MMSep, 2019

聚合递归在图分析到机器学习中的大数据应用

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TL;DR使用 PreM 概念优化聚合 - 分层程序的语义，使递归逻辑程序和演绎数据库具有高效操作语义，并使其能够在分布式平台上具有优越的性能和可扩展性，进而可实现各种数据挖掘和机器学习应用的声明式表达，包括 Datalog、Prolog 和 SQL
发现论文，激发创造
  • PREMA: 基于原则的多视角张量数据恢复

    本文提出了一种名为 PREMA 的算法，利用低秩张量分解工具来融合多视角数据，并在某些条件下提供恢复保证，以重构多个粗略视角数据的精细级别数据，以解决个性化分析和预测的问题。

    Oct, 2019

  • 大数据上基于良基语义的高效计算

    本文提出了一种基于 MapReduce 框架的并行化方法，探讨了基于良基的语义如何处理海量数据，并指出实验结果表明其可扩展性好，具有应用于数十亿条事实的潜力。此外，这是第一篇涉及任意元谓词的大规模非单调推理的研究。

    May, 2014

  • 具聚合操作的递归 Datalog 程序的不动点语义和优化

    本文提出一种简单的综合解决方案，该方案扩展了 Horn Clause 的声明性最小固定点语义，以及 Datalog 系统采用的自底向上实现方法中使用的优化技术，以将 Datalog 的语义和优化技术扩展到包括 min、max、count 和 sum 在内的递归程序中，实现了更好的性能和可扩展性。

    Jul, 2017

  • 透过递归实现神经编程体系结构的泛化

    通过在神经程序员 - 解释器框架中实现递归来解决学习程序时神经网络泛化能力和推理能力不足的问题，证明该方法在少量训练数据的情况下具有更好的泛化性和可解释性，体验表明为了让神经网络更好的学习程序语义，需要像递归这样的概念。

    Apr, 2017

  • 扩展内存中的 Datalog 处理：观察和技术

    本文提出了一种名为 RecStep 的通用 Datalog 引擎，该引擎基于并行单节点关系型系统，通过对多种技术的运用，在大规模数据处理方面表现非常出色，相较于现有并行 Datalog 引擎有 4-6 倍的性能提升，同时证明了过去的质疑，表明在关系引擎之上可以构建高性能的 Datalog 系统。

    Dec, 2018

  • 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

  • 带聚合函数的逻辑程序的良基与稳定语义

    本文提出了一个适用于逻辑程序中语义和聚合计算的框架，该框架基于三值立即后果运算符这一概念，采用不同方式定义该运算符以在精确性和可处理性之间取得平衡。

    Sep, 2005

  • 一种基于展开的聚合逻辑编程语义

    该论文提出了两个与聚合物逻辑程序答案集等价的定义，并旨在创建将具有聚合的逻辑程序转换为正常逻辑程序或积极程序的方法，其答案集语义可用于定义原始程序的语义。

    May, 2006

  • 命题答案集程序的聚合语义

    调查了建议用于命题 ASP 程序的主要聚合语义。重点是计算复杂性，表达能力以及不同方法的能力和局限性。

    Sep, 2021

  • PREM：一种简单而有效的用于节点级图异常检测的方法

    通过 PREprocessing and Matching (PREM) 方法，我们简化了节点级图异常检测（GAD），减少了时间和内存消耗，并且在维持强大的异常检测能力方面取得了成功。

    Oct, 2023