基于等式的一阶和二阶依赖关系的目标驱动查询答案

本文提出了针对一阶和二阶带等式依赖关系的首个目标驱动查询答案技术。我们的技术将输入依赖关系进行转换，以便在应用追逐(chase)操作后避免许多与查询无关的推理。转换过程分为多个步骤，包括以下三个新技术：首先，我们提出了马尔内特 [59] 变体技术，能够处理函数变量并纠正 ten Cate 等人 [73] 相关公式中的不完整性；其次，我们提出了一种相关性分析技术，可消除不可证明对查询答案有贡献的依赖关系；最后，我们提出了 [19] 魔法集合算法变体，能够处理带等式的二阶依赖关系。我们还进行了大规模实证评估，结果表明，目标驱动查询答案比计算完整普遍模型快了数量级。