Top-k Query Answering in Datalog+/- Ontologies under Subjective Reports (Technical Report)
University of Oxford（牛津大学）；Università della Calabria（卡拉布里亚大学）
在传统的数据库和基于本体的数据访问中，查询应答中使用偏好最近受到了广泛的关注，这是由于其许多现实世界的应用。在本文中，我们解决的问题，前k查询回答Datatrons +/-本体查询用户的喜好和收集（主观）报告的其他用户。在这里，每个报告都包含一系列功能的分数、作者对功能的偏好以及其他信息。然后将每个报告的这些信息片段与查询用户的偏好和他/她对每个报告的信任一起组合，以对查询结果进行排名。我们提出了两种替代这样的排名，以及这些排名下的top-k（原子）查询回答算法。我们还表明，在适当的假设下，这些算法运行在多项式时间的数据复杂度。最后，我们提出了更一般的报告，这是与套原子，而不是单个原子。
2013-11-29 cs.AI cs.DB
Synthesizing Datalog Programs Using Numerical Relaxation
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
从示例中学习逻辑规则的问题出现在不同的领域，包括程序合成、逻辑编程和机器学习。现有的方法要么涉及解决计算困难的组合问题，或在复杂的统计模型中进行参数估计。在本文中，我们提出了Difflog，一种技术扩展的逻辑程序设计语言数据库的连续设置。通过将实值权重附加到Datasheet程序的各个规则，我们自然地将数值与程序的各个结论联系起来。类似于优化问题中的数值松弛策略，我们现在可以首先确定导致训练标签和输出元组的导出值之间最佳一致的规则权重，然后从连续最优值恢复经典离散值目标程序。我们评估Difflog的一套34个基准问题，从最近的文献中的知识发现，形式化验证，数据库查询的例子，并展示了显着的改进学习复杂的程序与递归规则，发明的谓词，和任意arity的关系。
2019-06-25 cs.AI
Polynomial Rewritings from Expressive Description Logics with Closed Predicates to Variants of Datalog
TU Wien（维也纳技术大学）
在许多情况下，完整和不完整的信息并存。出于这个原因，知识表示和数据库社区长期以来一直对在推理逻辑理论时同时支持封闭世界和开放世界的观点感兴趣。在这里，我们考虑使用逻辑理论查询可能不完整的数据的设置，形式化的本体介导的查询（OMQ），对查询与理论，有时称为本体，表达背景知识的评价。这可以通过从理论中指定一组封闭谓词来进一步丰富，这些谓词将在封闭世界假设下解释，而其余的则用开放世界观点来解释。通过这种方式，我们可以利用数据的部分完整性来检索更精确的查询答案。本文的中心目标是理解OMQ语言的相对表达能力，其中本体是用表达性描述逻辑（DL）ALCHOI编写的，并且包括一组封闭谓词。我们考虑一类有限的合取查询。我们的主要结果是表明，这种非单调查询语言中的每一个查询都可以在多项式时间内被翻译成稳定模型语义下的带否定的数据库。为了克服挑战，数据库没有直接的手段来表达存在的量化ALCHOI，我们定义了一个两个玩家的游戏，其特征在于本体的满意度，并设计了一个数据库查询，可以决定存在的获胜策略的游戏。如果没有封闭的谓词，也就是在查询一个普通的ALCHOI知识库的情况下，我们的翻译产生一个多项式大小的正析取数据库程序。据我们所知，不像以前的翻译相关片段表达（非霍恩）DL，这些是第一个多项式时间翻译。
2019-12-16 cs.AI cs.LO
On The Suitability of Differential Dataflow For Datalog Interpretation In Highly Dynamic Settings
University of Tartu（塔尔图大学）
本文研究差分数据流在高度动态场景下 Datalog 解释的适用性，通过对比三种 Datalog 实现的物化效率，为增强动态数据环境中 Datalog 驱动的计算提供了路线图。
2026-08-06 cs.AI cs.DB cs.PL
LPC(ID): A Sequent Calculus Proof System for Propositional Logic Extended with Inductive Definitions
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Katholieke Universiteit Leuven（鲁汶大学）
