Answering Fuzzy Conjunctive Queries over Finitely Valued Fuzzy Ontologies
Technische Universität Dresden（德累斯顿工业大学）；National and Kapodistrian University of Athens（雅典国立卡波迪斯特里安大学）；Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学）
模糊描述逻辑（DLs）提供了一种表示关于应用领域的模糊知识的方法。本文研究了基于有限真度链的DL $\mathcal{SROIQ}$上合取查询的模糊扩展。为了回答这样的查询，我们扩展了一个众所周知的技术，减少了模糊本体的经典之一，并使用经典的DL推理机作为一个黑盒子。我们提高了以前的减少技术的复杂性，为n-valued模糊DL，这使我们能够证明严格的复杂性结果，回答某些类型的模糊CQ。最后，我们的原型实现的实验评估，显示我们的方法的可行性。
2015-10-14 cs.AI 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
Answering Complex Queries in Knowledge Graphs with Bidirectional Sequence Encoders
NEC Laboratories Europe GmbH（NEC欧洲实验室有限公司）
知识图谱（KG）的表示学习集中于回答简单链接预测查询的问题。在这项工作中，我们解决了更雄心勃勃的挑战，预测多个缺失实体的连接查询的答案。我们提出了双向查询嵌入（BIQE），一种基于双向注意力机制的模型嵌入合取查询的方法。与之前的工作相反，双向自我注意可以捕获查询图中所有元素之间的交互。我们引入了一个新的数据集来预测连接查询的答案，并进行了实验，表明BIQE显着优于最先进的基线。
2021-02-04 cs.AI cs.LG
The Price of Selfishness: Conjunctive Query Entailment for ALCSelf is 2ExpTime-hard
Technische Universität Dresden（德累斯顿工业大学）；University of Wrocław（弗罗茨瓦夫大学）
在基于逻辑的知识表示中，查询应答已经基本上取代了单纯的可满足性检查，成为人们主要感兴趣的推理问题。对于基本描述逻辑ALC中的知识库，众所周知，合取查询（CQ）回答的计算复杂性是ExpTime-complete的，因此不比可满足性更难。当逻辑被某些特征（如计数或角色层次）扩展时，这不会改变，而添加其他特征（逆、名词或传递性与角色层次）会使CQ回答指数级困难。我们通过展示一个令人惊讶的事实来贡献这一系列结果，即即使仅通过Self运算符扩展ALC-在许多其他上下文中被证明是无害的-也会将CQ蕴涵的复杂性增加到2 ExpTime。对于这种类型的问题，我们的证明建立了一个减少从交替图灵机运行在指数空间，但一些新的想法和编码技巧需要使该方法在特定的，有限的设置工作。
2021-08-15 cs.AI cs.LO
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
A Monotone Preservation Result for Boolean Queries Expressed as a Containment of Conjunctive Queries
当查询关系数据库时，结果通常是一个关系。然而，有些查询只需要一个是/否的答案;这样的查询通常被称为布尔查询。在数据库理论中，通常通过测试查询表达式的非空性来表示布尔查询。另一种表示布尔查询的有趣方式是$Q_1 \subseteq Q_2$形式的包含语句，其中$Q_1$和$Q_2$是查询表达式。这里，对于任何输入实例$I$，如果$Q_1(I)$是$Q_2(I)$的子集，则布尔查询结果是$\mathit{true}$，否则是$\mathit{false}$。在本论文中，我们将集中在非空性和包含语句的合取查询。主要目标是研究连接查询包含的单调片段。特别是，我们展示了这个单调片段的保存一样的结果。也就是说，我们表明，在表达能力，单调包含的合取查询是完全等于合取查询下nonempty。
2019-03-01 cs.DB
Parallel-Correctness and Containment for Conjunctive Queries with Union and Negation
单轮多路连接算法首先在许多服务器上重新洗牌数据，然后以并行和无通信的方式评估手头的查询。一个关键的问题是，一个给定的分配策略的洗牌是足够的计算一个给定的查询，也被称为并行正确性。本文扩展了并行正确性及其组成部分，并行可靠性和并行完整性的复杂性的研究，工会的合取查询和不否定。作为一个副产品，它示出的合取查询与否定的包含问题是coNEXPTIME完全的。
2015-12-19 cs.DB
Answering Fuzzy Queries over Fuzzy DL-Lite Ontologies
University of Milano-Bicocca（米兰比可卡大学）
知识表示中的一个突出问题是如何回答查询，同时考虑表示领域知识的本体的隐含后果。虽然这个问题已经在描述逻辑本体论的领域内得到了广泛的研究，但令人惊讶的是，在模糊或不精确知识的背景下，特别是从数学模糊逻辑的角度来看，它被忽视了。在本文中，我们研究的问题，回答合取查询和阈值查询w.r.t.模糊DL-Lite中的本体。具体来说，我们通过重写的方法，阈值查询回答w.r.t.在数据复杂度方面，一致的本体保持在$AC_0$中，但是合取查询应答高度依赖于所选择的三角范数，这对底层语义有影响。对于幂等的哥德尔t-范数，我们提供了一个有效的方法的基础上减少到经典的情况。这篇论文是在逻辑程序设计理论与实践（TPLP）中考虑的。
