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

本文介绍一种用于优化 Datalog 查询的索引技术，通过确定最佳索引方案及 Datalog 规则的适当排列来降低内存消耗并优化查询效率，结果表明在不损失效率的情况下，内存使用显著减少。

Jul, 2019

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

本文介绍了一个名为 DLV$^{DB}$ 的新系统，该系统旨在解决推理海量数据时存在的主存限制，外部数据库管理系统的互动不易等问题，并在比较逻辑推理和数据库的几个先前的系统（LDL ++，XSB，Smodels 和三个顶级商业 DBMS）的实验分析中获得了显着的效能优势。

Apr, 2007

本文介绍了如何使用向量空间编码命题逻辑程序，并提供了使用线性代数进行部分求值的方法。实验表明，这种方法可能在大规模程序的有效计算中具有潜在的优势。

Nov, 2018

本文研究了以线性代数为基础的图查询语言 MATLANG 对于表示为邻接矩阵的图在各种片段中等价性的表征问题，并详细探讨了 MATLANG 中的线性代数操作对它们区分图形的能力的影响。

Dec, 2018

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

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

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

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