AAAIApr, 2014

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 将本体查询重写成小型非递归 Datalog 程序

    本文研究本体数据库访问设置，其中 Abox 以关系数据库 D 的形式给出，而布尔连接查询 q 必须针对在 DL-Lite 或 Linear Datalog+/- 中制定的 Tbox T 模块进行求值。我们展示了如何将（T，q）转换为大小为多项式的等效递推 Datalog 程序 P。

    Jun, 2011

  • 计算描述逻辑本体的 Horn 重写

    将一个使用 DL L1 表达的本体 O1 重写为 Horn DL L2 中的本体 O2，以保证在任意数据集扩展时 O1 和 O2 是等价的。对存在 Horn 重写的本体进行研究，并识别出一类本体可以用多项式大小的 Horn 重写表示。

    Apr, 2015

  • 超越 Horn 本体的 Datalog 重写计算

    本文研究了非 Horn 本体的查询方法，使用 datalog 重写来回答 OWL 2 DL 本体查询的可能性等问题，并提出了一种基于分辨率的过程来解决 SHI 本体问题。

    Apr, 2013

  • 使用数值松弛合成 Datalog 程序

    本文提出了一种称为 Difflog 的技术，可以将逻辑规则从离散变量扩展到连续变量，该技术通过为 Datalog 程序的各个规则附加实值权重，自然地将数值与程序的各个结论相关联，在知识发现、形式验证和数据库查询等问题上实现学习复杂程序的显着提高。

    Jun, 2019

  • DaRLing: OWL 2 RL 本体推理下的 SPARQL 查询 Datalog 重写器

    描述了 DaRLing 系统，它是一个 OWL 2 RL 本体推理的 Datalog 重写器，在 SPARQL 查询下具有实际适用性。

    Aug, 2020

  • 线性时态逻辑中本体导向查询的一阶重写性

    本研究探索基于本体的时间数据访问，并通过证明重写为具有内置线性顺序的一阶逻辑或关系原始递归机制保证其电路复杂度，建立了包括正 LTL 公式、单调 MFO（<）公式和任意 MFO（<）公式在内的 OM ​​问题一系列查询的层次结构，从而为基于本体的访问提供了基础。

    Apr, 2020

  • 具存在量词的分离 Datalog：语义、可决定性和复杂性问题

    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。

    Oct, 2012

  • 关于析取逻辑程序推理复杂性的三分和二分结果

    该研究通过引入一定的定义模式，对程序类别进行分类，并分别表征了每个类别程序的答案集问题、悲观推理和乐观推理的复杂性。该研究的结果可能有助于解释计算答案集问题的困难度和识别问题实例的类别，以便解决这些问题。

    Jul, 2010

  • 利用应用程序增强魔术集及其在本体论推理中的应用

    本文介绍了一种增强的魔法集技术来优化使用数据日志的查询答案，并通过消除子 sumed 规则和有效处理绑定传播丢失的情况进一步优化了重写的程序。

    Jul, 2019

  • 一个线性代数方法用于 Datalog 评估

    本文提出了一种基于矩阵方程、线性代数的方法，通过解决线性矩阵方程的最小解来计算 Datalog 的最小 Herbrand 模型，并在人工和真实数据上的实验中得到了比现有的 Prolog 和 ASP 系统快 10^1 ~ 10^4 倍的效果。

    Jul, 2016