2021-11-23 cs.AI
Containment for Rule-Based Ontology-Mediated Queries
Center for Semantic Web Research（语义网研究中心）；University of Chile（智利大学）；TU Wien（维也纳工业大学）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）
许多努力致力于识别对表示为元组生成依赖关系（tgds）的本体的限制。存在性规则，导致回答本体介导的查询（OMQs）的问题的可判定性。这就产生了三种形式主义：守护的、非递归的和粘性的tgd集合。在这项工作中，我们研究的包容性问题OMQ表示在这样的形式主义，这是解决与他们相关的静态分析任务的一个关键因素。我们的主要贡献是专门定制的技术的发展，OMQ遏制上述类别的tgds。这使我们能够获得手头的问题，这反过来又使我们能够界定其实际适用性尖锐的复杂性界限。我们还应用我们的技术来查明与两个新兴的应用程序的OMQ遏制：分布在组件和UCQ重写的OMQ相关的问题的复杂性。
2017-04-19 cs.AI cs.DB cs.LO
Quantum Computing for Query Containment of Conjunctive Queries
Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学）；Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS)（弗劳恩霍夫开放通信系统研究所）；Universität Passau（帕绍大学）
本文提出利用量子计算解决连接查询的查询包含性问题，通过将问题转化为可由量子硬件求解的优化问题，并在模拟器和量子设备上验证了其有效性。
2026-03-14 cs.DB
Answering Path Queries under Linear and Guarded Existential Rules
LIRMM, Inria, University of Montpellier, CNRS（蒙彼利埃大学计算机科学与机器人技术实验室、法国国家信息与自动化研究所、蒙彼利埃大学、法国国家科学研究中心）；Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, LaBRI（波尔多大学、法国国家科学研究中心、波尔多国立综合理工学院、波尔多大学计算机科学实验室）；Inria, DIENS, ENS, PSL University, CNRS（法国国家信息与自动化研究所、ENS信息与通信科学实验室、巴黎文理研究大学、法国国家科学研究中心）
研究在由受保护存在规则给出本体的知识库上回答双向正则路径查询的复杂性，针对线性存在规则子类得出数据和组合复杂性结果，对受保护规则归约到线性情况并给出相应复杂性结论。
2026-09-25 cs.AI
Bag Query Containment and Information Theory
查询包含问题是数据管理中的一个基本算法问题。虽然这个问题在集合语义下得到了很好的理解，但在包语义下却很少被理解。特别是，它是一个长期存在的开放问题是否在袋语义下的合取查询包含问题是可判定的。我们揭示了紧密的联系之间的信息论和袋语义下的合取查询包含。这些联系是使用信息不等式建立的，这些信息不等式被认为是信息论的定律。我们的第一个主要结果断言，决定信息不等式的最大值的有效性是许多-一个等价于限制的情况下，合取查询包含的查询是非循环的，因此，无论是这两个问题是可判定的或两者都是不可判定的。我们的第二个主要结果确定了一个新的可判定的情况下，袋语义下的合取查询包含问题。具体地说，我们给出了一个指数时间算法下袋语义的合取查询包含，提供的包含查询是弦，并承认一个简单的连接树。
2021-07-05 cs.DB cs.IT math.IT
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
Bag Semantics Conjunctive Query Containment. Four Small Steps Towards Undecidability
针对包语义下合取查询包含问题的可判定性这一数据库理论长期开放问题，本文证明了该问题的若干推广形式（如带线性函数的布尔合取查询不等式判定）具有不可判定性，为该问题的不可判定性研究推进了关键步骤。
2025-03-23 cs.DB
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
A Complete Classification of the Complexity and Rewritability of Ontology-Mediated Queries based on the Description Logic EL
University of Bremen（不来梅大学）
我们提供了一个最终的细粒度分析的数据复杂性和重写的本体介导的查询（OMQs）的基础上EL本体和合取查询（CQ）。我们的主要结果是，每一个这样的OMQ是在AC 0，NL-完全，或PTime-完全和包容在NL符合重写成线性数据流（而包容在AC 0符合重写成一阶逻辑）。我们建立自然特征的三种情况下，有界深度和（非）有界路径宽度，并表明，每一个相关的Meta问题，如决定是否一个给定的OMQ是嵌入到线性数据是ExpTime完成。我们还给出了一种方法来构造线性数据重写时，他们存在，并证明了没有常数的数据重写。