逻辑FO（ID）使用来自逻辑编程领域的思想来扩展具有非单调归纳定义的一阶逻辑。这种逻辑形式上扩展了逻辑程序设计、溯因逻辑程序设计和数据逻辑，从而将对这些形式主义的看法形式化为（广义）归纳定义的逻辑。本文的目标是研究FO（ID）的命题片段PC（ID）的演绎推理方法。我们引入了一个正式的证明系统的基础上的演算（根森式演绎系统），这种逻辑。由于PC（ID）是经典命题逻辑和命题归纳定义的集成，我们的推理演算证明系统集成了命题演算和定义的推理规则。我们提出了这个证明系统的可靠性和完整性，相对于PC（ID）的一个略有限制的片段。我们还提供了PC（ID）的一些复杂性结果。通过对PC（ID）证明系统的开发，有助于加深对FO（ID）证明理论基础的理解，从而研究FO（ID）的有效证明系统。
2012-07-11 cs.AI cs.LO
Building Rules on Top of Ontologies for the Semantic Web with Inductive Logic Programming
Università degli Studi di Bari（巴里大学）
在本体之上构建规则是语义Web逻辑层的最终目标。为此，目前正在讨论一种用于这一层的特别标记语言。它的目的是遵循传统的混合知识表示和推理系统，如$\mathcal{AL}$ -日志，集成了描述逻辑$\mathcal{ALC}$和无函数霍恩子句语言\textsc{Datalog}。在本文中，我们考虑的问题，这些规则的语义Web的自动化收购。我们提出了一个通用的规则归纳框架，采用归纳逻辑程序设计的方法装置，并依赖于$\mathcal{AL}$ -log的表达和演绎能力。无论归纳的范围（描述与预测）如何，该框架都是有效的。然而，为了说明的目的，我们还讨论了一个实例化的框架，其目的是描述和原来是有用的本体精化。关键词：归纳逻辑程序设计，混合知识表示和推理系统，本体，语义网。逻辑程序设计理论与实践（Theory and Practice of Logic Programming，TPLP）
2007-11-12 cs.AI cs.LG
Right-Adjoints for Datalog Programs, and Homomorphism Dualities over Restricted Classes
一个数据库程序可以被看作是一个函子的语法规范，从一个模式上的数据库实例到另一个模式上的数据库实例。对于$\exists$数据库，这一点更普遍。我们建立了大类的Datasheet和$\exists$ Datasheet程序，相应的函子承认一个广义右伴随。我们采用这些结果，以获得新的见解的存在，和方法构建，同态对偶限制类的实例。我们还得出了新的结果，唯一表征数据库查询的数据示例的存在。
2023-02-13 cs.DB cs.LO
Minimal founded semantics for disjunctive logic programs and deductive databases
在本文中，我们提出了一个变种的稳定模型语义的析取逻辑编程和演绎数据库。的语义，称为最小成立，一般稳定模型语义正常（即非析取）的程序，但不同的析取稳定模型语义（析取程序的稳定模型语义的扩展）。与析取稳定模型语义相比，最小建立语义似乎更直观，它赋予了在稳定模型语义下无意义的程序以意义，并且计算起来并不困难。更具体地说，最小建立语义与稳定模型语义的不同之处仅在于具有约束规则或作为约束的规则的析取程序。我们研究的语义的表达能力，并表明，对于一般的析取数据库程序，它具有相同的权力，析取稳定模型语义。
2003-12-15 cs.AI cs.LO
Swift Markov Logic for Probabilistic Reasoning on Knowledge Graphs
Banca d’Italia（意大利银行）；TU Wien（维也纳工业大学）；University of Oxford（牛津大学）
我们提供了一个基于Vadalog的知识图谱（KGs）的概率推理框架，满足本体推理的要求：全递归、强大的存在量化、归纳定义的表达. Vadtron是一种基于Warded Datrons +/-的知识表示和推理（KRR）语言，Warded Datrons +/-是存在规则的逻辑核心语言，在计算复杂性和表达能力之间具有良好的平衡。处理不确定性是与KG进行推理的关键。然而，Vadminister和Warded Datasheet +/-没有被现有的概率逻辑编程和统计关系学习方法所覆盖，原因有几个，包括对存在量化递归的支持不足，以及不可能表达归纳定义。在这项工作中，我们引入软Vadministration，概率扩展Vadministration，满足这些desiderata。一个软Vadministration程序诱导我们所谓的概率知识图谱（PKG），它由一个网络上的概率分布的追逐实例，结构通过接地的规则在数据库中使用追逐过程。我们利用PKG的概率边际推理。我们讨论的理论和目前MCMC-chase，蒙特卡罗方法在实践中使用软Vadministration。我们将我们的框架应用于解决数据管理和工业问题，并在Vadtron系统中进行了实验评估。逻辑程序设计理论与实践（TPLP）
