論文の概要: MeTeoR: Practical Reasoning in Datalog with Metric Temporal Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04596v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 17:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-13 16:02:33.134417
• Title: MeTeoR: Practical Reasoning in Datalog with Metric Temporal Operators
• Title（参考訳）: MeTeoR: Metric Temporal Operatorsによるデータログの実践的推論
• Authors: Dingmin Wang, Pan Hu, Przemys{\l}aw Andrzej Wa{\l}\k{e}ga, Bernardo Cuenca Grau
• Abstract要約: 本稿では,物質化(前方連鎖)とオートマトンに基づく手法を組み合わせたDatalogMTLの実用的な推論手法を提案する。 MeTeoRは、複雑な時間的ルールを推論し、数百万の時間的事実のデータセットを含むスケーラブルなシステムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.145849273069627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: DatalogMTL is an extension of Datalog with operators from metric temporal logic which has received significant attention in recent years. It is a highly expressive knowledge representation language that is well-suited for applications in temporal ontology-based query answering and stream processing. Reasoning in DatalogMTL is, however, of high computational complexity, making implementation challenging and hindering its adoption in applications. In this paper, we present a novel approach for practical reasoning in DatalogMTL which combines materialisation (a.k.a. forward chaining) with automata-based techniques. We have implemented this approach in a reasoner called MeTeoR and evaluated its performance using a temporal extension of the Lehigh University Benchmark and a benchmark based on real-world meteorological data. Our experiments show that MeTeoR is a scalable system which enables reasoning over complex temporal rules and datasets involving tens of millions of temporal facts.
• Abstract（参考訳）: DatalogMTLは、メトリック時間論理の演算子によるDatalogの拡張であり、近年大きな注目を集めている。 表現力の高い知識表現言語であり、時間オントロジーに基づくクエリ応答とストリーム処理の応用に適している。 しかし、datalogmtlの推論は計算の複雑さが高く、実装を困難にし、アプリケーションへの採用を妨げる。 本稿では,具体化(すなわち前方連鎖)とオートマトンに基づく手法を組み合わせた,datalogmtlにおける実用的な推論手法を提案する。 この手法をmeteorという推論器で実装し,lehigh university benchmarkの時間的拡張と実世界の気象データに基づくベンチマークを用いて評価した。 実験の結果,MeTeoRは数千万の時間的事実を含む複雑な時間的規則やデータセットの推論を可能にするスケーラブルなシステムであることがわかった。

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