warded Datalog+/-，并提供了全面的实验评估。

    Jul, 2018

  • 结合存在规则和传递性：下一步

    本文探讨存在规则作为本体规范的形式化方法，重点研究了如何将传递性与可判定类的存在规则组合，并给出了能够安全添加传递性的情况和相应的查询重写算法。

    Apr, 2015

  • Warded Datalog+- 中算术的复杂性

    本文定义了一种新的语言，将 Warded Datalog+- 扩展到算术，证明了其 P 完备性，并为一种最近引入的整数算术 Datalog 片段提供了描述性复杂度结果，为高度表达 Datalog+- 语言奠定了理论基础，这些语言结合了先进递归规则和算术的优势，同时保证了现代 AI 系统中应用的高效推理算法，例如知识图谱。

    Feb, 2022

  • 使用极限 Datalog 程序的声明性数据分析基础

    研究了正 Datalog 上添加整数算术函数的扩展语言 Datalog_Z，并提出了两个限制子语言 limit Datalog_Z 和 stable Datalog_Z 以解决其不可判定性，并证明了相应的 NP 完全性和 ExpTime 完全性，最终表明稳定的 Datalog_Z 能够表达许多有用的数据分析任务，为先进信息系统的发展提供了一个坚实的基础。

    May, 2017

  • 任意 t - 范数上的模糊 Datalog$^\exists$

    神经符号人工智能领域的主要挑战之一是在神经和符号数据的存在下进行逻辑推理。本文通过将模糊 Datalog 的存在性规则推广到模糊设置，允许使用任意 t - 范数，在保持计算复杂度结果和已建立的推理技术适用性的同时，允许对与不确定度相关的数据进行推理。

    Mar, 2024

  • 存在规则语言的模型论描述

    本研究旨在模型理论中建立存在规则语言的模型论特性，如嵌入依赖项，元组生成依赖项和线性依赖项，并确定它们的复杂度限制。

    Jan, 2020

  • 不相交 Datalog 程序的 Datalog 改写性及其在本体推理中的应用

    研究了将一个分离的 Datalog 程序重写为普通的 Datalog 的问题，并提出了一种新的基于规则的知识表示语言（KR language）—— 弱线性分离 Datalog，以及在本文的框架下对本体推理问题的应用，结果表明许多非 Horn 本体可以被简化为弱线性程序，并可以用 Datalog 引擎在实践中进行查询回答。

    Apr, 2014

  • 大数据推理和高级分析的扩展

    BigDatalog 是 Datalog 的扩展，旨在实现在 Apache Spark 和多核系统上的性能和可扩展性，其图分析性能优于 GraphX，通过实现技术（例如半朴素极限和魔术集）解决了在递归中使用数量、总和和极值等问题。

    Jul, 2018

  • 本体基于查询回答的存在规则语言表达完备性

    本文证明了分离嵌入式依赖可以精确捕捉基于本体的连词查询应答中的可递归枚举本体类，而关于 “元组生成依赖” 的复杂性类和嵌入式依赖的复杂性类都不能完全表达可递归枚举的 “基于本体的连词查询应答” 本体。

    Apr, 2016

  • Prolog 中高效的描述逻辑推理：DLog 系统

    本文描述了 DLog—— 一种基于分辨率的描述逻辑推理系统。DLog 将描述逻辑公理转换为 Prolog 程序，并使用标准的 Prolog 执行有效地回答实例检索查询，是全 SHIQ 语言的 ABox 推理引擎。DLog 的方法使得个体能够储存在数据库中而不必放在内存中，这提高了可扩展性并有助于在现有信息源的基础上直接使用描述逻辑本体。

    Apr, 2009