2022-10-01 cs.AI
Learning Onto-Relational Rules with Inductive Logic Programming
规则补充和扩展了语义Web上的本体。我们将这些规则称为本体关系，因为它们结合了基于DL的本体语言和支持逻辑编程和演绎数据库传统内的关系数据模型的知识表示形式。规则编写是一项要求非常高的知识工程任务，可以通过应用机器学习算法来部分自动化。在这一章中，我们将展示归纳逻辑程序设计（ILP），诞生于机器学习和逻辑程序设计的交叉点，并被认为是关系学习的主要方法，可以适应本体关系学习。为了说明，我们提供了一个具体的本体关系学习解决方案的问题，学习基于规则的定义DL概念和角色与ILP的细节。
2012-10-29 cs.AI cs.DB cs.LG
Extending Classical Logic with Inductive Definitions
本文的目的是扩展经典逻辑与归纳定义的广义概念支持积极和消极的归纳，探讨这种逻辑的性质，它与其他逻辑领域的非单调推理，逻辑程序设计和演绎数据库的关系，并显示其应用的知识表示通过给出一个类型的定义知识。
2000-03-07 cs.AI cs.LO
Aggregate Semantics for Propositional Answer Set Programs
University of Calabria（卡拉布里亚大学）；University of Klagenfurt（克拉根福大学）；Graz University of Technology（格拉茨工业大学）
答案集编程（ASP）出现在20世纪90年代后期，作为知识表示和推理的范例。ASP的吸引力建立在一个富有表现力的高级建模语言以及强大的现成解决系统的可用性之上。虽然在建模语言中加入聚合表达式的实用性几乎与第一个ASP解决系统的诞生同时实现，但聚合的一般语义及其有效实现一直是长期存在的挑战。聚集被提出并广泛应用于数据库系统中，也被应用于演绎数据库语言数据库中，演绎数据库语言是ASP的主要前身之一。然而，聚合的使用仍然在Datatron中受到限制（不允许递归或只允许单调聚合），而在ASP的上下文中，集成无限制聚合的几种方法得到了发展。在这项调查中，我们拿起在这一点上的发展，提出和比较的主要聚合语义，已提出的命题ASP程序。我们突出的关键属性，如计算复杂性和表达能力，并概述了说明性的例子不同的方法的能力和局限性。
2021-09-17 cs.AI
Rewriting Ontological Queries into Small Nonrecursive Datalog Programs
University of Oxford（牛津大学）；TU Dortmund（多特蒙德工业大学）
我们考虑本体数据库访问的设置，其中Abox是以关系数据库D的形式给出的，并且其中布尔合取查询q必须针对D对DL-Lite或Linear Datasheet +/-中制定的Tbox T取模进行评估。众所周知，（T，q）可以重写为等价的非递归Datasheet程序P，该程序P可以直接在D上求值。但是，对于线性数据库？或者对于允许角色包含的DL-Lite版本，到目前为止描述的重写方法导致非递归的数据库程序P的大小与T和q的联合大小成指数关系。这就产生了一个有趣的问题，即这种重写是否一定需要指数大小。本文证明了将（T，q）转化为多项式大小的等价非递归Datasheet程序P是可能的。
2011-07-23 cs.AI cs.DB cs.LO
A Rule-Based Approach to Analyzing Database Schema Objects with Datalog
数据库模式元素（如表、视图、触发器和函数）通常定义有许多相互关系。为了支持数据库用户理解一个给定的模式，基于规则的方法来分析各自的依赖关系，提出使用Datasheet表达式。我们表明，许多有趣的属性的模式元素可以系统地确定这种方式。所提出的分析的表现力是示例性的问题，计算导出的关系诱导的功能依赖。函数依赖关系的传播在数据集成和查询优化中起着重要的作用，但一般来说是一个不可判定的问题。然而，我们基于规则的分析涵盖了所有的关系运算符以及线性递归表达式，以系统的方式显示了我们的建议可能的分析深度。函数依赖关系的分析被很好地集成在一个统一的方法中，用于分析一般模式元素之间的依赖关系。