2019-04-29 cs.AI cs.CC cs.LO
Worst-case Optimal Query Answering for Greedy Sets of Existential Rules and Their Subclasses
TU Dresden（德累斯顿工业大学）；Inria（法国国家信息与自动化研究所）；University Montpellier 2（蒙彼利埃第二大学）
在数据库和知识表示领域都已经认识到，需要在数据之上建立一个本体层，并与能够利用本体中编码的语义的高级推理机制相关联。本文主要研究本体查询应答问题，即在查询数据的同时考虑本体知识。更具体地说，我们建立了存在性规则类（也称为元组生成依赖关系，数据库+/-规则或forall-exists-rules）的合取查询蕴涵问题的复杂性。我们的贡献是双重的。首先，我们介绍了一类贪婪有界树宽集（gbts）的规则，其中包括保护规则，和他们最有名的推广。我们提供了一个通用的算法，查询蕴涵在gbts下，这是最坏情况下的最优组合复杂度有界谓词arity或没有，以及数据复杂度和查询复杂度。其次，我们分类几个gbts类，其复杂性是未知的，相对于组合复杂性（与无界和有界谓词arity）和数据复杂性，以获得一个全面的图片的复杂性的存在规则片段，是基于不同的guardedness概念。上界显示，所提出的算法是最佳的所有这些。
2014-12-15 cs.AI cs.DB
Answering Counting Queries over DL-Lite Ontologies
University of Bordeaux（波尔多大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Bordeaux INP（波尔多国立理工学院）；LaBRI（波尔多计算机科学研究实验室）；Inria（法国国家信息与自动化研究所）；DI ENS（巴黎高等师范学院计算机系）；ENS（巴黎高等师范学院）；University PSL（巴黎文理研究大学）
本体介导的查询应答（OMQA）是一种很有前途的数据访问和集成方法，在知识表示和数据库社区中已经被积极研究了十多年。OMQA的绝大多数工作都集中在合取查询上，而具有计数或其他聚合形式的更具表达力的查询在很大程度上尚未探索。在本文中，我们介绍了一种一般形式的计数查询，将其与以前的建议，并研究在DL-Lite本体的存在下回答这种查询的复杂性。由于它遵循现有的工作，查询回答是棘手的，往往是高复杂性，我们考虑一些实际相关的限制，我们建立改进的复杂性界限。
2020-09-02 cs.AI cs.CC cs.DB
Tractable Responsibility Measures for Ontology-Mediated Query Answering
Univ. Bordeaux（波尔多大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Bordeaux INP（波尔多国立理工学院）
本文研究本体介导查询应答中基于Shapley值的WSMS责任度量的计算复杂度，明确了不同查询类别与本体语言下的可处理性边界，给出了DL-Lite方言下可处理的结构受限合取查询类别。
2025-07-31 cs.AI
Soundness and Completeness of SPARQL Query Containment Solver SpeCS
SPECS工具实现了一种高效的自动化方法来推理SPARQL查询包含问题。在本文中，我们证明了这种方法的正确性。给出了SPARQL语言核心子集的精确语义。我们简要地讨论了用于减少到一个正式的逻辑框架的查询包含问题的过程。我们证明，这种减少是健全的和完整的合取查询，也为一些重要的情况下，非合取查询包含操作工会，操作员可选，和子查询。可靠性和完整性证明被认为是在遏制和包容的形式。
2022-10-13 cs.DB cs.LO
Reasoning with Individuals for the Description Logic SHIQ
虽然已经有大量的工作，推理算法的发展表达描述逻辑，在大多数情况下，只有Tbox推理被认为是。本文提出了一种在SHIQ描述逻辑中进行Tbox和Abox组合推理的算法。该算法特别令人感兴趣，因为它可用于决定（数据库）合取查询包含w.r. t的问题一种模式。此外，高效实现的实现应该相对简单，因为它可以基于FaCT系统中Tbox算法的现有高度优化的实现。
2000-05-11 cs.AI cs.LO
Finite Query Answering in Expressive Description Logics with Transitive Roles
University of Warsaw（华沙大学）；TU Wien（维也纳工业大学）
我们研究有限本体介导的查询回答（FOMQA）的问题，OMQA的变种，其中所代表的世界被假定为有限的，因此只考虑有限的本体模型。我们采用最典型的设置与工会的合取查询和本体表示的描述逻辑（DL）。FOMQA的研究与非可控环境相关。这不仅适用于没有有限模型属性的DL，而且适用于那些允许传递角色声明的DL。当传递角色被允许时，评估查询是具有挑战性的：FOMQA对于SHOIF是不可判定的，并且只知道对于ALCIF的Horn片段是可判定的。我们展示了FOMQA对SOIF的三个适当片段：SOI，SOF和SIF的可判定性。我们的方法是建立相关的模型来决定有限的查询蕴涵。依赖于这些模型的一定规律性，我们开发了基于自动机的决策程序与最佳复杂性的界限。
2018-08-09 cs.AI
Certain Answers to a SPARQL Query over a Knowledge Base (extended version)
Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学）
本体中介查询（OMQA）是一个完善的框架，用于回答RDFS或OWL知识库（KB）上的查询。OMQA最初是为联合查询（UCQ）设计的，并且基于某些答案。最近，OMQA已经扩展到SPARQL查询，但据我们所知，在这个方向上所做的努力（无论是在文献中，或所谓的SPARQL蕴涵制度）是能够捕捉到某些答案UCQ和SPARQL的标准解释在一个普通的图。我们将这些形式化为任何语义都要满足的要求，旨在调和某些答案和SPARQL答案，并定义了三个额外的要求，概括为知识库的SPARQL答案的一些基本属性。然后，我们表明，可以定义一个语义，满足所有要求SPARQL查询与SELECT，UNION和OPTIONAL，和DL与规范模型属性。我们还调查了在这样的语义DL-Lite R KB的查询回答的组合复杂性。特别是，我们表明不同的SPARQL片段，已知的上界查询回答一个普通的图相匹配。
2019-11-21 cs.AI cs.DB
Acyclicity Notions for Existential Rules and Their Application to Query Answering in Ontologies
University of Oxford（牛津大学）
在知识表示和数据库中，基于存在规则扩展的事实集的合取查询是一个突出的问题。这个问题可以使用chase算法来解决，该算法用新的事实扩展给定的事实集以满足规则。如果追踪终止，则CQ可以直接在结果事实集中进行评估。然而，追逐并不一定会终止，并且检查追逐是否在给定的一组规则和事实上终止是不可判定的。许多非循环概念被提出作为追逐终止的充分条件。在本文中，我们提出了两个新的无环性概念称为模型忠实无环性（MFA）和模型概括无环性（MSA）。此外，我们调查的景观已知的非周期性概念，并建立一个完整的分类所有的概念，我们知道。最后，我们表明，MFA和MSA概括了这些概念。潜在规则与OWL 2本体语言的Horn片段密切相关;此外，几个著名的OWL 2推理机通过使用追逐来实现所有相关事实的CQ回答。为了避免终止问题，这些系统中的许多只处理OWL 2的OWL 2 RL配置文件;此外，一些系统超越了OWL 2 RL，但没有任何终止保证。在本文中，我们还探讨了各种非周期性的概念是否可以提供一个原则和实际的解决方案，这些问题。在理论方面，我们表明，查询回答非循环本体是较低的复杂性比一般的本体。在实践方面，我们表明，许多常用的OWL 2本体是MSA，并且通过物化获得的事实的数量并不太大。因此，我们的研究结果表明，基于物化的OWL 2推理机的原则性发展实际上是可行的。
2014-02-04 cs.AI cs.DB
Ontology-based Data Access: A Study through Disjunctive Datalog, CSP, and MMSNP
CNRS（法国国家科学研究中心）；Université Paris Sud（巴黎南大学）；UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）；University of Bremen（不来梅大学）；University of Liverpool（利物浦大学）
基于本体的数据访问涉及在本体提供的特定领域知识存在的情况下查询不完整的数据源。在这种设置中的中心概念是本体介导的查询，这是一个数据库查询与本体耦合。在本文中，我们研究了几类本体介导的查询，其中数据库查询被给定为某种形式的合取查询，本体被制定在描述逻辑或一阶逻辑的其他相关片段，如保护片段和一元否定片段。本文的贡献有三个方面。首先，我们描述了表达能力的本体介导的查询片段的析取数据。其次，我们建立了本体中介查询和约束满足问题（CSP）及其逻辑推广，MMSNP公式之间的密切联系。第三，我们利用这些连接，以获得新的结果（一）一阶重写和数据记录重写的本体为中介的查询，（ii）P/NP二分法本体为中介的查询，和（iii）查询包含问题的本体为中介的查询。
2013-06-06 cs.AI cs.DB
Attacking Diophantus: Special Cases of Bag Containment
University of Southampton（南安普顿大学）
本工作为合取查询的包包含问题提出统一框架，涵盖并扩展了已知可判定情形，通过将包含归约为受控丢番图问题，证明连接一致查询类的包包含可判定。
2026-09-28 cs.DB
Counting Query Answers over a DL-Lite Knowledge Base (extended version)
Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学）；Umeå University（于默奥大学）；Max-Planck-Institut für Informatik（马克斯·普朗克计算机科学研究所）
计算查询的答案是几乎所有数据库管理系统都支持的操作。在本文中，我们专注于计数的答案在知识库（KB），这可能被视为一个数据库丰富的背景知识有关的域正在考虑。特别是，我们把我们的工作的上下文中的本体介导的查询/基于本体的数据访问（OMQA/OBDA），其中用于本体的语言是DL-Lite家族的成员和数据是一个（通常是虚拟的）一组断言。我们研究了查询回答的数据复杂性，对于包括数量限制的DL-Lite家族的不同成员，以及对于具有不同形状（连接，分支，根）的计数的合取查询的变体。我们通过提供PTIME和coNP下界，以及PTIME和LOGSPACE的上界来改进现有的结果。对于后者的情况下，我们定义了一个新的查询重写技术到一阶逻辑计数。
2020-07-17 cs.AI cs.DB
