論文の概要: Incremental Maintenance of DatalogMTL Materialisations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12169v2
• Date: Wed, 19 Nov 2025 16:30:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 13:41:21.097113
• Title: Incremental Maintenance of DatalogMTL Materialisations
• Title（参考訳）: DatalogMTL のインクリメンタルメンテナンス
• Authors: Kaiyue Zhao, Dingqi Chen, Shaoyu Wang, Pan Hu,
• Abstract要約: 本稿では,有界区間を持つデータログMTLの逐次推論アルゴリズムであるDRedMTLを提案する。 我々のアルゴリズムは、データログプログラムの実体化を漸進的に更新する古典的DRedアルゴリズムに基づいている。 このアプローチを実装し、いくつかの公開データセットでテストしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.957946033104924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: DatalogMTL extends the classical Datalog language with metric temporal logic (MTL), enabling expressive reasoning over temporal data. While existing reasoning approaches, such as materialisation based and automata based methods, offer soundness and completeness, they lack support for handling efficient dynamic updates, a crucial requirement for real-world applications that involve frequent data updates. In this work, we propose DRedMTL, an incremental reasoning algorithm for DatalogMTL with bounded intervals. Our algorithm builds upon the classical DRed algorithm, which incrementally updates the materialisation of a Datalog program. Unlike a Datalog materialisation which is in essence a finite set of facts, a DatalogMTL materialisation has to be represented as a finite set of facts plus periodic intervals indicating how the full materialisation can be constructed through unfolding. To cope with this, our algorithm is equipped with specifically designed operators to efficiently handle such periodic representations of DatalogMTL materialisations. We have implemented this approach and tested it on several publicly available datasets. Experimental results show that DRedMTL often significantly outperforms rematerialisation, sometimes by orders of magnitude.
• Abstract（参考訳）: DatalogMTLは、計量時間論理(MTL)を用いて古典的なデータログ言語を拡張し、時間的データに対する表現的推論を可能にする。 実体化ベースの手法やオートマタベースの手法といった既存の推論アプローチは、健全性と完全性を提供するが、効率的な動的更新を扱うためのサポートは欠如している。 本研究では,有界区間を持つDatalogMTLの逐次推論アルゴリズムであるDRedMTLを提案する。 我々のアルゴリズムは、データログプログラムの実体化を漸進的に更新する古典的DRedアルゴリズムに基づいている。 本質的には有限な事実の集合であるデータログの実体化とは異なり、データログの実体化は有限な事実の集合として表現されなければならない。 これに対応するために,本アルゴリズムは,データログMTLの実体化の周期表現を効率的に扱うように設計された演算子を備えている。 このアプローチを実装し、いくつかの公開データセットでテストしました。 実験の結果,DRedMTLは時に桁違いにリマテリアル化を著しく上回っていることがわかった。

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