The Causality/Repair Connection in Databases: Causality-Programs
Leopoldo Bertossi
在这项工作中，指定数据库的修复的答案集程序被用来作为一个基础，用于解决计算和推理问题的原因，从数据库查询答案。
In this work, answer-set programs that specify repairs of databases are used as a basis for solving computational and reasoning problems about causes for query answers from databases.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
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From Database Repairs to Causality in Databases and Beyond
该研究介绍了作者及合作者提出的数据库查询结果基于评分的解释方法，重点关注反事实推理在评分设定与计算中的应用，通过示例展现了方法的灵活性。
Causality in Databases: The Diagnosis and Repair Connections
在这项工作中，我们建立和调查数据库中的查询答案，数据库修复wrt之间的因果关系。拒绝约束和基于一致性的诊断。前两个是数据库中相对较新的问题，第三个是知识表示中的一个既定主题。我们将展示如何从原因和其他方式获得数据库修复。关于数据库修复的大量研究可以应用于确定查询答案的实际原因的新问题。通过将因果关系问题表述为诊断问题，我们可以根据系统的诊断来描述原因。
Query-Answer Causality in Databases: Abductive Diagnosis and View-Updates
因果关系最近被引入到数据库中，用于建模，表征和可能计算查询结果（答案）的原因。查询因果关系与基于一致性的诊断和数据库修复之间的联系。完整性约束违反）已经在文献中建立。在这项工作中，我们建立查询因果关系和溯因诊断和视图更新问题之间的联系。揭示的关系使我们能够获得新的复杂性结果查询因果关系-我们的工作的主要重点-也为其他两个领域。
Unifying Causality, Diagnosis, Repairs and View-Updates in Databases
在这项工作中，我们建立并指出数据库中的查询-答案因果关系的概念和数据库修复，基于模型的诊断在其基于一致性和溯因版本，并通过视图数据库更新之间的连接。数据管理和知识表示的这些领域之间的相互关系揭示了它们中的每一个，并有助于分享它们共同的概念和结果。无论如何，这些都是不确定性管理的方法，在必须理解的大数据背景下，这变得更加相关。
Causes for Query Answers from Databases: Datalog Abduction, View-Updates, and Integrity Constraints
因果关系最近被引入到数据库中，用于建模、表征和可能计算查询答案的原因。QA因果关系和基于一致性的诊断与数据库修复之间的联系（wrt。完整性约束违反）已经建立。在这项工作中，我们建立了QA因果关系和溯因诊断和数据库中的视图更新问题之间的精确连接，使我们能够获得QA因果关系的新算法和复杂性结果。我们还获得了新的结果的复杂性的观点条件下的因果关系，并调查的QA-因果关系的概念存在的完整性约束，获得复杂性的结果与观点条件下的因果关系的连接。完整性约束下的溯因连接使我们能够获得QA因果关系的算法工具。
Repair-Based Degrees of Database Inconsistency: Computation and Complexity
我们提出了一个通用的数值措施的数据库的不一致性方面的一组完整性约束。它是基于一个抽象的修复语义。特别是，与基数修复的不一致性措施进行了详细研究。更具体地说，它表明，它可以通过答案集程序计算，但有时它的计算可能是棘手的数据复杂性。然而，多项式时间的确定性和随机近似展出。小更新下的行为，这种措施进行了分析，获得固定参数的易处理性结果。此外，替代的不一致性措施提出和讨论。
Specifying and Computing Causes for Query Answers in Databases via Database Repairs and Repair Programs
作为数据库中查询答案的原因的数据库元组与关于拒绝约束的不一致数据库的基于元组的修复之间的对应关系已经建立。在这项工作中，指定数据库的修复的答案集程序被用作解决计算和推理问题的原因的基础。在这里，原因也引入了在属性级别，呼吁基于空值和基于属性的修复语义。提出了相应的修复方案，并将其作为计算和推理属性级原因的基础。它们被扩展到处理完整性约束下的因果关系的情况下。
