A Robust and Computational Characterisation of Peer-to-Peer Database Systems
在本文中，我们给出了一个强大的对等数据库系统的逻辑和计算特性。我们首先定义了一个精确的模型理论语义的对等系统，它允许本地不一致处理。然后，我们将一般的计算性质的问题回答这样一个对等系统的查询。最后，我们设计紧密的复杂性界限和分布式程序的问题，回答查询在一些相关的特殊情况下。
2003-08-06 cs.DB cs.DC
Semantic Query Reformulation in Social PDMS
我们认为社会对等数据管理系统（PDMS），其中每个对等体保持其模式和一些熟人之间的语义映射，并与对等朋友的社会联系。在这种情况下，从一个对等体的模式到其他对等体的模式重新制定一个查询是一个困难的问题，因为它可能会产生尽可能多的重写作为一组映射从该对等体到外部和传递，最终遍历整个网络。然而，并非所有获得的重写都与给定查询相关。在本文中，我们通过检查语义映射和社会联系来解决这个问题，只找到相关的重写。我们提出了一个新的概念的“相关性”的查询相对于映射，并在此基础上，一个新的语义查询重构方法的社会PDMS，它实现了很大的准确性和灵活性。为了快速找到最有趣的映射，我们结合了几种技术：（一）社会链接表示为FOAF（朋友的朋友）的链接，以表征同行的友谊和紧凑的映射摘要被用来获得映射描述;（二）本地语义视图是特殊的视图，包含有关外部映射的信息;和（iii）八卦技术提高了相关映射的搜索。我们的实验评估，基于原型上的PeerSim和模拟网络表明，我们的解决方案产生更大的召回，相比传统的查询翻译方法在文献中提出的。
2011-11-25 cs.DB cs.SI
Taming the Infinite Chase: Query Answering under Expressive Integrity Constraints
Chase算法是在约束下进行查询评估和查询包含的基本工具，其中约束是元组生成依赖（TGD）和等式生成依赖（EGD）（的子类）。到目前为止，关于这一主题的大多数研究都集中在追逐程序终止的情况下，有一些值得注意的例外。在本文中，我们采取了一般的方法，我们提出了大类的TGD下，追逐并不总是终止。我们的语言，特别是，受到守卫逻辑的启发：我们表明，通过强制执行的TGD的形式上的语法属性，我们能够确保可判定性的问题，回答连接查询，尽管非终止追逐。我们提供了严格的复杂性界限的问题的合取查询评价几类TGD。然后，我们介绍EGDs，并提供了一个条件下，EGDs不与TGD相互作用，因此不参加查询应答。我们展示了我们的约束类的应用程序的问题，回答合取查询下的F-逻辑建兴，最近推出的本体语言，并根据突出的易处理的描述逻辑语言。本文的所有结果立即扩展到合取查询包含问题。
2013-11-17 cs.DB cs.LO
Finite Open-World Query Answering with Number Restrictions (Extended Version)
开放世界查询应答是指在给定一组事实、约束条件和查询条件的情况下，判断这些事实和约束条件是否隐含查询条件的问题。这相当于对包括事实并满足约束的所有实例进行推理。我们研究有限开放世界查询应答（FQA），它假设底层世界是有限的，因此只考虑有限的完成的实例。FQA的主要已知可判定情况来自以下：一阶逻辑的保护片段，它可以表达引用约束（一个地方的数据指向另一个地方的数据），但不能表达数量限制，如函数依赖;和保护片段有数量限制，但只有两个arity签名。在本文中，我们给出了第一个可判定性结果FQA，结合引用约束和任意签名的数量限制：我们表明，对于一元包含依赖和功能依赖，有限性假设的FQA可以解除到采取有限蕴涵封闭的依赖。我们的结果依赖于新的技术来构建有限的通用模型，这样的约束，任何约束的最大查询大小。
2015-05-15 cs.DB cs.LO
Query Answering under Matching Dependencies for Data Cleaning: Complexity and Algorithms
匹配依赖（MD）最近已经被引入作为实体解析（ER）的声明性规则，即用于识别和解析关系实例$D$中的重复。一组MD可以用作一种可能的非确定性机制的基础，该机制从$D$计算无重复实例。这个过程的可能结果是干净的，“最小分辨率的实例”（MRI）。$D$可能有多个MRI，查询的“已解析答案”是所有MRI共享的答案。我们调查的问题计算解决的答案。我们看看各种各样的MD，制定句法标准，确定（在）听话的解决答案的问题，包括二分法的结果。对于一些易于处理的类MD和合取查询，我们提出了一个查询重写方法，可以用来检索解决的答案。我们还调查了与“一致的查询回答”的连接，得出进一步的基于MD的ER的易处理性结果。
2011-12-27 cs.DB cs.LO
Query Routing and Processing in Peer-To-Peer Data Sharing Systems
通过互联网共享音乐文件是早期P2P系统的基本动机。尽管P2P文件共享系统取得了巨大的成功，但这些系统只支持“简单”查询。在这样的系统中的焦点是如何进行有效的查询路由，以找到存储所需文件的节点。最近，已经进行了一些研究工作，以扩展P2P系统，使其能够共享具有细粒度（即原子属性）的数据，并处理用高表达性语言（即SQL）编写的查询。这些工作导致了P2P数据共享系统的出现，它代表了新一代的P2P系统，也是数据库研究领域长期以来的下一个阶段。? P2P系统的特点（例如，大规模，节点自治和不稳定性）使得不切实际的有一个全球性的目录，代表了传统的数据库系统中的一个重要组成部分。通常，这样的目录存储有关数据、模式和数据源的信息。查询路由和处理是由于缺少全局编录而受到影响的两个问题。定位相关数据源和生成接近最佳的执行计划变得更加困难。在本文中，我们集中我们的研究提出的解决方案，这两个问题。最后，对主要的P2P数据共享系统进行了案例分析和比较。