2017-09-15 cs.DB cs.LO cs.PL
The Expressive Power of Higher-Order Datalog
描述复杂性理论中的一个经典结果指出，Datasheet精确地表示有序数据库上的多项式可计算查询类。在本文中，我们将这一结果的情况下，高阶数据。特别是，我们证明了有序数据库，所有的$k\geq2$，$k$ -order Datasheet捕获$(k-1)$ -EXPTIME。这一结果表明，高阶扩展的数据库具有优越的表达能力，他们是值得进一步研究的理论和实践。本文件正在考虑被TPLP接受。
2019-07-24 cs.CC cs.DB cs.LO
Dynamics of Belief: Abduction, Horn Knowledge Base And Database Updates
RWTH Aachen（亚琛工业大学）
信念和知识的动态是任何自治系统的主要组成部分之一，它应该能够吸收新的信息。为了将信念动力学理论的合理性结果应用到各种实际问题中，它应该在两个方面进行推广：第一，它应该允许信念的某一部分被声明为不变的;第二，信念状态不需要是演绎封闭的。本文提出了这样一种广义的信念动力学，称为基地动力学，随着知识库（霍恩或霍恩逻辑分层否定）的广义修正算法的概念。我们表明，知识库动态有一个有趣的连接，通过击中集和绑架的内核变化。在本文中，我们将展示如何从析取逻辑编程技术可以用于有效的（演绎）数据库更新。其核心思想是将给定的数据库连同更新请求一起转换成一个析取（数据库）逻辑程序，并应用析取技术（如最小模型推理）来解决原始的更新问题。该方法扩展并集成了标准技术，以实现高效的查询应答和完整性检查。一个击中集的生成是通过一个超tableaux演算和魔术集，专注于最小的目标。本文提供了一个比较研究的视图更新算法在理性的做法。为了理解溯因推理的基本概念，我们提供了一个知识库动力学的溯因框架。最后，我们展示了如何信念基础动力学可以提供一个公理化的表征插入一个视图原子的数据库。我们给出了信念改变的主要操作符的快速概述，特别是信念更新与数据库更新。
2015-01-27 cs.AI cs.DB cs.LO
Generalisation Through Negation and Predicate Invention
本文提出结合否定与谓词发明的归纳逻辑编程方法NOPI，通过学习全称量化体部变量规则提升少样本泛化能力，实验显示提高预测准确性和学习效率。
2023-12-27 cs.AI
DLV - A System for Declarative Problem Solving
DLV是一个高效的逻辑编程和非单调推理（LPNMR）系统，具有先进的知识表示机制和经典关系数据库系统的接口。它的核心语言是具有完整性约束的答案集语义（Answer Set Semantics）下的析取数据库（无函数析取逻辑编程），包括默认和强（或显式）否定以及查询。还支持算术运算和各种内置谓词。此外，DLV有几个前端，即勇敢和谨慎的推理，溯因诊断，基于一致性的诊断，SQL 3的一个子集，使用动作语言进行规划，以及使用继承进行逻辑编程。
2000-03-08 cs.AI cs.LO
A New Rational Algorithm for View Updating in Relational Databases
RWTH Aachen（亚琛工业大学）；University of Bonn（波恩大学）
信念和知识的动态是任何自治系统的主要组成部分之一，它应该能够吸收新的信息。为了将信念动力学理论的合理性结果应用到各种实际问题中，它应该在两个方面进行推广：第一，它应该允许信念的某一部分被声明为不变的;第二，信念状态不需要是演绎封闭的。本文提出了这样一种广义的信念动力学，称为基地动力学，随着知识库（霍恩或霍恩逻辑分层否定）的广义修正算法的概念。我们表明，知识库动态有一个有趣的连接，通过击中集和绑架的内核变化。在本文中，我们将展示如何从析取逻辑编程技术可以用于有效的（演绎）数据库更新。其核心思想是将给定的数据库连同更新请求一起转换成一个析取（数据库）逻辑程序，并应用析取技术（如最小模型推理）来解决原始的更新问题。该方法扩展并集成了标准技术，以实现高效的查询应答和完整性检查。一个击中集的生成是通过一个超tableaux演算和魔术集，专注于最小的目标。
2014-07-13 cs.AI cs.DB
Model-theoretic Characterizations of Existential Rule Languages