Measuring and Computing Database Inconsistency via Repairs
我们提出了一个通用的数值测量数据库的不一致性方面的一组完整性约束。它是基于一个抽象的修复语义。一个特定的不一致性措施与基数修复的影响，我们表明，它可以通过答案集程序计算。关键词：数据库中的完整性约束，不一致数据库，数据库修复，不一致度量。
Capuchin: Causal Database Repair for Algorithmic Fairness
公平性越来越被认为是机器学习系统的关键组成部分。然而，这些系统训练的基础数据往往反映了歧视，这表明数据库修复问题。现有的公平处理方法依赖于统计相关性，而这些相关性可能被统计异常所愚弄，比如辛普森悖论。基于因果关系的公平定义的建议可以正确地模拟这些情况中的一些，但它们需要规范的基本因果模型。在本文中，我们正式的情况下，作为一个数据库修复问题，证明公平的分类器的充分条件，而不是一个完整的因果模型的容许变量。我们表明，这些条件正确地捕捉微妙的违反公平。然后，我们使用这些条件作为数据库修复算法的基础，这些算法为在其训练标签上训练的分类器提供可证明的公平性保证。我们评估我们的算法在真实数据上，证明了在文献中提出的多个公平性指标上的最新技术水平的改进，同时保留了高实用性。
Sufficient Explanations in Databases and their Connections to Database Repairs
研究数据库中充分解释的概念及其与数据库修复的联系，提出基于答案集程序计算充分解释和度量的方法。
Causes for Query Answers from Databases, Datalog Abduction and View-Updates: The Presence of Integrity Constraints
因果关系最近被引入到数据库中，用于建模，表征和可能计算查询结果（答案）的原因。查询答案因果关系，基于一致性的诊断，数据库修复（wrt。完整性约束违反）、溯因诊断和视图更新问题。在这项工作中，我们进一步调查之间的联系问答因果关系和溯因诊断和视图更新问题。在这种情况下，我们还定义和调查的概念，查询答案因果关系的完整性约束的存在。
Disjunctive Databases for Representing Repairs
本文讨论的问题，表示一个可能不一致的数据库的修复集的析取数据库。具体而言，类的拒绝约束。我们表明，给定一个数据库和一组拒绝约束，存在一个（唯一的）析取数据库，称为典型的，它代表了数据库w.r.t.的修复。约束，并且包含在具有相同的最小模型集的任何其他析取数据库中。我们提出了一个计算规范析取数据库的算法。最后，我们研究的规范析取数据库中存在的功能依赖的维修和基数为基础的维修的大小。
From Causes for Database Queries to Repairs and Model-Based Diagnosis and Back
在这项工作中，我们建立和调查数据库中查询答案的因果关系，数据库修复wrt之间的连接。拒绝约束和基于一致性的诊断。前两个是数据库中相对较新的问题，第三个是知识表示中的一个既定主题。我们将展示如何从原因和其他方式获得数据库修复。因果关系问题被表述为诊断问题，诊断提供原因及其责任。关于数据库修复的大量研究可以应用于确定查询答案的实际原因及其责任的新问题。这些连接，这是有趣的本身，使我们能够在过渡后-灵感来自基于一致性的诊断-计算问题的打击集和顶点覆盖超图，获得几个新的算法和复杂性的结果，因果关系在数据库中。
The View-Update Problem for Indefinite Databases
本文介绍并研究了一个声明式的不确定数据库视图更新框架。不确定数据库是具有空值的数据库，这些空值按照标准数据库方法由单个空常数表示。本文将这类数据库上的视图形式化为不确定演绎数据库，并定义了几类实现视图更新请求的数据库修复。最值得注意的是限制修复类。受约束的修复“最小限度地”更改数据库，并避免做出任意的承诺。它们将实现视图更新请求的替代方法的空间缩小到那些在某种强烈意义上基于数据库、视图和视图更新请求的方法。
From Causes for Database Queries to Repairs and Model-Based Diagnosis and Back
在这项工作中，我们建立和调查数据库中的查询答案，数据库修复wrt的原因之间的连接。拒绝约束和基于一致性的诊断。前两个是数据库中相对较新的研究领域，第三个是知识表示中的一个既定课题。我们展示了如何从原因中获得数据库修复，以及相反的方法。因果关系问题被表述为诊断问题，诊断提供原因及其责任。关于数据库修复的大量研究可以应用于计算查询答案的实际原因及其责任的新问题。这些连接本身就很有趣，在基于一致性诊断的启发下，我们可以过渡到超图中的碰集和顶点覆盖的计算问题，从而获得数据库因果关系的几个新算法和复杂性结果。