2010-05-29 cs.DB
HepToX: Heterogeneous Peer to Peer XML Databases
我们研究了一组异构的XML数据库，这些数据库维护相似和相关的信息，通过对等覆盖网络交换数据。在这种情况下，中介的全局模式是不现实的。然而，用户/应用程序希望通过一个对等体使用其模式来查询数据库。我们最近开发了一个P2P异构XML数据库系统HepToX。一个关键的想法是，每当一个对等点进入系统，它建立了一个熟人与少数对等数据库，可能与不同的模式。对等管理员使用箭头和框的非正式且直观的符号来提供本地模式与熟人模式之间的对应关系。我们开发了一种新的算法，推断出一组精确的映射规则之间的模式，从这些视觉注释。我们钉下这样的映射规则的查询翻译的语义，并提出了一种新的查询翻译算法的一个简单的，但富有表现力的片段的XQuery，采用在任何方向的映射规则。我们证明了翻译算法是正确的。最后，我们证明了我们的想法和算法的实用性和可扩展性，一组详细的实验上的Emulab，一个大规模的P2P网络仿真测试床。
2005-06-01 cs.DB
Resolution-based Query Answering for Semantic Access to Relational Databases: A Research Note
我们解决的问题，语义查询的关系数据库（RDB）模知识库使用非常有表现力的知识表示形式主义，如完整的一阶逻辑或其各种片段。我们建议使用一阶逻辑（FOL）推理计算示意性的答案演绎查询，这些示意性的答案使用传统的关系DBMS的后续实例化。在这篇研究报告中，我们概述了这种技术的主要思想--使用数据库的抽象和约束子句来获得示意性答案。所提出的方法可以直接用于常规RDB，包括遗留数据库。此外，我们提出它作为一个有效的Web规模的语义搜索技术的潜在基础。
2009-05-03 cs.DB cs.LO
Finite Open-World Query Answering with Number Restrictions
开放世界查询应答是指在给定一组事实、约束条件和查询条件的情况下，判断这些事实和约束条件是否隐含查询条件的问题。这相当于对包括事实并满足约束的所有实例进行推理。我们研究有限开放世界查询应答（FQA），它假设底层世界是有限的，因此只考虑有限的完成的实例。FQA的主要已知可判定情况来自以下：一阶逻辑的保护片段，它可以表达引用约束（一个地方的数据指向另一个地方的数据），但不能表达数量限制，如函数依赖;和保护片段有数量限制，但只有两个arity签名。在本文中，我们给出了第一个可判定性结果FQA，结合引用约束和任意签名的数量限制：我们表明，对于一元包含依赖和功能依赖，有限性假设的FQA可以解除到采取有限蕴涵封闭的依赖。我们的结果依赖于新的技术来构建有限的通用模型，这样的约束，任何约束的最大查询大小。
2020-03-05 cs.DB cs.LO
Consistent Query Answering for Expressive Constraints under Tuple-Deletion Semantics
研究了关系数据库中的一致性查询应答问题。我们考虑一个表达类的模式约束，概括了元组生成依赖关系和等式生成依赖关系。我们建立的复杂性一致的查询回答和修复检查下的元组删除语义的不同片段的上述约束语言。特别是，我们确定了新的子类的约束，其中上述问题是易处理的，甚至是一阶的。
2022-07-19 cs.DB
A Dichotomy in Consistent Query Answering for Primary Keys and Unary Foreign Keys
自2005年以来，在关于主键的一致性查询排序（CQA）问题上取得了重大进展。在这个问题中，输入是一个可能违反一个或多个主键码约束的数据库实例。修复被定义为满足所有主键的最大子实例。给定一个布尔查询q，问题是q是否在每次修复中都为真。尽管引用完整性在数据库系统中非常重要，但到目前为止，该领域的理论研究还没有解决主键码和外键约束的组合。本文讨论的问题，CQA方面的主键和外键。在这种情况下，很自然地采用了关键字差异修复的概念，因为可以通过插入新的元组来修复外键。我们考虑的情况下，外键是一元的，查询是合取查询没有自连接。在这种情况下，我们的特点之间的边界CQA问题，承认一个一致的一阶重写，和那些不。
2022-03-25 cs.DB cs.LO
Sound and Complete Query Answering in Intensional P2P Data Integration
当代对“内涵”一词的使用源于传统的逻辑学说，即一个观念既有外延又有内涵。本文将Bealer的内涵代数FOL与Montague的S5可能世界语义相结合，提出了一种P2P系统的内涵FOL（First-order-logic），定义了该逻辑的内涵等价关系和弱演绎推理。定义在某个数据库本体上的概念和视图的含义可以被认为是在某个可能世界中（例如在现实世界中）具有特定扩展的内涵对象。因此，P2P系统中完全独立的对等数据库之间的非侵入性映射可以自然地由两个不同对等体上具有相同含义（意图）的一组意图等效视图来指定。这种映射的语义与基于数据集成中常用的材料含义的标准视图映射有很大的不同。我们展示了如何一个P2P数据库系统可以嵌入到这个内涵模态FOL，以及我们如何能够获得一个弱的非无所不知的推理，这可以有效地实现。对于一个查询回答，我们认为非无所不知的查询代理，我们定义面向对象的类，他们实现的方法的查询重写算法。最后，我们证明了这种查询回答算法是健全的和完整的w.r.t. P2P内涵逻辑的弱演绎。
2011-03-02 cs.DB cs.LO
Query Answering with Transitive and Linear-Ordered Data