Tianjin University（天津大学）；Western Sydney University（西悉尼大学）；Nankai University（南开大学）
潜规则，也就是。数据库中的依赖关系以及最近知识表示和推理中的Datasheet +/-是计算机科学和人工智能中广泛使用的一类重要的逻辑语言。为了深入理解这些语言的模型论，我们建立了一些存在规则语言，如（析取）嵌入依赖，元组生成依赖（TGD），（边界）守卫TGD和线性TGD模型理论的特征。所有这些特征都适用于任意结构，其中大部分也适用于有限结构类。作为这些特征的自然应用，上述语言的可重写性的复杂性界限也被确定。
2020-01-23 cs.AI cs.DB cs.LO
Generative Datalog with Continuous Distributions
Bárány等人（TODS 2017）认为有必要将声明式编程和概率编程结合起来，最近引入了Datasheet的概率扩展作为“纯声明式概率程序设计语言”。“我们重新审视了这种语言，并提出了一种基于随机内核和马尔可夫过程（来自概率论的标准概念）定义其语义的更有原则的方法。这使我们能够扩展的语义连续概率分布，从而解决了一个公开的问题Bárány等人提出的。我们表明，我们的语义是相当强大的，允许并行执行和任意追逐秩序时，评估程序。我们在无限概率数据库的框架中投射我们的语义（Grohe和Lindner，ICDT 2020），并表明即使概率数据库程序的输入是任意概率数据库，语义仍然有意义。
2022-02-16 cs.DB cs.LO
A tetrachotomy of ontology-mediated queries with a covering axiom
HSE University（高等经济大学）；Institute for Information Transmission Problems（信息传输问题研究所）；King’s College London（伦敦国王学院）；Steklov Mathematical Institute（斯捷克洛夫数学研究所）；Birkbeck, University of London（伦敦大学伯贝克学院）
我们关心的问题是有效地确定数据的复杂性回答查询介导的描述逻辑本体和构建其最佳重写标准的数据库查询。起源于基于本体的数据访问和数据库优化，这个问题是众所周知的计算非常复杂的一般，没有明确的语法特征。在这篇文章中，旨在了解这个困难的根本原因，我们剥离的问题，以裸露的骨头，并专注于布尔合取查询介导的一个简单的覆盖公理，说明一个类是由其他两个类的联盟覆盖。我们表明，一方面，这些基本的本体介导的查询，被称为析取糖浆（或D-糖浆），捕捉到许多功能和困难的一般情况下。例如，回答d-sirups对于组合复杂度是Pi^p_2-完全的，并且对于数据复杂度可以是AC 0或LogSpace-、NL-、P-或coNP-完全的（识别d-sirups的FO-可重写性的问题是2 ExpTime-hard）;一些d-sirups只有指数大小的分辨率证明，一些只有双指数大小的正存在FO-重写和单指数大小的非递归数据重写。另一方面，我们证明了d-箍筋的FO-和（对称/线性）数据可重写的部分充分必要条件。我们的主要技术成果是一个完整的和透明的语法AC 0/NL/P/coNP四分的d-sirups与不相交的覆盖类和路径形状的布尔合取查询。为了获得这种四分法，我们开发了新的技术，建立P-和coNP-硬度回答非霍恩本体介导的查询，以及显示它们可以回答在NL。
2022-05-05 cs.AI
Rule-Based Languages for Neurosymbolic AI
ENSIIE（国立信息与统计工程学院）；SAMOVAR（SAMOVAR实验室）；Télécom SudParis（南巴黎电信学院）；Inria（法国国家信息与自动化研究所）；IRIF（巴黎计算机科学基础研究所）；Huawei Labs（华为实验室）
本文综述了神经符号AI中基于规则的语言（Datalog、回答集、概率逻辑程序），从语义、表达力、神经集成和评估机制四方面比较，并提供了应用场景决策矩阵。
2026-10-07 cs.AI cs.LO
SkILL - a Stochastic Inductive Logic Learner
CRACS & INESC TEC（CRACS与INESC TEC）；Faculty of Sciences, University of Porto（波尔图大学理学院）
