論文の概要: Boolean Matrix Logic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10369v2
• Date: Sun, 25 Aug 2024 20:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 12:52:18.325855
• Title: Boolean Matrix Logic Programming
• Title（参考訳）: ブール行列論理プログラミング
• Authors: Lun Ai, Stephen H. Muggleton,
• Abstract要約: 本稿では,効率的で構成可能な行列モジュールに基づくデータログクエリ評価手法について述べる。 線形Dyadic Recursive Datalogプログラムにおけるボトムアップ操作のための2つの新しいBMLPモジュールを開発した。 実験の結果, これらのモジュールは, 30x と 9x の係数で汎用システム, 特殊システムより優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.847084649531298
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We describe a datalog query evaluation approach based on efficient and composable boolean matrix manipulation modules. We first define an overarching problem, Boolean Matrix Logic Programming (BMLP), which uses boolean matrices as an alternative computation to evaluate datalog programs. We develop two novel BMLP modules for bottom-up inferences on linear dyadic recursive datalog programs, and show how additional modules can extend this capability to compute both linear and non-linear recursive datalog programs of arity two. Our empirical results demonstrate that these modules outperform general-purpose and specialised systems by factors of 30x and 9x, respectively, when evaluating large programs with millions of facts. This boolean matrix approach significantly enhances the efficiency of datalog querying to support logic programming techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,効率的かつ構成可能なブール行列操作モジュールに基づくデータログクエリ評価手法について述べる。 まず,ブール行列を代替計算として用い,データログプログラムの評価を行うBoolean Matrix Logic Programming (BMLP) を定義する。 線形Dyadic Recursive Datalogプログラムにおけるボトムアップ推論のための2つの新しいBMLPモジュールを開発した。 実験の結果,これらのモジュールは,大規模プログラムを数百万の事実で評価する際に,それぞれ30倍,9倍の係数で汎用システムと特殊システムを上回る性能を示した。 このブール行列アプローチは、論理プログラミング技術をサポートするためにデータログクエリの効率を大幅に向上させる。

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