Fugu-MT 論文翻訳(概要): Goal-Driven Reasoning in DatalogMTL with Magic Sets

論文の概要: Goal-Driven Reasoning in DatalogMTL with Magic Sets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07259v3
Date: Thu, 27 Feb 2025 14:13:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-28 14:53:24.103915
Title: Goal-Driven Reasoning in DatalogMTL with Magic Sets
Title（参考訳）: マジックセットを用いたDatalogMTLにおけるゴール駆動推論
Authors: Shaoyu Wang, Kaiyue Zhao, Dongliang Wei, Przemysław Andrzej Wałęga, Dingmin Wang, Hongming Cai, Pan Hu,
Abstract要約: DatalogMTLは時間的推論のための強力なルールベースの言語である。本稿では,マジックセット技術を利用したDatalogMTLの新しい推論手法を提案する。その結果,提案手法は最先端の推論手法よりも大きく,かつ一貫して優れていたことがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.885086628404422
License:
Abstract: DatalogMTL is a powerful rule-based language for temporal reasoning. Due to its high expressive power and flexible modeling capabilities, it is suitable for a wide range of applications, including tasks from industrial and financial sectors. However, due to its high computational complexity, practical reasoning in DatalogMTL is highly challenging. To address this difficulty, we introduce a new reasoning method for DatalogMTL which exploits the magic sets technique -- a rewriting approach developed for (non-temporal) Datalog to simulate top-down evaluation with bottom-up reasoning. We have implemented this approach and evaluated it on publicly available benchmarks, showing that the proposed approach significantly and consistently outperformed state-of-the-art reasoning techniques.
Abstract（参考訳）: DatalogMTLは時間的推論のための強力なルールベースの言語である。高い表現力と柔軟なモデリング能力のため、産業や金融分野のタスクを含む幅広い応用に適している。しかし、計算複雑性が高いため、DatalogMTLの実践的推論は非常に困難である。ボトムアップ推論を用いてトップダウン評価をシミュレートする(非時間的)データログのために開発された書き直し手法であるマジックセット技術を利用したDatalogMTLの新しい推論手法を提案する。提案手法は, 提案手法が最先端の推論手法よりも大きく, 一貫して優れていたことを示す。

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