概率归纳逻辑程序设计（PILP）是统计关系学习的一个相对未开发的领域，它扩展了经典的归纳逻辑程序设计（ILP）.这项工作介绍了SkILL，一个随机归纳逻辑学习器，它采用概率注释数据并产生一阶逻辑理论。医学和生物信息学等多个领域的数据具有固有的不确定性，可用于生成更接近现实的模型。SkILL不仅可以使用这种类型的概率数据从数据库中提取非平凡的知识，而且还通过引入新颖的、高效的和有效的搜索策略来指导PILP环境中的搜索来解决效率问题。SkILL的能力在三个不同的数据集中得到证明：（i）用于验证系统的合成玩具示例，（ii）众所周知的生物代谢应用的概率适应，以及（iii）乳腺癌领域的真实世界医学数据集。结果表明，SkILL可以执行以及一个确定性的ILP学习者，同时也能够纳入概率知识，否则不会被考虑。
2015-06-02 cs.AI
Provenance for Large-scale Datalog
逻辑程序设计语言（例如Datasheet）作为用于解决大规模的现实世界问题（特别是静态程序分析和网络分析）的领域特定语言（DSL）已经变得流行。逻辑规范对分析问题进行建模，处理数百万个数据元组，并包含数百个高度递归的规则。因此，它们是出了名的难以调试。虽然数据库社区已经提出了几种数据出处技术，以解决数据库的声明性挑战，但在分析问题的情况下，这些最先进的技术不能扩展。在本文中，我们介绍了一种新的自下而上的Datasheet评估策略的调试：我们的出处评估策略依赖于一个新的出处格，其中包括证明注释，和一个新的不动点语义半天真的评价。调试查询机制允许任意出处查询，构造具有最小高度的元组的部分证明树。我们将我们的技术集成到Souffle，一个数据引擎，合成C++代码，并通过使用专门的并行数据结构实现高性能。实验进行DOOP/DaCapo，生产证明注释数以千万计的输出元组。我们表明，我们的方法具有平均1.27倍的运行时开销，同时比现有的最先进的技术更灵活。
2019-07-11 cs.LO cs.PL
Constraint Propagation for First-Order Logic and Inductive Definitions
Katholieke Universiteit Leuven（鲁汶大学）
约束传播是许多基于逻辑推理系统的基本推理形式之一。在本文中，我们研究约束传播的一阶逻辑（FO），一个合适的语言来表达各种各样的约束。我们提出了一个算法的约束传播的FO理论和有限结构的背景下，多项式时间的数据复杂度。我们表明，以这种方式的约束传播可以由一个数据库程序表示，该算法可以象征性地执行，即，独立于结构。接下来，我们将该算法扩展到FO（ID），即具有归纳定义的FO的扩展。最后，我们讨论了几个应用程序。
2011-07-08 cs.AI cs.LO
Consistent Query Answering for Primary Keys in Logspace
我们研究了数据库上可能违反主键码约束的一致性查询应答的复杂性。这种数据库的修复是可以通过删除最小元组集来获得的任何一致数据库。对于每个布尔查询q，CERTAINTY（q）是一个问题，它以数据库作为输入，并询问q是否在每次修复时都计算为true。在[KW 17]中，作者证明了对于每个自连接自由布尔合取查询q，问题CERATAINTY（q）要么在P中，要么是coNP-完全的，并且可以判定这两种情况中的哪一种适用。在本文中，我们锐化这一结果表明，对于每一个自连接的布尔合取查询q，问题CERATAINTY（q）是可表达的对称分层数据或coNP完全。由于对称分层数据集在L中，因此我们得到了L和coNP-完全之间的复杂性理论二分法。另一个具有实际重要性的新发现是，对于所有连接条件都表示外部到主键码的匹配的查询q，CERTAINTY（q）位于二分法的对数空间一侧，这无疑是最常见的连接条件类型。
2018-10-08 cs.CC cs.DB cs.LO
The Power of Negation in Higher-Order Datalog
Harokopio University of Athens（哈罗基皮奥雅典大学）；University of Ioannina（约阿尼纳大学）；National and Kapodistrian University of Athens（国家与卡波迪斯特里阿斯雅典大学）
本文研究了高阶Datalog$^\neg$在不同语义下的表达能力，证明其在well-founded语义下捕捉k-EXP，并在stable模型语义下捕捉co-(k-NEXP)和k-NEXP，揭示了顺序与非确定性之间的权衡。
2025-07-27 cs.CC cs.DB cs.LO
Proceedings 35th International Conference on Logic Programming (Technical Communications)