Analysing Temporal Reasoning in Description Logics Using Formal Grammars
DI ENS, ENS, CNRS, PSL University \& Inria, Paris, France；Free University of Bozen-Bolzano, Italy
本研究建立时态描述逻辑$\u2131\ua4c2^\bigcirc$及其片段与合取文法等形式文法的对应关系，证明$\u2131\ua4c2^\bigcirc$无模型最终周期性且其查询回答不可判定，同时确定部分新片段的查询可判定性并可复用合取文法工具算法。
2025-08-01 cs.AI cs.LO
Combined-Semantics Equivalence Is Decidable for a Practical Class of Conjunctive Queries
在本文中，我们专注于问题的确定是否两个合取（“CQ”）关系数据上提出的查询是组合语义等价的[9]。我们继续[2，5，9]的传统，使用查询之间的包含工具来研究这个问题。我们引入了一个语法的必要和充分条件，属于一个大的自然语言的“显式波”组合语义CQ查询的查询等价，这种语言包括（但不限于）所有的集，袋，袋集查询，并出现覆盖所有的组合语义CQ查询，在SQL中表达。我们的结果解决了在积极的可判定性问题，确定组合语义等价对显式波CQ查询。也就是说，对于任意一对组合语义CQ查询，它是可判定的（i）确定每个查询是否是显式波，以及（ii）确定，在两个查询都是显式波的情况下，它们是否是组合语义等价的，通过使用我们的语法标准。(The确定一般组合语义CQ查询的等价性的问题仍然是开放的。即便如此，我们的语法充分包含条件仍然可以用来确定两个通用CQ查询是组合语义等价的。我们的等价性测试，以及我们包含组合语义CQ查询的一般充分条件，正确地减少到[2，5]中报告的集，袋和袋集语义的特殊情况。我们的包含和等价条件也适当地推广了[9]的结果，只要后者限于（组合语义）CQ查询的语言。
2014-08-13 cs.DB
Loop Restricted Existential Rules and First-order Rewritability for Query Answering
Western Sydney University（西悉尼大学）；Tianjin University（天津大学）；Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学）
在基于本体的数据访问（OBDA）中，传统的数据库被以逻辑断言形式的本体增强，从而产生新的内涵知识。这种逻辑断言的一种强大形式是元组生成依赖（TGD），也称为存在规则，其中Horn规则通过允许存在量词出现在规则头中来扩展。在本文中，我们介绍了一种新的语言称为循环限制（LR）TGD（存在规则），这是TGD与一定的限制嵌入在底层规则集的循环。我们研究这种新语言的复杂性。我们证明了LRTGD下的连接查询应答（CQA）是可判定的.特别地，我们证明了这种语言满足所谓的有界推导深度性质（BDDP），这意味着CQA是一阶的，它的数据复杂度是在AC 0。我们还证明了CQA的组合复杂度是EXPTIME完全的，而语言成员是PSPACE完全的。然后，我们将LR TGD语言扩展到广义循环限制（GLR）TGD语言，并证明了这类TGD仍然是一阶的，并正确地包含了大多数其他一阶的CRTGD类在文献中发现的。
2018-08-02 cs.AI cs.DB cs.LO
Optimizing SPARQL Query Answering over OWL Ontologies
University of Ulm（乌尔姆大学）；National Technical University of Athens（雅典国家技术大学）
SPARQL查询语言目前正在由万维网联盟（W3C）用所谓的蕴涵机制进行扩展。蕴涵机制定义了如何在比SPARQL标准简单蕴涵更有表达力的语义下评估查询，SPARQL标准简单蕴涵基于子图匹配。查询是非常有表现力的，因为变量可以出现在复杂的概念中，也可以绑定到概念或角色名称。在本文中，我们描述了一个声音和完整的算法OWL直接语义蕴涵制度。我们进一步提出了一些新的优化，如确定一个良好的查询执行顺序，查询重写技术的战略，并显示如何专门的OWL推理任务和概念和角色层次结构，可以用来减少查询执行时间。为了确定一个良好的执行顺序，我们提出了一个基于成本的模型，其中的成本是基于信息的概念和角色的实例，从一个OWL推理建立的模型抽象提取。我们提出了两种排序策略：静态和动态的。对于动态的情况下，我们提高了性能，利用一个单独的聚类方法，允许计算成本函数的基础上，从一个集群的一个单独的样本。我们提供了一个原型实现，并评估所提出的优化的效率。我们的实验研究表明，静态排序通常优于动态的准确统计时，可用。然而，当统计数据不太准确时，这种情况会发生变化，例如，由于不确定性推理的决定。对于超越合取实例查询的查询，我们观察到由于所提出的优化，提高了三个数量级。
2014-02-04 cs.AI cs.DB
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
Tree-like Queries in OWL 2 QL: Succinctness and Complexity Results
Laboratoire de Recherche en Informatique, CNRS & Université Paris-Sud（法国国家科学研究中心与巴黎南大学计算机研究实验室）；Institute for Information Transmission Problems & MIPT（信息传输问题研究所与莫斯科物理技术学院）；Steklov Mathematical Institute & National Research University Higher School of Economics（斯捷克洛夫数学研究所与高等经济大学）
