論文の概要: Direct Encoding of Declare Constraints in ASP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10152v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 14:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:02:04.912593
• Title: Direct Encoding of Declare Constraints in ASP
• Title（参考訳）: ASP.NETにおける宣言制約の直接エンコード
• Authors: Francesco Chiariello, Valeria Fionda, Antonio Ielo, Francesco Ricca,
• Abstract要約: Declare制約のための新しいエンコーディングを導入し、それらのセマンティクスを直接ASPルールとしてモデル化する。 本稿では,2つのプロセスマイニングタスクにおける新しい手法の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.599644507730106
• License:
• Abstract: Answer Set Programming (ASP), a well-known declarative logic programming paradigm, has recently found practical application in Process Mining. In particular, ASP has been used to model tasks involving declarative specifications of business processes. In this area, Declare stands out as the most widely adopted declarative process modeling language, offering a means to model processes through sets of constraints valid traces must satisfy, that can be expressed in Linear Temporal Logic over Finite Traces (LTLf). Existing ASP-based solutions encode Declare constraints by modeling the corresponding LTLf formula or its equivalent automaton which can be obtained using established techniques. In this paper, we introduce a novel encoding for Declare constraints that directly models their semantics as ASP rules, eliminating the need for intermediate representations. We assess the effectiveness of this novel approach on two Process Mining tasks by comparing it with alternative ASP encodings and a Python library for Declare. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).
• Abstract（参考訳）: 有名な宣言型論理プログラミングパラダイムであるAnswer Set Programming (ASP)は、最近プロセスマイニングにおいて実践的な応用を見出した。 特に、ASPはビジネスプロセスの宣言的な仕様を含むタスクをモデル化するのに使われています。 この領域では、Declareは最も広く採用されている宣言的プロセスモデリング言語であり、有効なトレースを満足しなければならない制約のセットを通じてプロセスをモデル化する手段を提供する。 既存のASPベースのソリューションは、既存の技術を用いて得られる対応するLTLf式またはそれに相当するオートマトンをモデル化することにより、Declare制約を符号化する。 本稿では,セマンティクスを直接ASPルールとしてモデル化し,中間表現の必要性を排除したDeclare制約のための新しいエンコーディングを提案する。 本稿では,2つのプロセスマイニングタスクに対するこの新しいアプローチの有効性を,代替ASPエンコーディングとDeclare用のPythonライブラリとの比較により評価する。 論理プログラミングの理論と実践(TPLP)

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