自1982年在马赛举行第一次会议以来，ICLP一直是展示逻辑编程研究的首要国际活动。在逻辑编程的所有领域寻求贡献，包括但不限于：基础：语义学，形式主义，非单调推理，知识表示。语言：并发，对象，协调，移动性，高阶，类型，模式，断言，模块，元编程，基于逻辑的领域特定语言，编程技术。声明式编程：声明式程序开发，分析，类型和模式推理，部分求值，抽象解释，转换，验证，验证，编译，分析，测试，执行可视化实现：虚拟机，编译，存储管理，并行/分布式执行，约束处理规则，制表，外部接口，用户界面。相关范例和协同作用：归纳和协同归纳逻辑程序设计、约束逻辑程序设计、答案集程序设计、与SAT、SMT和CSP求解器的交互、类型推断和定理证明的逻辑程序设计技术、论证、概率逻辑程序设计、与面向对象和函数式程序设计的关系。应用领域：数据库、大数据、数据集成和联合、软件工程、自然语言处理、Web和语义网、代理、人工智能、计算生命科学、教育、网络安全和机器人技术。
2019-09-17 cs.AI cs.LO cs.PL
Proceedings 36th International Conference on Logic Programming (Technical Communications)
自1982年在马赛举行第一次会议以来，ICLP一直是展示逻辑编程研究的首要国际活动。在逻辑编程和相关领域的所有领域征求贡献，包括但不限于：-基础：语义学，形式主义，集合编程，非单调推理，知识表示。- 声明式编程：推理引擎，分析，类型和模式推理，部分求值，抽象解释，转换，验证，验证，建模，分析，测试，基于逻辑的领域特定语言，约束处理规则。- 相关范例和协同作用：归纳和协同归纳逻辑程序设计、约束逻辑程序设计、与SAT、SMT和CSP求解器的交互、用于类型推断和定理证明的逻辑编程技术、论证、概率逻辑程序设计、与面向对象和函数式编程的关系、描述逻辑、神经符号机器学习、混合深度学习和符号推理。- 实施情况：并发和分布，对象，协调，移动性，虚拟机，编译，高阶，类型系统，模块，约束处理规则，元编程，外部接口，用户界面。- 应用领域：数据库、大数据、数据集成和联合、软件工程、自然语言处理、Web和语义网、代理、人工智能、生物信息学、教育、计算生命科学、教育、网络安全和机器人技术。
2020-09-19 cs.AI cs.LO cs.PL
Logic Programming Applications: What Are the Abstractions and Implementations?
Stony Brook University（石溪大学）
本文对逻辑编程应用进行分类梳理，基于连接、递归、约束三大核心抽象及其对应的for循环、不动点、回溯实现，划分出数据库查询、归纳分析、组合搜索三类应用，同时探讨语言扩展、编程范式及相关支撑系统。
2018-02-20 cs.AI cs.DB cs.LO
Active learning of digenic functions with boolean matrix logic programming
Imperial College London（帝国理工学院）
研究提出基于布尔矩阵逻辑编程的主动学习系统$BMLP_{active}$，通过可解释的逻辑表示高效探索基因组假设空间，以更少样本学习基因相互作用，实现代谢模型快速优化并推动微生物自驱动实验室发展。
2024-11-13 cs.AI cs.LG cs.SC
On the Expressibility of Stable Logic Programming
(We Schlipf \cite{sch91}证明了稳定逻辑编程（SLP）可以解决所有的$\mathit{NP}$决策问题。我们推广了Schlipf的结果，证明了SLP解决了类$\mathit{NP}$中的所有搜索问题。此外，我们以\cite{mt99}中定义的统一方式执行此操作。具体地说，我们表明，有一个单一的$\mathrm{DATALOG}^{\neg}$程序$P_{\mathit{Trg}}$，使给定任何图灵机$M$，任何多项式$p$与非负整数系数和任何输入$σ$的大小$n$在一个固定的字母表$Σ$，有一个扩展数据库$\mathit{edb}_{M,p,σ}$，这样就有一对一的- 在$\mathit{edb}_{M,p,σ} \cup P_{\mathit{Trg}}$的稳定模型和在至多$p(n)$步骤中达到最终状态的机器$M$的接受计算之间的一个对应关系。此外，$\mathit{edb}_{M,p,σ}$可以在多项式时间内从$p$、$σ$和$M$的描述计算，并且从其对应的稳定模型$\mathit{edb}_{M,p,σ} \cup P_{\mathit{Trg}}$解码这样的接受计算可以在线性时间内计算。关于$Σ_2^\mathrm{P}$ -搜索问题\footnote{The proof of this result involves additional techn…
