Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conjunctive Queries: Unique Characterizations and Exact Learnability

論文の概要: Conjunctive Queries: Unique Characterizations and Exact Learnability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06824v4
Date: Wed, 24 Aug 2022 15:43:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-28 12:08:26.299836
Title: Conjunctive Queries: Unique Characterizations and Exact Learnability
Title（参考訳）: Conjunctive Queries: ユニークな特徴と実行可能性
Authors: Balder ten Cate and Victor Dalmau
Abstract要約: 接続型クエリのクラスに対して,より効率的な正確な学習アルゴリズムを提案する。また、有限構造の準同型格子におけるフロンティアの構成についても論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We answer the question which conjunctive queries are uniquely characterized by polynomially many positive and negative examples, and how to construct such examples efficiently. As a consequence, we obtain a new efficient exact learning algorithm for a class of conjunctive queries. At the core of our contributions lie two new polynomial-time algorithms for constructing frontiers in the homomorphism lattice of finite structures. We also discuss implications for the unique characterizability and learnability of schema mappings and of description logic concepts.
Abstract（参考訳）: 共役クエリが一意に特徴付けられる質問には、多項式的に多くの正と負の例と、そのような例を効率的に構築する方法がある。その結果,結合性問合せのクラスに対して,新しい効率的な完全学習アルゴリズムが得られた。我々の貢献の中核は、有限構造の準同型格子におけるフロンティアを構築するための2つの新しい多項式時間アルゴリズムである。また,スキーママッピングと記述論理概念のユニークな特徴性と学習可能性について考察する。

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