On Multiple Semantics for Declarative Database Repairs
我们通过一个基于规则的框架研究数据库修复问题，我们称之为Delta规则。Delta规则具有高度的表达性，允许指定与拒绝约束、因果规则相关联的复杂的交叉关系修复逻辑，并允许捕获感兴趣的数据库触发器。我们表明，有没有一个尺寸适合所有的语义修复在这个包容性的设置，因此，我们引入了多种替代语义，提出了使用它们中的每一个的情况。然后，我们研究的语义之间的关系，在他们的输出和计算的复杂性。我们的结果正式建立之间的折衷的许可的语义和它的计算复杂性。我们证明了有用的框架捕获多个数据修复方案的学术搜索数据库和TPC-H数据库，显示如何使用不同的语义影响修复的大小和运行时，并检查修复之间的关系。我们还将我们的方法与SQL触发器和最先进的数据修复系统进行了比较。
Prioritized Repairing and Consistent Query Answering in Relational Databases
不一致数据库中的一致查询答案是在每次（最小）修复中获得的答案。通过以所有可能的方式解决所有冲突来获得修复。然而，用户通常能够提供关于应当如何解决冲突的偏好。我们在这里调查的框架首选一致的查询答案，其中用户的喜好是用来缩小一组首选的维修。我们公理化理想的性能首选维修。我们提出了三个不同的家庭的首选维修和研究他们的相互关系。最后，我们调查的复杂性首选修复和计算首选一致的查询答案。
Answer-Set Programs for Repair Updates and Counterfactual Interventions
我们简要地描述-主要是通过非常简单的例子-不同种类的答案集程序的注释，已提出指定：数据库修复和一致的查询回答;保密视图和查询评估与他们;反事实的干预数据库中的因果关系;和反事实为基础的解释，在机器学习。
Corrigendum to "Counting Database Repairs that Satisfy Conjunctive Queries with Self-Joins"
[Maslowski and Wijsen，ICDT，2014]中的辅助引理7是错误的。该引理用于（且仅用于）同一篇论文的定理3的证明。在本勘误中，我们对后一个定理提供了一个新的证明。
Priority-Based Conflict Resolution in Inconsistent Relational Databases
我们在这里研究的影响，优先级冲突解决不一致的关系数据库。我们扩展了维修和一致的查询答案的框架。我们提出了一组假设，一个扩展的框架应该满足并考虑两个实例的框架：（本地首选）l-维修和（全球首选）g-维修。我们研究了它们之间的关系和修复的计算复杂性的修复检查和一致的查询答案的每一个概念的影响。
Causality-Based Scores Alignment in Explainable Data Management
本文研究了数据库查询中因果评分的对齐问题，发现外生元组的存在对评分一致性有关键影响。
Second-Order Specifications and Quantifier Elimination for Consistent Query Answering in Databases
来自可能不一致的数据库的查询的一致答案是从数据库的每个可能的修复中同时检索的答案。修复是与原始不一致实例差异最小的一致实例。以前已经表明，数据库修复可以被指定为一个析取逻辑程序的稳定模型。在本文中，我们展示了如何使用修复程序转换问题的一致性查询回答问题的推理w.r.t.用二阶谓词逻辑写成的理论。它还研究了如何一阶理论，而不是通过应用二阶量词消去技术。
Inconsistency Handling in Prioritized Databases with Universal Constraints: Complexity Analysis and Links with Active Integrity Constraints
本文研究带通用约束的优先级数据库的不一致性问题，将对称差修复和二元优先级关系扩展至更丰富设定，分析其计算复杂性，并证明其帕累托最优修复与主动完整性约束框架下的修复概念存在对应关系。
Database Repairs and Analytic Tableaux
在这篇文章中，我们的特点是在分析tableaux不一致的关系数据库，即不满足一组给定的完整性约束的数据库的修复。为此，我们提供了为数据库实例及其完整性约束构建的表中分支的关闭和打开条件。我们使用基于表格的表征作为一致的查询回答的基础，即从数据库中检索查询的答案是一致的wrt的完整性约束。