我们考虑蕴涵问题，涉及强大的约束语言，如守卫存在的规则，其中额外的语义限制放在一组杰出的关系。我们考虑限制一个关系是传递的，限制一个关系是另一个关系的传递闭包，限制一个关系是线性序。我们给出了一些自然的概括的guardedness，允许推断在每种情况下是可判定的，并隔离相应的决策问题的复杂性。最后，我们表明，轻微的变化，我们的条件导致不可判定性。
2016-07-04 cs.DB cs.LO
Tractable Query Answering and Optimization for Extensions of Weakly-Sticky Datalog+-
Carleton University（卡尔顿大学）
我们认为一个语义类，弱追逐粘性（WChS），和一个语法子类，联合弱粘性（JWS），Datasheet+程序。两者都扩展了弱粘性（WS）程序，它出现在我们的应用程序中的数据质量。对于WChS程序，我们提出了一个实用的，多项式时间的查询应答算法（QAA）。我们确定这两个类在魔集重写下是封闭的。因此，QAA可以应用于优化程序。QAA将程序（包括查询）和关于谓词位置的“有限性”的语义信息作为输入。对于WChS的语法子类JWS和WS，这些附加信息是可计算的。
2015-04-13 cs.AI cs.DB cs.LO
Efficient Super-Peer-Based Queries Routing: Simulation and Evaluation
对等（P2P）数据共享系统现在产生了很大一部分互联网流量。P2P系统已经成为共享大量数据的流行方式。对支持虚拟组织的广泛分布的信息系统的需求已经产生了一种新的P2P系统类别，称为基于模式的P2P系统。在这样的系统中，每个对等体本身就是一个数据库管理系统，暴露出自己的模式。对等应用程序面临的一个基本问题是存储所需数据项的节点的有效位置。在这样的设置中，主要目标是通过处理每个传入查询而不过度消耗带宽来跨对等数据库进行高效搜索。这些系统的可用性依赖于有效的技术来查找和检索数据，然而，高效和有效的路由基于内容的查询是一个新兴的问题，在P2P网络。在本文中，我们提出了一个架构，基于超级同行，我们专注于查询路由。我们的方法认为，具有相似的利益超级对等体分组在一起，一个有效的查询路由方法。在这样的组中，称为知识超级对等点（KSP），超级对等点提交的查询通常由该组的成员处理。
2011-11-23 cs.DB cs.NI
Introducing Nominals to the Combined Query Answering Approaches for EL
University of Oxford（牛津大学）
所谓的组合方法在三个步骤中回答描述逻辑本体上的合取查询：首先，它们具体化本体和数据的某些结果;第二，它们评估数据上的查询;第三，它们过滤第二阶段的结果以消除不合理的答案。这种方法是为DL-Lite和EL语言家族的各种成员开发的，但它们都不能处理包含名词的本体。在我们的工作中，我们弥合了这一差距，并提出了一个组合的查询回答方法ELHO-一个逻辑，包含所有功能的OWL 2 EL标准除了传递角色和复杂的角色夹杂物。这个扩展是不平凡的，因为名词需要等式推理，这将复杂性引入了第一步和第三步。我们的实证评估表明，我们的技术是适合于实际应用，因此它提供了一个实际的基础上，在一个大片段的OWL 2 EL的合取查询回答。
2013-04-01 cs.AI cs.DB cs.LO
Second-Order Specifications and Quantifier Elimination for Consistent Query Answering in Databases
Millennium Institute for Foundational Research on Data（千禧数据基础研究所）
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。
2021-10-18 cs.AI cs.DB cs.LO
Expressive Completeness of Existential Rule Languages for Ontology-based Query Answering
Huazhong University of Technology & Science（华中科技大学）；Western Sydney University（西悉尼大学）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）
潜在规则，也被称为数据库中的数据依赖，最近被重新发现为基于本体的查询分类的一个有前途的语言家族。在本文中，我们证明了析取嵌入依赖准确捕获类递归可重命名的本体基于本体的连接查询（OCQA）。我们的表达完整性结果不依赖于数据库上任何内置的线性顺序。为了建立表达的完整性，我们引入了一个新的语义定义OCQA本体。我们还表明，无论是类的析取元组生成的依赖关系，也不是类的嵌入式依赖关系是表达完整的递归可重复OCQA本体。
2016-04-27 cs.AI cs.DB cs.LO
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。
2023-07-01 cs.DB cs.LO
A Dichotomy in the Complexity of Consistent Query Answering for Two Atom Queries With Self-Join
本文证明了一致性查询回答的二分法猜想对具有自连接的两个原子查询也成立，即测试布尔合取查询是否确定要么是多项式时间，要么是coNP完全。
2024-05-24 cs.DB
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。
2011-06-08 cs.DB
