論文の概要: Ontological Reasoning over Shy and Warded Datalog$+/-$ for Streaming-based Architectures (technical report)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12236v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 23:27:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 02:45:54.804582
• Title: Ontological Reasoning over Shy and Warded Datalog$+/-$ for Streaming-based Architectures (technical report)
• Title（参考訳）: ストリーミング型アーキテクチャのためのShyおよびWarded Datalog$+/$に関するオントロジー推論(技術報告)
• Authors: Teodoro Baldazzi, Luigi Bellomarini, Marco Favorito, Emanuel Sallinger
• Abstract要約: データログベースの存在論的推論システムは、しばしばDatalog$ +/-$という集合名の下で共有される言語を採用する。 本稿では,ShyとWarded Datalog$+/-$という,非常に有望で表現力豊かな2つの言語に焦点を当てる。 理論的基盤を利用して、ストリーミングベースのアーキテクチャにおいて特に効率的な推論に適合する、新しい推論技術、技術的には「分岐変種」を導入する。 次に、実環境設定上のオントロジ推論タスクを効率的に解決するために、参照ストリーミングベースのエンジンであるVadalogでそれらを実装します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.689509223124273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years witnessed a rising interest towards Datalog-based ontological reasoning systems, both in academia and industry. These systems adopt languages, often shared under the collective name of Datalog$+/-$, that extend Datalog with the essential feature of existential quantification, while introducing syntactic limitations to sustain reasoning decidability and achieve a good trade-off between expressive power and computational complexity. From an implementation perspective, modern reasoners borrow the vast experience of the database community in developing streaming-based data processing systems, such as volcano-iterator architectures, that sustain a limited memory footprint and good scalability. In this paper, we focus on two extremely promising, expressive, and tractable languages, namely, Shy and Warded Datalog$+/-$. We leverage their theoretical underpinnings to introduce novel reasoning techniques, technically, "chase variants", that are particularly fit for efficient reasoning in streaming-based architectures. We then implement them in Vadalog, our reference streaming-based engine, to efficiently solve ontological reasoning tasks over real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 近年、学界と産業の両方において、データログに基づくオントロジ推論システムへの関心が高まっている。 これらのシステムは、しばしばdatalog$+/-$の集団名で共有される言語を採用し、存在量化の本質的な特徴でdatalogを拡張する一方で、推論決定可能性を維持するための構文的制限を導入し、表現力と計算複雑性の間の良好なトレードオフを達成する。 実装の観点からは、現代の推論者は、限られたメモリフットプリントと優れたスケーラビリティを維持できる火山イテレータアーキテクチャのようなストリーミングベースのデータ処理システムの開発において、データベースコミュニティの膨大な経験を借りている。 本稿では,非常に有望で表現力に富み,扱いやすい2つの言語,すなわち shy と warded datalog$+/-$ に焦点を当てる。 理論的基盤を利用して、ストリーミングベースのアーキテクチャにおいて特に効率的な推論に適合する、新しい推論技術、技術的には「分岐変種」を導入する。 次に、実環境設定上のオントロジ推論タスクを効率的に解決するために、参照ストリーミングベースのエンジンであるVadalogでそれらを実装します。

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