Unambiguous Prioritized Repairing of Databases
在其传统定义中，不一致数据库的修复是以“最小方式”区别于不一致数据库的一致数据库。通常情况下，修复并不同样合法，因为人们希望选择一个而不是另一个;例如，一个事实被认为比另一个更可靠，或者一个最近的事实应该优先于一个早期的事实。出于这些考虑，研究人员已经介绍和调查的框架，首选的修复，在否认约束和子集修复的背景下。在那里，事实之间的优先级关系被提升到一致数据库之间的优先级关系，并且修复被限制在提升意义上最优的修复。提出了三种提升（和最优修复）的概念：帕累托，全局和完成。在本文中，我们调查的复杂性，决定是否有足够的优先级关系，以明确地清理数据库，或者换句话说，是否正好有一个最佳的修复。我们表明，不同的提升语义带来了高度不同的复杂性。在帕累托最优性下，对于每一组函数依赖（FD），除了（等价于）每个关系一个FD的易处理的情况外，该问题在数据复杂度上是coNP完全的。在全局最优性条件下，每个关系只有一个FD仍然是容易处理的，但是我们建立了具有两个FD的关系的$Π^{p}_{2}$ -完全性。相反，在完备最优性下，对于每一组FD，问题在多项式时间内都是可解的。事实上，我们提出了一个多项式时间算法的任意冲突超图。我们进一步表明，在一般假设的传递性，该算法解决了问题，甚至为全局最优。该算法非常简单，但其正确性的证明是相当复杂的。
A logic-based framework for database repairs
本文提出一个基于形式逻辑的通用数据库修复框架，区分完整性约束与查询约束，支持硬软查询、距离定义，并推广至半环标注数据库，同时开启复杂度分析。
repAIrC: A Tool for Ensuring Data Consistency by Means of Active Integrity Constraints
知识库的一致性在组织管理中至关重要。完整性约束是一个众所周知的工具，用于指定知识库中的数据一致性要求;特别是，主动完整性约束更进一步，允许规范的首选方法，以克服不一致的情况下，数据库管理。本文介绍了一种工具来验证SQL数据库相对于一组给定的主动完整性约束，提出了可能的修复的情况下，数据库是不一致的。该工具能够与文献中提出的不同类型的修复一起工作，即简单的，有根据的，有根据的和合理的修复。它还实现了并行搜索它们的策略，允许用户计算独立或分层主动完整性约束的分区，并应用这些分区来有效地并行查找不一致数据库的修复。
Complexity of Consistent Query Answering in Databases under Cardinality-Based and Incremental Repair Semantics
一致性查询查询（CQA）是从数据库中计算查询的答案的问题，这些答案相对于数据库作为一个整体可能无法满足的某些完整性约束是一致的。一致的答案已经被表征为那些在数据库一致性的某些最小形式的恢复下是不变的。我们调查的算法和复杂性理论问题的CQA数据库修复，最小的偏离-wrt的对称差异的基数-从原始数据库。我们得到了第一个严格的复杂性界。我们还解决了CQA的复杂性增加的问题，自然发生时，原来一致的数据库变得不一致后，执行一系列的更新操作。在拒绝约束下，为各种语义提供了增量复杂性的严格界限。固定参数的易处理性也在这个动态的上下文中进行了研究，其中更新序列的大小成为相关的参数。
Complexity of Consistent Query Answering in Databases under Cardinality-Based and Incremental Repair Semantics (extended version)
数据库D可能与给定的完整性约束集合IC不一致。一致性查询排序（CQA）是从D计算与IC一致的查询答案的问题。一致答案在D的所有修正下都是不变的，即最小偏离D的一致实例。三类修复已被认为是在文献中：那些最小化集理论上的对称差中的元组集;那些最小化属性值的变化，以及那些最小化对称差中的元组集的基数。后一类尚未进行系统的研究。在本文中，我们得到的算法和复杂性理论的结果CQA在这个基数为基础的修复语义。我们在通常的静态设置中这样做，但也在动态框架中，一致的数据库受到一系列更新的影响，这可能使其不一致。我们还建立了比较结果与其他两种修复的动态情况下。
Grounded Fixpoints and Active Integrity Constraints