2003-12-22 cs.AI
Proceedings 38th International Conference on Logic Programming
ICLP是展示逻辑编程研究的首要国际活动。对ICLP 2022的贡献是在逻辑编程的所有领域，包括但不限于：基础：语义学，形式主义，非单调推理，知识表示。语文问题：并发，对象，协调，移动性，高阶，类型，模式，断言，模块，元编程，基于逻辑的特定领域语言，编程技术。编程支持：程序分析、转换、验证、验证、分析、测试、执行可视化。实施情况：编译、虚拟机、存储管理、并行和分布式执行、约束处理规则、制表、外部接口、用户界面。相关范例和协同作用：归纳和共归纳逻辑编程，约束逻辑编程，答案集编程，与SAT，SMT和CSP求解器的交互，定理证明，论证，概率编程，机器学习。应用领域：数据库、大数据、数据集成和联邦、软件工程、自然语言处理、Web和语义网、代理、人工智能、计算生命科学、网络安全、机器人技术、教育。
2022-08-04 cs.AI cs.LO
Proceedings 37th International Conference on Logic Programming (Technical Communications)
ICLP是展示逻辑编程研究的首要国际活动。对ICLP 2021的贡献是在逻辑编程的所有领域，包括但不限于：基础：语义学，形式主义，非单调推理，知识表示。语文问题：并发，对象，协调，移动性，高阶，类型，模式，断言，模块，元编程，基于逻辑的特定领域语言，编程技术。编程支持：程序分析、转换、验证、验证、分析、测试、执行可视化。实施情况：编译、虚拟机、存储管理、并行和分布式执行、约束处理规则、制表、外部接口、用户界面。相关范例和协同作用：归纳和共归纳逻辑编程，约束逻辑编程，答案集编程，与SAT，SMT和CSP求解器的交互，定理证明，论证，概率编程，机器学习。应用领域：数据库、大数据、数据集成和联邦、软件工程、自然语言处理、Web和语义网、代理、人工智能、计算生命科学、网络安全、机器人技术、教育。
2021-09-15 cs.AI cs.LO
A Logical Study of Some Common Principles of Inductive Definition and its Implications for Knowledge Representation
该定义是人类专家知识的一种常见形式，是形式科学和数学的一个构建块，是数据库理论的基础，并且在许多知识表示和形式规约语言和系统中以各种形式得到支持。本文对科学文本中归纳定义的几种最常见的形式进行了形式化的研究：单调归纳定义、良基序上的归纳定义和迭代归纳定义。我们定义了一个逻辑的定义提供了一个统一的形式语法来表达定义的不同种类，我们定义其语义的忠实形式化的归纳过程。归纳定义的几个基本性质出现了：归纳过程的非决定性，归纳过程的汇合，归纳顺序的作用及其与归纳规则的关系，归纳顺序如何约束归纳过程，最终，归纳顺序是无关紧要的：定义的集合不依赖于归纳顺序。我们提出了一个归纳的建设能够构建的定义集，而不使用归纳顺序。我们调查的那种边界定义，出现在定义悖论。
2017-02-15 cs.LO
BigData Applications from Graph Analytics to Machine Learning by Aggregates in Recursion
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
在过去，聚集的非单调性质所引起的语义问题常常妨碍它们在逻辑程序和演绎数据库的递归语句中的使用。然而，最近引入的概念的预映射（PreM）表明，在关键的应用程序的兴趣，聚集可以用于递归优化的完美模型语义的聚集分层程序。因此，我们可以保留这些程序的声明式形式语义，同时实现高效的操作语义，有利于并行和分布式平台上的可扩展实现。在本文中，我们表明，与PreM，广泛的经典算法的实际利益，范围从图分析和动态规划为基础的优化问题，数据采掘和机器学习应用程序可以简洁地表示在声明性语言中使用聚合递归。我们的例子也被用来表明，PreM可以检查使用简单的技术和模板化的验证策略。现在，各种高级BigData应用程序都可以用基于逻辑的语言（包括Datasheet、Prolog甚至SQL）以声明方式表达，同时使其执行具有卓越的性能和可扩展性。
2019-09-18 cs.DB cs.LG cs.LO