A Simple Algorithm for Consistent Query Answering under Primary Keys
提出一种简单的膨胀不动点算法，用于主键约束下一致性查询回答，在无自连接和路径查询的多项式时间情形下正确判定确定性，对任意查询提供下近似保证。
2025-02-20 cs.DB cs.LO
Goal-Driven Query Answering over First- and Second-Order Dependencies with Equality
Huawei Labs（华为实验室）；Department of Computer Science, Oxford University（牛津大学计算机科学系）
本文提出了一种针对第一和第二阶依赖及等式的首个目标驱动查询回答技术，通过转换输入依赖以避免无关推断，提高了查询效率。
2026-05-07 cs.AI cs.DB cs.LO
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。
2023-03-11 cs.DB cs.LO
Towards Universal Languages for Tractable Ontology Mediated Query Answering
Tianjin University（天津大学）；Western Sydney University（西悉尼大学）；Huazhong University of Technology and Science（华中科技大学）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Nankai University（南开大学）
本体中介查询回答的本体语言（OMQA语言）是通用的OMQA语言的家庭，如果它是这个家庭中最具表现力的。在本文中，我们专注于三个家庭的听话的OMQA语言，包括一阶的OMQA语言和语言的查询回答的数据复杂度是在AC0或PTIME。在消极的一面，我们证明，有，一般来说，没有普遍的语言，为每一个这些家庭的语言。在积极的一面，我们提出了一个新的属性，地方性，近似的一阶可重写性，并表明存在一种语言的析取嵌入依赖，是普遍的OMQA语言的家庭与地方。所有这些结果适用于OMQA与查询语言，如联合查询，联合查询和非循环联合查询。
2019-12-13 cs.AI cs.DB cs.LO
Logic Embeddings for Complex Query Answering
IBM Research（IBM研究院）
在不完整的知识库上进行逻辑查询是具有挑战性的，因为：1）它要求隐式链接预测，以及2）存在一阶逻辑查询的蛮力应答在存在变量的数量上是指数的。近年来的查询嵌入方法提供了快速查询的能力，但大多数方法都是用封闭区域来建模集合逻辑，缺乏否定性。支持否定的查询嵌入使用的密度存在缺点：1）只能即兴发挥逻辑，2）使用昂贵的分布，3）对答案的不确定性建模不佳。在本文中，我们提出了逻辑嵌入，一种新的方法来嵌入复杂的查询，使用Skolemisation消除存在的变量进行有效的查询。它支持否定，但改进了密度方法：1）集成了研究良好的t-范数逻辑并直接评估可满足性，2）简化了真值建模，3）用真值界建模不确定性。逻辑嵌入在对大的、不完整的知识图谱的查询应答中具有竞争力的快速和准确性，在否定查询上优于否定查询，并且特别地，提供了对答案不确定性的改进的建模，如答案集大小和嵌入熵之间的优越相关性所证明的。
2021-02-28 cs.AI cs.DB cs.LG
Conjunctive Query Containment and Answering under Description Logics Constraints
查询包容和查询应答是数据库中两个重要的计算任务。虽然查询应答相当于计算数据库上的查询结果，但查询包含是检查对于每个数据库，一个查询的结果是否是另一个查询的结果的子集的问题。在本文中，我们处理联合查询，我们解决查询包含和查询回答下的描述逻辑约束。每一个这样的约束本质上是概念和关系之间的包含依赖关系，它们的表达能力是由于使用复杂表达式的可能性，例如，关系的交集和差，量化的特殊形式，二元关系上的正则表达式，依赖关系的规范。这些类型的约束捕获了各种各样的数据模型，包括关系模型、实体关系模型和面向对象模型，所有这些都扩展了各种形式的约束，并且还捕获了在语义Web上下文中使用的本体语言的基本特征。我们提出了以下结果的查询包含和查询回答。给出了描述逻辑约束下的查询包容方法，证明了该问题的可判定性，并分析了其计算复杂性。我们证明，查询包含是不可判定的情况下，我们允许在右手边的查询不等式，即使是非常简单的约束和查询。我们表明，查询回答描述逻辑约束下，可以减少到查询遏制，并说明这样的减少提供了上限结果的组合和数据的复杂性。
2005-07-28 cs.AI cs.DB
A Practical Acyclicity Notion for Query Answering over Horn-SRIQ Ontologies
Wright State University（莱特州立大学）
合取查询回答表达霍恩描述逻辑本体是一个相关的和具有挑战性的问题，在某些情况下，可以解决的应用程序的追逐算法。在本文中，我们定义了一个新的无环性的概念，它提供了一个充分条件，终止限制追逐Horn-SRIQ T盒。我们表明，这一概念概括了大多数现有的无环性条件（理论和经验）。此外，这个新的非循环概念产生了一个非常有效的推理过程。我们为此提供了证据，提供了一个基于物化的推理机的非循环本体，优于其他国家的最先进的系统。
2018-04-19 cs.AI cs.DB cs.LO
Neural-Symbolic Entangled Framework for Complex Query Answering