主动完整性约束的形式主义被引入作为一种方式来指定特定类别的完整性约束的关系数据库连同偏好如何修复现有的不一致。这种完整性约束的基于规则的语法还提供了用于找到实现最佳渐近复杂度的这种修复的算法。然而，为这些完整性约束提出的不同语义都表现出一些反直觉的例子。在这项工作中，我们期待在积极的完整性约束，使用代数不动点理论的想法。我们展示了如何数据库修复可以建模为特定的运营商对数据库的不动点，并研究如何接地不动点的概念引起相应的概念接地数据库修复，捕捉几个自然的直觉，特别是避免了以前的替代语义问题。为了研究接地修复在其充分的普遍性，我们需要推广的概念接地不动点的非确定性运营商。我们提出了这样一个定义，并说明其在数据库上下文中的可扩展性。
Why so? or Why no? Functional Causality for Explaining Query Answers
在本文中，我们提出因果关系作为解释查询答案和非答案的统一框架，从而概括和扩展了之前提出的几种出处和缺失查询结果解释方法。我们从Halpern和Pearl对实际原因的充分研究的定义开始发展我们的框架。在确定了一些不可取的特点，原来的定义，我们提出了一个完善的定义因果关系的功能性原因与几个可取的属性。这些属性允许我们在数据库上下文中应用因果关系的概念，并以几种方式统一地应用它来定义查询结果的原因及其各自的贡献：（i）我们可以对出处和非答案两者进行建模，（ii）我们可以将解释定义为输入关系中的数据或查询计划中的关系操作，（3）我们可以对个别原因的责任程度进行分级，从而使我们能够对原因进行排序。特别是，我们的方法使我们能够解释的贡献关系的聚合功能和排名原因根据各自的责任。我们给出了复杂性的结果，并描述了多项式算法在易处理的情况下，因果关系的评估。在整个文件中，我们用几个例子说明了我们的框架的适用性。总体而言，我们在本文中开发的因果关系理论在数据库环境中的理论基础。
Semantically Correct Query Answers in the Presence of Null Values
由于多种原因，数据库可能不满足给定的完整性约束（IC）集，但很可能其中的大部分信息仍然与这些IC一致;并且可以在回答查询时检索。一致的答案查询wrt的一组IC已被表征为答案，可以从每个可能的最低限度地修复一致的版本的原始数据库中获得。在本文中，我们考虑的数据库，包含空值，也修复，如果必要的话，使用空值。为此，我们首先提出了一个精确的语义IC满意度在一个数据库中的空值，是与空值的方式在商业数据库管理系统中处理兼容。接下来，引入了一个精确的修复概念，它允许在修复外键约束时引入空值，这样这些新值就不会产生新的不一致性的无限循环。最后，我们分析了如何使用具有稳定模型语义的析取逻辑程序来指定这种包含空值的数据库的修复。
Answer Sets for Consistent Query Answering in Inconsistent Databases
如果一个关系数据库不满足给定的完整性约束集，那么它就是不一致的。然而，其中的大部分数据很可能符合限制条件。在本文中，我们应用逻辑规划的基础上回答集的问题，从一个可能不一致的数据库检索一致的信息。由于一致的信息持续从原始数据库的每一个最小的维修，该方法是基于一个规范的数据库修复使用析取逻辑程序与异常，其答案集语义可以表示和计算的系统，实现稳定的模型语义。这些程序允许我们通过默认值声明持久性，并通过异常来修复更改。我们主要集中在二进制完整性约束的逻辑程序，其中，我们发现在实践中发现的完整性约束。
On the complexity of finding set repairs for data-graphs
本文研究了在基于 Reg-GXPath 表达式作为完整性约束的条件下，为带有数据值的图数据库计算子集和超集修复的复杂度，证明了正片段存在多项式时间算法，而全语言表达能力则使问题难以处理。
Consistent query answers on numerical databases under aggregate constraints
研究了从违反数值型数据完整性约束的关系数据库中提取一致性信息的问题。特别是，聚合约束定义为线性不等式聚合和查询输入数据被认为是。利用的概念，在属性值水平的一致的更新集的修复，并提供了几个复杂的问题，修复数据和计算一致的查询答案的表征。
Exact and Approximate Counting of Database Repairs
本文研究函数依赖下蕴含查询的数据库修复计数，推广精确计数二分法，并刻画 FPRAS 可近似与不可近似边界，发现左侧链函数依赖的可近似性孤岛。
Cleaning data with Swipe
针对函数依赖下的最优数据修复NP难问题，提出仅含单路径Chase树的Swipe算法，结合属性划分与优先级修复，在保证修复质量的同时大幅提升速度且扩展性良好。
MIRA: Evidence-Verified Repair Memory for Text-to-SQL Correction
本研究针对Text-to-SQL智能体生成的语义错误SQL问题，提出可插拔SQL修正器MIRA，将历史修正转为独立记忆项，经实验在BIRD和ScienceBenchmark数据集上显著提升了SQL执行准确率。