本文研究了在OWL 2 QL本体存在的情况下，查询拓扑对回答合取查询的难度的影响。我们的第一个贡献是澄清的最坏情况下的大小的积极存在（PE），非递归数据（NDL），和一阶（FO）重写的各种类树的合取查询，范围从线性查询有界树宽查询。也许我们最令人惊讶的结果是PE重写大小的超多项式下限，它已经适用于深度为2的线性查询和本体。更积极的是，我们表明，多项式大小的NDL重写总是存在有界数量的叶子（和任意本体）的树形查询，并为有界树宽查询与有界深度本体配对。对于FO重写，我们将多尺寸重写的存在等同于布尔电路复杂性中的已知问题。作为我们的第二个贡献，我们分析了查询回答的计算复杂性，并建立了一系列查询本体对的易处理性结果（NL-或LOGCFL-完整性）。将我们的新结果与文献中的结果相结合，可以完整地了解所考虑的查询和本体类的简洁性和复杂性。
2015-05-13 cs.AI cs.CC cs.DB
Taming Primary Key Violations to Query Large Inconsistent Data
University of Calabria（卡拉布里亚大学）
违反主键码约束的数据库一致性查询应答是数据库研究中的一个经典难题，传统上一直用逻辑程序设计来解决。然而，现有的基于逻辑的解决方案的适用性仅限于中等大小的数据集。本文提出了一种新的分解和修剪策略，减少，在多项式时间内，计算一致的答案的数据库上的连接查询受主键码约束的一组较小的问题，可以独立解决。新的策略是自然建模和实现使用答案集编程（ASP）。从数据库世界的基准上运行的实验证明了我们的ASP为基础的方法的有效性和效率，也对大型数据集。出现在逻辑编程理论与实践（TPLP），ICLP 2015会议记录。
2015-07-22 cs.AI cs.DB
Conjunctive Regular Path Queries under Injective Semantics
本文为合取正则路径查询引入原子内射和查询内射两种语义，刻画其求值与包含问题的复杂度，证明原子内射下包含问题不可判定、查询内射下为PSPACE-完全，并分析了主要子类的复杂度。
2023-04-13 cs.DB cs.FL cs.LO
Satisfiability and Query Answering in Description Logics with Global and Local Cardinality Constraints
TU Dresden（德累斯顿工业大学）；University of Wrocław（弗罗茨瓦夫大学）
我们介绍和调查的表达描述逻辑（DL）ALCSCC++，在其中的全局和局部基数约束在以前的文件中介绍的可以混合。一方面，我们证明了这不会增加可满足性检查和其他标准推理问题的复杂性。另一方面，可满足性问题成为不可判定的，如果逆角色添加到语言。此外，即使没有相反的角色，合取查询蕴涵在这个DL原来是不可判定的。我们证明了查询的可判定性可以恢复，如果全局和局部约束不混合和全局约束适当的限制。后一个结果基于局部非循环模型构造，并且它将查询蕴涵减少到受限设置中的ABox一致性，即，到ABox一致性w.r.t. ALCSCC中的受限基数约束，我们可以显示ExpTime上限。
2020-02-14 cs.AI cs.LO
Saturation-based Boolean conjunctive query answering and rewriting for the guarded quantification fragments
本文提出基于饱和的布尔合取查询回答与重写程序，适用于有保护、松散有保护和团有保护片段，改进现有消解方法，并首次实现分布式数据集上的紧凑可复用饱和闭包。研究为自动化演绎决策和查询重写奠定理论基础。
2023-10-16 cs.DB cs.LO
Answering Conjunctive Queries over $\mathcal{EL}$ Knowledge Bases with Transitive and Reflexive Roles
University of Oxford（牛津大学）
在具有复杂角色包含的$\mathcal{EL}$知识库（KB）上回答合取查询（CQ）是PSPACE困难的，并且在某些情况下在PSPACE中;但是，如果复杂角色包含仅限于角色传递性，那么严格的复杂性上限迄今为止尚不清楚。此外，现有的算法不能处理自反角色，他们是不实用的。最后，该问题对于非循环CQ和$\mathcal{ELH}$是易处理的，对于非限制CQ和$\mathcal{ELHO}$ KB是NP完全的。在本文中，我们完成了CQ回答几个重要的情况下的复杂性景观。特别是，我们提出了一个可行的NP算法回答CQ超过$\mathcal{ELHO}^s$ KB-一个逻辑包含所有的OWL 2 EL，但复杂的角色包含限制到角色传递性。我们的初步评估表明，该算法可以适用于实际使用。此外，我们表明，即使是一个有限的类所谓的arbohydrocyclic查询，CQ回答$\mathcal{EL}$知识库成为NP难的存在下，无论是传递或自反的角色。最后，我们表明，回答树型CQ超过$\mathcal{ELHO}$ KB是易处理的，而回答非循环CQ是NP-难的。
2015-05-13 cs.AI cs.DB cs.LO
Computing CQ lower-bounds over OWL 2 through approximation to RSA
University of Oxford（牛津大学）