Zhejiang University（浙江大学）；AZFT Joint Lab for Knowledge Engine（AZFT知识引擎联合实验室）；Alibaba Group（阿里巴巴集团）；Hangzhou Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学杭州国际科创中心）
在知识图谱（KG）上进行复杂查询是一项重要但具有挑战性的任务，因为KG不完整性问题和推理过程中的级联错误。最近的查询嵌入（QE）方法嵌入的KG和一阶逻辑（FOL）查询到一个低维空间的实体和关系，回答查询密集相似性搜索。然而，以前的工作主要集中在目标答案，忽略了中间实体的有用性，这是必要的，以减轻级联错误的问题，在逻辑查询回答。此外，这些方法通常设计有自己的几何或分布嵌入来处理逻辑运算符，如并集，交集和否定，牺牲了基本运算符-投影的准确性，并且它们不能将其他嵌入方法吸收到它们的模型中。在这项工作中，我们提出了一个神经和符号纠缠框架（ENeSy）的复杂查询回答，这使得神经和符号推理，以减轻级联错误和KG不完整性，以加强对方。ENeSy中的投影算子可以是具有链接预测能力的任何嵌入方法，并且其他FOL算子在没有参数的情况下被处理。通过包含神经和符号推理结果，ENeSy以集合的形式回答查询。ENeSy在几个基准测试中达到了SOTA性能，特别是在训练模型只与链接预测任务的设置中。
2022-09-19 cs.AI cs.DB 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
Parameterised Complexity of Consistent Query Answering via Graph Representations
该研究通过解-冲突超图和Gaifman图两种图表示，分别提出修复计数算法并推导固定参数可处理性结果，为一致性查询回答的参数化复杂度分析提供了新方法和理论结论。
2024-12-11 cs.CC cs.DB
Efficient Batch Query Answering Under Differential Privacy
差分隐私是通过随机化查询答案来实现的严格隐私条件。本文提出了一种在差分隐私下的低错误率的多查询应答算法。我们追求这一目标，推进最近的方法称为矩阵机制，它概括了标准的差异私人机制。这种新机制的工作原理是首先回答一组不同的查询（一种策略），然后推断出所需查询工作负载的答案。虽然有一些策略在特定的工作负载上工作得很好，但找到在任意工作负载上最小化错误的策略是棘手的。我们证明了这种机制的最佳误差的一个新的下限，我们提出了一个有效的算法，接近这个界限的工作量范围很广。
2011-03-07 cs.DB
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。
2011-10-07 cs.DB
Tractable vs. Intractable Cases of Matching Dependencies for Query Answering under Entity Resolution
匹配实体解析（MD）是一个相对较新的声明性实体解析建议。它们是基于数据库中的值所满足的相似性来指定哪些值应该被认为是重复的并且必须被匹配的规则。基于类似于追踪的MD实施过程，我们可以获得干净（无重复）的实例;实际上可能是其中的几个。查询的解析答案是那些在解析实例的结果类下不变的答案。以前的工作确定了某些类的查询和MD集，解决查询回答是易处理的。特别强调的是循环集的MD。在这项工作中，我们进一步研究这个问题的复杂性，确定棘手的情况下，并探索易处理性和难处理性之间的边界。我们主要集中在非循环集的MD。对于一个特殊的情况，我们得到了一个相对于NP-硬度的二分法结果。
2014-04-06 cs.CC cs.DB cs.LO
OBDA Constraints for Effective Query Answering (Extended Version)
University of Oslo（奥斯陆大学）；Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学）
在基于本体的数据访问（OBDA）中，用户对位于关系数据库之上的本体提出SPARQL查询。这些查询由OBDA系统即时转换为SQL查询。OBDA中的标准SPARQL到SQL转换技术通常会生成包含冗余连接和联合的SQL查询，即使在进行了大量语义和结构优化之后也是如此。这些冗余对查询应答的性能是有害的，特别是在具有大型企业数据库的复杂工业OBDA场景中。为了解决这个问题，我们引入了两个新的概念OBDA约束，并展示了如何利用它们进行高效的查询回答。我们使用真实世界的数据和查询在大型数据集上进行了一系列广泛的实验，结果表明这些技术极大地提高了查询应答的性能。
2016-05-16 cs.AI cs.DB
Query Answering over Contextualized RDF/OWL Knowledge with Forall-Existential Bridge Rules: Decidable Finite Extension Classes (Post Print)
FBK-IRST（布鲁诺·凯斯勒基金会研究院）；University Of Trento（特伦托大学）；Otto-von-Guericke University of Magdeburg（马格德堡奥托·冯·格里克大学）