Complexity and Efficient Algorithms for Data Inconsistency Evaluating and Repairing
数据不一致性评估与修复是数据质量管理中的重要内容。作为最基本的计算任务，最优子集修复不仅可以用于数据库修复过程中的成本估算，而且可以直接用于数据库不一致性的评估。计算最优子集修复是从不一致数据库中找到一个最小元组集，该元组集的删除导致留下一个一致子集。其复杂度的严格限制和有效的算法仍然是未知的。在本文中，我们改进了现有的复杂度和算法的结果，以及快速估计的最佳子集修复的大小。我们首先加强了最优子集修复计算问题的二分法，证明了在大多数情况下，以优于$17/16$的因子逼近最优子集修复不仅是APX完全的，而且是NPhhard的.我们第二次显示$(2-0.5^{\tinyσ-1})$ -近似时，$σ$功能的依赖关系，和一个$(2-η_k+\frac{η_k}{k})$ -近似时，$η_k$ -部分元组的$k$ -准Tur $\acute{\text{a}}$ n属性的一些$k>1$。最后给出了子集查询的最优\textit{S} -修复的大小的次线性估计，它以高概率输出比率$2n+εn$的估计，从而导出比率$2+ε$的FD-不一致度的估计.为了支持各种子集查询FD-不一致性评估，我们将它们统一为$\subseteq$ -oracle，它可以回答成员查询，并返回$p$元组均匀采样时，给定一个数字$p$。在$\subseteq$ -oracle实现的范围查询上进行了实验，实验结果表明了FD-不一…
Computing Optimal Repairs for Functional Dependencies
我们调查的复杂性计算的不一致的数据库的最佳修复，在完整性约束的情况下，功能的重复性（FD）。我们专注于两种类型的修复：一个最佳的子集修复（最佳S-修复），这是由最小数量的元组删除，和最佳的更新修复（最佳U-修复），这是由最小数量的值（细胞）更新。为了计算一个最佳的S-修复，我们提出了一个多项式时间算法，成功的某些集合的FD和失败的其他。我们证明了以下关于算法。当它成功时，它还可以合并加权元组和重复元组。当它失败时，问题是NP难的，实际上是APX完全的（因此，不能比某个常数更好地近似）。因此，我们在计算最优S-修复的复杂性中建立了一个二分法。我们提出了一般的分析技术计算的最佳U-修复的复杂性，一些基于S-修复的二分法。我们还提请连接到过去的二分法的复杂性，找到一个“最可能的数据库”，满足一组FD与一个单一的属性在左手边;一般FD的情况下是开放的，我们展示了我们的二分法如何提供失踪的泛化，从而解决了开放的问题。
PerfCE: Performance Debugging on Databases with Chaos Engineering-Enhanced Causality Analysis
本文提出PERFCE框架，利用混沌工程结合因果图和结构方程模型，通过离线建模与在线诊断实现数据库性能异常的定性和定量根因分析，在MySQL和TiDB上表现出高准确率。
Minimal-Change Integrity Maintenance Using Tuple Deletions
本文研究了关系数据库中完整性约束下的最小变化完整性维护问题。我们假设完整性恢复操作仅限于元组删除。我们确定了两个基本的计算问题：修复检查（数据库实例是给定数据库的修复？）以及一致的查询答案（元组是给定数据库的每次修复中给定查询的答案吗？）。我们研究了这两个问题的计算复杂性，划定了易处理和难处理之间的边界。我们考虑拒绝约束，一般功能和包含依赖，以及关键字和外键约束。我们的研究结果揭示了最小变化的完整性维护的计算可行性。易于处理的案例应导致实际执行。棘手的结果突出了任何完整性实施机制的固有局限性，例如，触发器或引用约束操作，作为执行最小更改完整性维护的一种方式。
Analyzing Deviations from Monotonic Trends through Database Repair
本文提出通过数据库修复分析数据集偏离单调趋势的问题，引入AODs概念并设计算法模板，实验验证了算法效率及启发式方法的有效性。
Attribution-Scores in Data Management and Explainable Machine Learning
本文介绍了实际因果性中的责任分数在数据库查询答案解释和机器学习分类模型输出解释中的应用，说明了与数据库修复的联系，扩展了分类模型的责任分数，并讨论了Shap-score的高效计算。
Data-graph repairs: the preferred approach
本文研究带数据值图数据库的首选子集与超集修复，采用 Reg-GXPath 表达式作为完整性约束，并提出基于权重和多重集的两类偏好准则，证明多数情况下复杂度不增加。