知识库上的连接查询应答是一个重要的推理任务。然而，使用诸如OWL的表达性本体语言，查询应答在计算上非常昂贵。PAGODA系统通过使用一个易于处理的推理器来计算下限和上限近似值来解决这个问题，只有当这些界限不一致时才返回到一个完全成熟的OWL推理器。这种方法的有效性关键取决于近似的质量，在本文中，我们探讨了一种通过RSA计算更接近近似的技术，RSA是一种本体语言，它包含了所有的OWL 2配置文件，同时仍然保持易处理性。我们提出了一种新的近似OWL 2本体到RSA，和一个算法来计算一个更接近（比PAGODA）下界近似使用RSA组合的方法。我们已经实现了这些算法在一个原型的CQ应答系统，我们提出了一个初步的评估，我们的系统，表现出显着的性能改进w.r.t.塔
2021-07-01 cs.AI cs.LO
The Sticky Path to Expressive Querying: Decidability of Navigational Queries under Existential Rules
TU Dresden（德累斯顿工业大学）；University of Wrocław（弗罗茨瓦夫大学）；Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence Dresden/Leipzig（德累斯顿/莱比锡可扩展数据分析与人工智能中心）
本文研究存在规则下导航查询的可判定性，证明任意有限合一集规则集上正则路径查询不可判定，而粘性规则集上可判定，但轻微扩展RPQ形式会导致不可判定。
2024-07-19 cs.AI cs.DB cs.LO
CQE under Epistemic Dependencies: Algorithms and Experiments (extended version)
Sapienza University of Rome（萨皮恩扎罗马大学）
本文研究由认知依赖规制的本体 CQE，结合最优 GA 审查器交集回答 BUCQ，证明 full EDs 下的安全性，并为 DL-Lite_R 给出 AC^0 一阶重写算法及实验验证。
2025-07-28 cs.AI cs.DB
A Trichotomy in the Data Complexity of Certain Query Answering for Conjunctive Queries
如果可能违反主键码约束，则称关系数据库是不确定的。不确定数据库的修复（或可能世界）是通过选择最大数量的元组而无需选择具有相同主键码值的两个不同元组来获得的。对于任何布尔查询q，CERTAINTY（q）是在输入上接受不确定的数据库db的问题，并询问q是否在db的每次修复中为真。这个问题的复杂性已经特别研究了q范围内的自连接自由布尔合取查询类。研究的一个挑战是确定，给定q，CERTAINTY（q）是否属于复杂性类FO，P或coNP-完全。在本文中，我们结合现有的技术研究上述复杂性分类任务。我们表明，对于任何self-join-free布尔合取查询q，它可以决定是否CERTAINTY（q）是在FO。进一步地，对于任何自连接自由的布尔合取查询q，CERATAINTY（q）要么在P中要么是coNP完全的，并且复杂性二分法是有效的。这解决了一个自[9]以来已经开放了十年的研究问题。
2015-01-30 cs.DB
Consistent Query Answering for Primary Keys and Conjunctive Queries with Counting
本文研究带计数的一致性查询应答，定义新语法类C_parsimony，证明其恰好包含所有允许简约计数的无自连接合取查询，否定了C_forest的完备性。
2024-02-09 cs.DB
How Can We Shrink the Family of Test Databases? Query Containment with Nulls and Comparisons
The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）
本文针对带空值和顺序比较的合取查询，提出缩小测试数据库族的方法，分别通过特殊变量集和规范值分解实现，并证明在局部参数下固定参数可处理，从而提升查询包含判定的实用性。
2026-09-16 cs.DB
Tractable Query Answering under Epistemic Confidentiality Policies in DL Ontologies (extended version)
Sapienza University of Rome（罗马第一大学）
研究 DL 本体中基于认知依赖的保密策略下的可处理查询回答。针对现有问题，引入基于最小策略违反的新 CQE 语义，证明其在 $\text{DL-Lite}_{\mathcal{R}}$ 本体中数据复杂度可多项式时间判定，并给出软件实现评估可行性。
2026-07-22 cs.AI
The Bag Semantics of Ontology-Based Data Access
University of Oxford（牛津大学）
基于本体的数据访问（OBDA）是通过共享本体集成和查询多个数据源的流行方法。使用映射将本体链接到源，映射将数据上的视图分配给本体谓词。出于OBDA系统支持数据库风格的聚合查询的需要，我们提出了一个包的OBDA语义，在由映射定义的视图中的重复元组被保留，在标准数据库的情况下。我们表明，袋语义使OBDA中的合取查询回答在数据复杂度上是困难的。为了恢复易处理性，我们考虑了一个相当一般的一类查询，并显示其可重写的概括的关系演算袋。
2017-05-19 cs.AI
Reasoning about Explanations for Negative Query Answers in DL-Lite
Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺-博岑自由大学）；Vienna University of Technology（维也纳工业大学）；University of Oxford（牛津大学）
为了满足可用性需求，大多数基于逻辑的应用程序提供推理服务的解释设施。这也适用于描述逻辑，其中研究集中在TBox推理和最近的查询回答的解释上。除了解释查询答案中元组的存在之外，解释为什么给定的元组丢失也很重要。我们解决后一个问题，例如，通过采用溯因推理，在DL-Lite本体上进行合取查询回答;也就是说，我们寻找ABox的补充，强制给定的元组出现在结果中。作为推理任务，我们考虑存在和承认的解释，相关性和必要性的一个给定的声明的解释。我们刻画了这些问题的计算复杂性的任意，子集最小，基数最小的解释。
2014-02-04 cs.AI cs.LO
On the complexity of query containment and computing certain answers in the presence of ACs
我们经常添加算法来扩展查询语言的表达能力，并在使用视图回答查询的框架中研究诸如测试查询包含性和找到某些答案等问题的复杂性。当添加算术比较时，这类问题的复杂性高于没有它们的对应问题的复杂性。已经观察到，如果我们将包含查询中的一些比较限制为封闭或开放半区间比较，则可以实现较低的复杂度。在这里，重点是a）的问题上的合取查询与算术比较（CQAC查询，简称），我们证明了其计算复杂性和b）的问题上的上限计算某些答案，我们发现大类的CQAC查询和意见，这个问题是多项式的。
2020-11-18 cs.DB
Query Embedding on Hyper-relational Knowledge Graphs
Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）；Elsevier（爱思唯尔）；LMU Munich（慕尼黑大学）；Mila（米拉研究所）；McGill University（麦吉尔大学）
多跳逻辑推理是知识图谱（KG）上的表示学习领域中的既定问题。它包含单跳链接预测以及其他更复杂类型的逻辑查询。现有的算法只在经典的，基于三元组的图上操作，而现代KG通常采用超关系建模范式。在这个范例中，类型化的边可能有几个键值对，称为限定符，为事实提供细粒度的上下文。在查询中，此上下文修改关系的含义，并且通常减少答案集。超关系查询经常在现实世界的KG应用程序中观察到，现有的近似查询回答方法不能使用限定符对。在这项工作中，我们弥合了这一差距，并将多跳推理问题扩展到超关系KG，以解决这种新型的复杂查询。基于图神经网络和查询嵌入技术的最新进展，我们研究了如何嵌入和回答超关系合取查询。除此之外，我们提出了一种方法来回答这样的查询，并在我们的实验中证明，限定符提高查询回答不同的查询模式。
2022-09-06 cs.AI cs.DB cs.IR
Minimizing Conjunctive Regular Path Queries
研究了CRPQs和UCRPQs的查询最小化问题，证明了其可判定性并给出了复杂度边界，其中UCRPQs为ExpSpace完全，使用简单正则表达式时为$Π^p_2$完全。
2025-04-01 cs.DB
Space-Time Tradeoffs for Conjunctive Queries with Access Patterns
针对带访问模式的合取查询时空权衡缺乏通用框架的问题，提出基于PANDA算法与树分解的通用框架，涵盖现有最优方案且在可达性查询上实现性能提升。
2023-05-02 cs.DB
Determinacy of Real Conjunctive Queries. The Boolean Case
Chaudhuri和Vardi在他们1993年的经典论文[CV93]中注意到，当我们试图将查询答案视为元组的包（多集）而不是元组的集合时，一些基本的数据库理论结果和技术无法生存。但令人遗憾的是，在[CV93]近30年后，基于包语义的数据库理论仍处于起步阶段。我们甚至不知道合取查询包含是否是可判定的。这并不是因为缺乏兴趣，而是因为，在多集的世界里，一切都突然变得令人沮丧地复杂。在本文中，我们试图重新审视，在袋语义的情况下，查询的确定性问题，这是最近集中研究的集合语义的情况下。我们表明，查询确定性（袋语义下）是可判定的布尔合取查询和undecidable工会这样的查询（在相反的集合语义的情况下，UCQ的情况下仍然是可判定的，即使是一元查询）。我们还表明，令人惊讶的是，在袋语义下的路径查询确定性与确定性集语义一致（因此，它是可判定的）。
2021-12-23 cs.DB
Containment of Schema Mappings for Data Exchange (Preliminary Report)
在数据交换中，根据合适的源到目标约束，数据从源模式具体化到目标模式。约束也在目标模式上表达，以表示感兴趣的领域。模式映射是源到目标约束和目标约束的联合。在本文中，我们解决的问题，包含模式映射的数据交换，这是最近提出的在这个框架中的一个步骤，对数据交换设置的优化。我们指的是一个自然的概念，包含依赖于模式映射的行为相对于合取查询回答，在存在所谓的LAV TGD作为目标约束。我们的贡献是一个实用的技术，用于测试的基础上存在的特殊的“虚拟”的实例，可以很容易地建立从模式映射之间的同态的遏制。我们认为，包容的模式映射是决定在大多数实际情况下，我们为进一步调查的主题的基础。本文推广了我们的初步结果。
2013-12-31 cs.DB
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