语义Web（SW）中上下文化知识的激增导致了诸如\emph{quads}之类的知识格式在SW社区中的流行。quad是RDF三元组的扩展，包含三元组的上下文信息。在本文中，我们研究的问题，查询回答四倍增加forall存在的桥规则，使在各种情况下的三元组之间的推理的互操作性。我们称一组四边形与这样的表达桥规则，一个四边形系统。一般来说，四系统上的查询应答是不可判定的。我们推导出可判定类的四系统，查询回答可以使用正向链接。健全的，完整的和终止的程序，这是众所周知的追逐算法的适应，提供这些类决定查询蕴涵。安全，msafe，和csafe类的四系统限制的追逐计算过程中产生的空白节点的结构有界深度的有向无环图（DAG）。RR和受限RR类不允许在追踪计算过程中生成空节点。数据和组合的复杂性的查询蕴涵已建立派生类。我们进一步表明，四系统是等价的forall存在的规则，其谓词被限制到三进制，模多项式时间的翻译。我们随后表明，安全技术严格包含在表达性中，一些众所周知的表达性技术，例如联合非循环性和模型忠实非循环性，用于在普遍存在规则领域中的可判定性保证。
2015-12-12 cs.AI cs.DB cs.LO
LinCQA: Faster Consistent Query Answering with Linear Time Guarantees
大多数数据分析管道经常遇到查询违反预定完整性约束的不一致数据的问题。数据清洗是一种被广泛研究的范式，它可以对不一致的数据进行一致的修复。一致性查询应答（CQA）是一种数据清理的替代方法，它要求在不一致数据的所有（在大多数情况下，呈指数级多）修复时，由给定查询保证返回所有元组。本文确定了一类非循环的选择项目连接（SPJ）查询，CQA可以解决通过SQL重写与线性时间保证。我们的重写方法可以被看作是一个推广的Yannakakis的算法，非循环连接不一致的设置。我们提出了LinCQA，一个系统，可以输出重写SQL和非递归的Datasheet规则，在这个类中的每个查询。我们表明，LinCQA往往优于现有的CQA系统的合成和现实世界的工作负载，在某些情况下，由数量级。
2022-08-25 cs.DB
A Dichotomy on the Complexity of Consistent Query Answering for Atoms with Simple Keys
研究了主键码违规情况下的一致性查询应答问题。在这种情况下，数据库中的关系违反了关键约束，我们对满足约束的数据库的最大子集感兴趣，我们称之为修复。对于一个布尔查询Q，问题CERTAINTY（Q）询问是否每个这样的修复满足查询或不;问题是已知的，总是在coNP的合取查询。然而，存在可以在多项式时间内解决的查询。已经证明，对于合取查询，CERTAINTY（Q）的复杂性存在二分法：它要么是PTIME，要么是CONP-完全的。在本文中，我们证明了该猜想确实是真实的情况下，合取查询没有自我加入，每个原子作为一个关键字，无论是一个单一的属性（简单的关键字）或所有属性的原子。
2014-01-15 cs.DB
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
Partial Adaptive Indexing for Approximate Query Answering
本研究提出一种由查询工作负载和用户精度约束驱动的部分自适应索引方法，结合层次化瓦片索引方案支持近似查询回答，有效降低数据读取与索引细化成本，显著提升初始探索阶段的查询评估时间。
2024-07-26 cs.DB
A Hybrid Approach to Query Answering under Expressive Datalog+/-
Oxford-Man Institute of Quantitative Finance（牛津-曼量化金融研究所）；University of Oxford（牛津大学）；Carleton University（卡尔顿大学）
Datasheet +/-是一个本体语言家族，它结合了良好的计算特性和高表达能力。Datatron +/-语言可以证明能够捕获最相关的语义Web语言。在本文中，我们考虑类弱粘性（WS）的Datasheet +/-程序，允许某些有用的形式的连接在规则机构，以及扩展著名的类弱非循环TGD。到目前为止，只有非确定性算法被用于回答WS Datasheet +/-程序上的查询。我们提出了新的确定性查询应答算法在WS Datestock +/-。我们特别建议：（1）基于查询驱动的追踪的自底向上的基础算法，以及（2）基于将WS程序变换成所谓的粘性程序的混合方法，对于该混合方法，查询重写技术是已知的。我们讨论了我们的算法可以优化和有效地应用于查询回答在现实世界中的场景。
2016-07-25 cs.AI cs.DB
Quantifying Causal Effects on Query Answering in Databases
实际因果关系的概念，形式化的Halpern和Pearl，最近已被应用到关系数据库，表征和计算实际原因可能意外的答案单调查询。原因采用数据库元组的形式，并且可以根据其因果责任进行排名，这是其作为查询答案的原因的相关性的数值度量。在这项工作中，我们重新审视这一概念，引入并提出了一种替代措施的因果贡献，因果效应的情况下。该措施概括了实际原因，并可以应用于超越单调查询。我们表明，因果效应提供了直观和预期的结果。
2016-04-25 cs.DB
Data Cleaning and Query Answering with Matching Dependencies and Matching Functions
匹配依赖最近被引入作为数据清理和实体解析的声明性规则。在数据库实例上强制匹配依赖关系可以标识两个元组的某些属性的值，前提是某些其他属性的值足够相似。假设存在使两个属性值相等的匹配函数，我们正式介绍了使用匹配依赖关系清理实例的过程，作为一个类似追逐的过程。我们发现，匹配功能自然引入属性域上的格结构，以及实例之间的语义支配的偏序。使用后者，我们定义的语义干净的查询回答的某些/可能的答案作为最大的下限/最小的上限从干净的实例中获得的所有可能的答案。我们表明，干净的查询回答是棘手的，在某些情况下。然后，我们研究查询表现单调WRT语义支配秩序，并表明，我们可以提供一个下/上近似干净的答案单调查询。此外，非单调的肯定查询可以放宽到单调查询。