Dung's Argumentation Framework: Unveiling the Expressive Power with Inconsistent Databases
本文证明论证框架可视为不一致数据库，建立子集修复与论证扩展的联系，定义基于属性的修复，并实现多项式时间转换，传递复杂性结果。
Type- and Content-Driven Synthesis of SQL Queries from Natural Language
本文提出了一种从自然语言自动合成SQL查询的新技术。我们的技术是完全自动化的，适用于任何数据库，而不需要额外的定制，也不需要用户知道底层的数据库模式。我们的方法通过结合自然语言处理、程序合成和自动程序修复来实现这些目标。给定用户的英文描述，我们的技术首先使用语义解析来生成查询草图，随后使用类型导向的程序合成完成查询草图，并使用数据库内容分配置信度分数。然而，由于用户的描述可能无法准确地反映实际的数据库模式，我们的方法也执行故障定位和修复草图的错误部分。重复该合成-修复循环，直到算法推断出具有足够高的置信度分数的查询。我们已经实现了所提出的技术在一个工具称为Sqlizer和评估它在三个不同的数据库。我们的实验表明，在接近90%的情况下，所需的查询是排名前5名的候选人。
Computing Range Consistent Answers to Aggregation Queries via Rewriting
本文研究在违反主键约束的数据库上回答带聚合的连接查询，目标是找出使聚合值最低的修复，并刻画可通过一阶逻辑聚合重写确定该值的查询类。
Consistency and Trust in Peer Data Exchange Systems
我们提出并研究了“对等数据交换系统”的语义，其中不同的对等体相关的数据交换约束和信任关系。这两个元素加上对等点站点上的数据及其本地完整性约束通过表征对等点的“解决方案实例”集的语义而变得兼容。它们是通过我们介绍和研究的数据修复语义获得的对等体的预期实例（可能是虚拟实例）。从一个节点到一个查询的语义正确的答案，所谓的“对等一致的答案”，被定义为那些答案是不变的所有不同的解决方案的情况下。我们表明，解决方案的实例可以指定为一个稳定的模型语义的逻辑程序的模型。修复语义基于SQL数据库中使用的空值，并且对于相对于完整性约束的单个数据库的修复也具有独立的兴趣。
LitMOF: An LLM Multi-Agent for Literature-Validated Metal-Organic Frameworks Database Correction and Expansion
提出LitMOF框架，利用大语言模型多智能体从原始文献验证并修复MOF数据库中的结构错误，成功修复9227个无效条目并发现8771个新MOF，通过直接空气捕获案例证明结构错误严重影响材料筛选可靠性。
Uniform Operational Consistent Query Answering
操作一致性查询应答（CQA）是CQA的一个新框架，基于修正的修复和一致性答案的定义，它开辟了具有显式错误保证的有效近似的可能性。主要思想是迭代地应用操作（例如，事实删除），从不一致的数据库开始，直到我们到达相对于. r. t.给定的一组约束。这使我们可以灵活地选择应用操作的概率，这反过来又使我们能够计算操作修复的概率，从而计算得出一致答案的概率。为操作分配概率的一种自然方式是通过在合理的空间上以均匀概率分布为目标，例如操作修复集合、导致操作修复的操作序列集合以及修复过程的某个步骤处的可用操作集合。这导致了我们通常所说的统一操作CQA。这项工作的目标是执行精确和近似统一的操作CQA的数据复杂性分析，重点是函数依赖关系（及其子类），和合取查询。我们分析的主要结果（以及其他积极和消极的结果）是，统一操作CQA通过确保在超出主键的简单情况下存在有效的近似方案，进一步推动了效率边界，这似乎是CQA的经典方法的限制。
Exchange-Repairs: Managing Inconsistency in Data Exchange
在具有目标约束的数据交换设置中，通常情况下给定的源实例没有解决方案。在这种情况下，目标查询的语义变得平凡化。本文的目的是介绍和探索一个新的框架，使有意义的语义在这种情况下，通过使用交换修复的概念。非正式地说，源实例的交换修复是另一个源实例，它与第一个源实例的差别很小，但有一个解决方案。交换修复产生了一个自然的概念，交换修复某些答案（XR-某些答案）的目标查询。我们证明了，对于由源到目标GAV依赖和目标相等生成依赖（egds）指定的模式映射，目标合取查询的XR确定答案可以重写为一致答案（在标准数据库修复的意义上）相对于源模式上的一组EGD的源模式上的合取查询的并集，使得可以使用一致的查询-应答系统来计算数据交换中的XR确定的应答。然后，我们研究了一般情况下的模式映射指定的源到目标GLAV约束，一个弱的非循环的一组目标TGDS和一组目标EGDS。的主要结果断言，对于这样的设置，XR-一定的答案的合取查询可以被重写为一定的答案的联合合取查询相对于稳定模型的析取逻辑程序在一个适当的扩展的源模式。
