Jan, 2013

基于本体的数据访问：通过 Disjunctive Datalog、CSP 和 MMSNP 的研究

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TL;DR本文研究了本体基础数据查询的各种类别，包括关系数据库查询与本体、描述逻辑或其他相关一阶逻辑和联结查询。研究结果包括三个方面，首先用不相交的 Datalog 片段来表达了本体中介查询的表达能力。其次，本体中介查询与约束满足问题（CSP）及其逻辑泛化 MMSNP 公式有密切联系。最后，利用这些联系得出了有关本体中介查询的新结果，如 i）本体中介查询的一阶重写和 Datalog 重写，ii）本体中介查询的 P / NP 二分法，以及 iii）本体中介查询的查询包容性问题。
ontology-based data accessontology-mediated querydescription logicsdisjunctive datalogp/np dichotomies
发现论文，激发创造
  • 评估用于 OWL 2 QL 的元推理的 Datalog 工具

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    Feb, 2024

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    Nov, 2021

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    Dec, 2011

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    May, 2022

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    本篇研究针对 OWL 1 和 OWL 2 DL 中的名词、反向角色和数字限制问题，提出了在 DL ALCHOIQb 中的联合查询包含了所有三个构造的可决定性结果。

    Jan, 2014

  • 基于本体的数据访问的时间描述逻辑（扩展版）

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    Apr, 2013

  • 经由认知依赖进行控制的查询评估

    我们在本文中提议使用认知依赖来表达控制查询评估（CQE）中的数据保护策略，这是一种对本体和数据库进行保密的查询回答形式。所得到的策略语言在 CQE 领域的文献中显著超越了先前的提议，允许非常丰富和实际上有趣的数据保护规则形式。我们展示了我们框架的表达能力，并研究了当本体在描述逻辑 DL-Lite_R 中被规定时，CQE 的数据复杂性，具体地是（并起来的）合取查询。有趣的是，尽管我们表明一般情况下该问题是不可解的，但我们通过提供适当的查询重写算法证明了对于非循环认知依赖的情况是可解的。后一结果为 CQE 这种新方法的实施和实际应用铺平了道路。

    May, 2024

  • 具有约束的边界分离查询优化

    本文介绍了一种用于优化带约束的析取推论数据库上的有界查询的技术。所提出的方法基于 Magic-Set 技术的扩展，适用于被整合在当前的自下而上（稳定）模型推理引擎中。它基于利用绑定传播技术的思想，该技术减小了回答查询相关数据的大小，从而减少了计算单个模型和考虑的模型数的复杂性。

    Jun, 2004

  • 关于析取 Datalog 程序的魔法集

    本文介绍了一种新的技术，通过利用查询绑定的传播并扩展魔法集（MS）优化技术来优化（部分）绑定查询，从而对分层否定性的分离 Datalog 程序进行优化，通过对具体应用进行实验，可以得到该方法带来了显著的计算收益。

    Apr, 2012

  • 轻量级描述逻辑本体的精确学习

    该论文研究了使用 Angluin 等人的准确查询学习框架来学习描述逻辑本体的问题，证明了可以用多项式大小的多项式查询来学习用 DL-Lite 描述逻辑和某些和 OWL 2 RL 相关的 EL 片段描述的本体，但即使只允许非循环本体，也不能用多项式大小的查询来学习用 EL 描述逻辑描述的本体。

    Sep, 2017