2010-08-23 cs.DB
On the Complexity of Query Answering under Matching Dependencies for Entity Resolution
匹配实体解析（MD）是一个相对较新的声明性实体解析建议。这些规则指定，给定数据库中的值所满足的相似性，哪些值应该被认为是重复的，并且必须被匹配。基于类似于追踪的MD实施过程，我们可以获得干净（无重复）的实例;实际上可能是其中的几个。查询的解析答案是那些在解析实例的结果类下不变的答案。在以前的工作中，我们确定了一些易处理的情况下（即某些类的查询和MD）解决查询回答。在本文中，我们进一步研究这个问题的复杂性，确定一些棘手的情况下。对于一个特殊的情况，我们得到了一个二分法的复杂性结果。
2013-05-26 cs.DB
The ViP2P Platform: XML Views in P2P
Web上或企业、组织等产生的XML数据源的数量不断增长，给数据管理应用程序带来了许多性能挑战。在这项工作中，我们关注的是分布式，对等管理的大型语料库的XML文档，基于分布式哈希表（或DHT，在短）覆盖网络。我们提出了ViP2P（代表在对等的意见），一个分布式平台，用于共享XML文档的结构化P2P网络基础设施（DHT）的基础上。ViP2P的核心是分布式物化XML视图，由任意XML查询定义，填充网络中任何地方发布的数据，并用于有效地回答任何网络对等体发出的查询。ViP2P允许在两种模式下对对等体发布的XML文档评估用户查询。第一种是长时间运行的订阅模式，在这种模式下，可以在系统中注册查询，并在发布的数据与查询匹配时递增地接收答案。其次，还可以在临时快照模式下询问查询，在这种模式下，立即需要结果，并且必须基于其他长期运行的订阅查询的结果来计算结果。ViP2P通过使用一种非常有表现力的结构化XML查询语言，在其他类似的基于DHT的XML共享平台上进行了创新。这种表现力导致了XML内容在ViP2P网络中非常灵活的分布，以及高效的快照查询执行。ViP2P已在数百台计算机的实际部署中进行了测试。我们提出的平台架构，其内部算法，并通过一组实验证明其效率和可扩展性。我们的实验结果在数据量，网络规模和数据传播吞吐量方面超过了类似竞争对手系统的数量级。
2011-12-12 cs.DB
NeuroDB: A Neural Network Framework for Answering Range Aggregate Queries and Beyond
范围聚集查询（RAQs）是许多实际应用中不可或缺的一部分，在这些应用中，通常需要查询的快速和近似答案。最近的工作已经研究了使用机器学习模型来回答RAQ，其中学习数据的模型来回答查询。然而，这样的建模选择未能利用任何查询特定信息。为了捕获这样的信息，我们观察到，可以由查询函数来表示RQ，查询函数是采用查询实例的函数（即，特定的RAQ）作为输入并输出其相应的答案。使用这种表示，我们制定了学习的问题，以近似的查询功能，并提出NeuroDB，查询专用的神经网络框架，有效地回答RAQs。NeuroDB是查询类型不可知的（即，它不对底层查询类型做出任何假设），并且我们关于查询可以由函数表示的观察结果并不特定于RQ。因此，我们研究NeuroDB是否可以用于其他查询类型，通过将其应用于最近邻查询的距离。我们的实验表明，NeuroDB优于国家的最先进的这种查询类型，往往由数量级。此外，使用了与用于RQ相同的神经网络架构，从而揭示了使用通用框架来有效地回答任何查询类型的可能性。
2021-07-10 cs.DB
An Adaptive Mechanism for Accurate Query Answering under Differential Privacy
我们提出了一种新的机制，回答集计数查询下差分隐私。给定计数查询的工作负载，该机制自动选择一组不同的“策略”查询来私下回答，使用这些答案来导出工作负载的答案。本文提出的主要算法近似的线性计数查询的任何工作负载的最优策略。在不增加隐私保证的前提下，该机制在（ε，δ）-差分隐私下，对许多工作负载都能达到接近最优的错误率。其结果是一个自适应的机制，可以帮助用户实现良好的效用，而不需要他们仔细的原因，他们的任务的最佳配方。
2012-02-16 cs.DB
Efficient Approximate Query Answering over Sensor Data with Deterministic Error Guarantees
随着传感器数据的激增，对多个传感器数据集上的分析查询的有效评估的需求越来越大。这些数据集的规模使得精确的查询回答不可行，导致研究人员开发近似的查询回答方法。然而，现有的近似查询应答算法不适合于对传感器数据的查询的有效处理，因为它们表现出以下缺点中的至少一个：（a）它们不提供确定性错误保证，而采用在许多情况下不可接受的较弱概率错误保证，（b）它们只允许对单个数据集进行查询，因此不支持在实践中出现的对多个数据集的大量查询，例如相关或互相关，以及（c）它们一般支持关系数据并且因此错过了由传感器数据的特殊性质产生的加速机会，其不是随机的，而是遵循典型的平滑的潜在现象。为了解决这些问题，我们提出了PlatoDB;一种利用传感器数据的性质来压缩它们并提供对多个传感器数据集的查询的高效处理，同时提供确定性错误保证的系统。PlatoDB通过一种新颖的架构实现了上述目标，该架构（a）在数据导入时预处理每个数据集，为它创建中间分层数据结构，该中间分层数据结构提供数据集的概要的分层以及适当的误差度量，以及（b）在查询处理时利用预-计算数据结构以计算近似答案，并且即使当这些组合多个数据集时，也能保证特定查询的确定性错误。
2017-09-18 cs.DB
Computing the Shapley Value of Facts in Query Answering