On the Computational Complexity of Consistent Query Answers
我们在这里考虑的问题，获得可靠的，一致的信息，从不一致的数据库-数据库，不必满足给定的完整性约束。我们使用一致查询答案的概念-在数据库的每次（最小）修复中为真的查询答案。我们提供了一个完整的分类的计算复杂性一致的答案一阶查询w.r.t.功能依赖和拒绝约束。我们展示了复杂性如何依赖于所考虑的约束的{\em类型}、它们的{\em数量}和查询的{\em大小}。我们获得了几个新的PTIME的情况下，使用新的算法。
SpecDB: LLM-Generated Customized Databases via Feature-Oriented Decomposition
提出SpecDB系统，利用大语言模型通过面向特征的分解和依赖图DBGraph，从自然语言工作负载描述自动生成定制化关系数据库，在TPC-C测试中达到与PostgreSQL和MySQL相当的性能，代码量仅为它们的3%。
The Complexity of Finding Missing Answer Repairs
研究了在查询答案中缺失元组时数据库修复的复杂性，证明了在不同查询条件下修复问题的计算难度，包括 NP 难度和多项式时间可解的子类。
Consistent Answers of Aggregation Queries using SAT Solvers
数据库修复和查询一致性回答的框架是管理不一致数据库的原则性方法。我们描述了第一个系统，能够计算一致的答案一般聚合查询与（A），（*），SUM（A），MIN（A），MAX（A）运算符，并与或不分组结构。我们的系统使用减少布尔可满足性（SAT）的优化版本，然后利用强大的SAT求解器。我们进行了一系列广泛的实验，合成和真实世界的数据，证明了这种方法的实用性和可扩展性。
Consistent Query Answering under Spatial Semantic Constraints
一致性查询应答是一种容忍不一致的方法，用于从可能与其完整性约束不一致的数据库中获得语义正确的答案。在这项工作中，我们形式化的概念一致的查询回答空间数据库和空间语义完整性约束。为了做到这一点，我们首先描述冲突的空间数据，接下来，我们定义允许的实例，恢复一致性，同时保持接近原始实例。通过这种方式，我们得到一个修复语义，这是作为一个工具的概念来定义和可能得到一致的查询答案。然后，我们集中在一类空间拒绝约束和空间查询，存在一个有效的策略来计算一致的查询答案。本研究将不一致容限应用于空间资料库，将研究目标由空间资料库的一致性转移至查询回应的一致性。
Belnap-Dunn logic and query answering in inconsistent databases with null values
本文提出一阶Belnap-Dunn逻辑扩张BD⊃,F，用于关系数据库理论，在不修复数据库的情况下定义不一致或含空值数据库上查询的一致回答，且各回答概念可判定。
Paraconsistent logic and query answering in inconsistent databases
本文提出用亚相容逻辑LPQ$^{\supset,\mathsf{F}}$处理不一致数据库中的查询，无需数据库修复即可定义一致答案，并给出序列演算证明系统以支持证明搜索算法。
Complexity and Approximation of Fixing Numerical Attributes in Databases Under Integrity Constraints
一致性查询应答是从数据库中计算答案的问题，这些答案相对于数据库作为一个整体可能无法满足的某些完整性约束是一致的。这些答案的特点是那些在最小形式的恢复数据库的一致性是不变的。在这种情况下，我们研究了修复数据库的问题，通过固定的整数数值在属性级拒绝和聚合约束。我们引入了一个定量的数据库修复的定义，并研究了几个决策和优化问题的复杂性，包括DFP，即存在的修复在一个给定的距离从原始实例，和CQA，即决定答案的一致性聚合合取查询下不同的语义。我们提供尖锐的复杂性界限，确定相关的易处理的情况下，并介绍近似算法的一些是棘手的。更具体地说，我们得到的结果，如不可判定的存在的修复聚合约束; MAXSNP硬度的DFP，但一个很好的近似算法的相关特殊情况下;和棘手的，但很好的近似CQA聚合查询一个数据库原子拒绝（加上内置的）。
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