Shapley值是一种用于财富分配的博弈论概念，目前广泛用于解释复杂的数据密集型计算，例如网络分析或机器学习。最近的理论工作表明，在关系数据库上的查询评价很好地符合这种解释范式。然而，这些工作不足以提供实用的解决方案，固有的Shapley计算的计算挑战。在本文中，我们提出了两个实际有效的解决方案计算Shapley值的查询回答。我们首先建立了一个紧密的理论联系，广泛研究的问题，查询评价概率数据库，这使我们能够获得一个多项式时间算法的查询类概率计算是听话的。然后，我们提出了第一个实用的解决方案，计算Shapley值，采用概率查询评估工具。特别是，我们捕获的依赖性的查询答案输入数据库的事实，使用布尔表达式（数据出处），然后将其转换，通过知识编译，到一个特定的电路形式，我们设计了一个算法计算Shapley值。我们的第二个实用的解决方案是一个更快但不精确的方法，将出处转换为合取范式，并使用启发式计算Shapley值。我们在TPC-H和IMDB上的实验证明了我们的解决方案的实际有效性。
2022-01-02 cs.DB
Consistent Query Answering for Primary Keys on Path Queries
本文研究含主键冲突数据库中路径查询的一致性回答复杂性，证明允许自连接时 CERTAINTY(q) 在 FO、NL、PTIME 与 coNP 完全间四分且可多项式判定。
2023-09-26 cs.DB
Counting Still Counts: Understanding Neural Complex Query Answering Through Query Relaxation
Translational AI Laboratory, Department of Laboratory Medicine Amsterdam University Medical Center, Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹大学医学中心转化人工智能实验室，实验室医学系，自由大学阿姆斯特丹）；Vrije Universiteit Amsterdam（自由大学阿姆斯特丹）；University of Stuttgart（斯图加特大学）；ELLIS Institute Finland & Abo Akademi University, Turku, Finland（芬兰埃利斯研究所及图尔库芬兰阿博阿卡迪米大学）；Elsevier discovery lab, Amsterdam（埃斯勒尔发现实验室，阿姆斯特丹）
通过比较神经模型与基于查询放松的策略，研究发现两者在某些情况下表现相似，且结合两者输出可提升性能，提示需重新评估神经查询回答的进展。
2026-05-11 cs.AI cs.DB cs.LG
Modeling Relational Patterns for Logical Query Answering over Knowledge Graphs
University of Stuttgart（斯图加特大学）；Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心）；University of Southampton（南安普顿大学）
本文提出一种新颖的查询嵌入方法RoConE，通过在复数空间利用几何锥体和旋转算子建模关系模式，有效增强了一阶逻辑查询的回答性能。
2025-03-04 cs.AI cs.DB cs.LG
Approximate Query Answering in Inconsistent Databases
用于查询优化的经典算法预先假定数据库中不存在不一致或不确定性，并且仅利用所提供的有效语义知识，例如，完整性约束。然而，数据不一致或不确定性是普通数据库中普遍存在的关键问题：事实上，完全完整性通常是一个不切实际的假设，并且可能以多种方式引入违反完整性约束的行为。在这份报告中，我们提出了一种语义查询优化的方法，与传统的方法不同，它依赖于不一定有效的语义知识，例如，由违反的或软的完整性约束提供，或由应用数据采掘技术引起。查询优化，利用无效的语义知识不能保证原始用户的查询和重写之间的语义等价：因此，我们的方法优化的查询产生近似的答案，可以提供给用户时，快速，但可能是部分的响应是必需的。此外，我们评估的影响，使用无效的语义知识在重写的查询通过计算返回给用户的答案的质量的措施，我们依赖于最近的信念逻辑编程理论来处理可能存在的相关性在重写中使用的语义知识。
2014-05-02 cs.DB
KloakDB: A Platform for Analyzing Sensitive Data with $K$-anonymous Query Processing
私有数据联合使数据所有者能够在不向彼此公开其秘密元组的情况下汇集其信息以进行查询。在这里，客户端查询所有数据所有者的记录的联合。数据所有者一起工作，使用隐私保护算法来回答查询，以防止他们学习有关其对等方输入的未经授权的信息。只有客户机和联合协调器才知道查询的输出。KloakDB是一个私有数据联合，它使用可信硬件来处理两方或多方输入的SQL查询。目前，私有数据联合会完全遗忘地计算其查询，通过观察查询的指令跟踪和存储器访问模式来保证没有关于数据所有者的敏感输入的信息被泄露给其对等体。与明文执行相比，不经意查询几乎总是在查询运行时降低几个数量级，这使得它对许多应用程序来说不切实际。KloakDB提供了一个半遗忘计算框架，$k$ -匿名查询处理。我们使查询的可观察成绩单$k$ -匿名的，因为它是一个流行的标准，在许多领域的数据发布，包括医学，教育研究和政府数据。KloakDB的查询运行使得每个数据所有者可以从其对等数据中推断出不少于$k$个人的信息。此外，利益相关者设置了$k$，在隐私和性能之间创建了一个新的权衡。我们的研究结果表明，KloakDB在完全不经意的评估上使用k-匿名查询处理时，速度提升高达$117$ X。
2020-03-20 cs.CR cs.DB
