基于本体的高层 Why-Not 解释
数据库
2015-04-01 v2
摘要
我们提出了一种新颖的 why-not 解释基础框架，即针对为何某元组缺失于查询结果的解释。我们的 why-not 解释利用本体中的概念，为某元组为何缺失于查询结果提供高层且有意义的原因。我们框架中的一个关键算法问题是，相对于本体计算 why-not 问题的最一般解释，该本体可由用户提供，也可从数据和/或模式中自动推导。我们研究了该问题及相关问题的复杂度，并提出了计算 why-not 解释的具体算法。在提供外部本体的情况下，我们首先证明，判定 why-not 问题是否存在解释的问题在一般情况下是 NP 完全的。然而，对于有界元数查询，只要本体以合适的语言指定（如描述逻辑 DL-Lite 家族的成员，允许高效的概念包含检查），该问题即可在多项式时间内求解。此外，我们证明在这种情况下最一般解释也可在多项式时间内计算。另外，我们提出了一种从数据库和/或数据工作区模式推导合适（虚拟）本体的方法，并给出了一种计算相对于此类本体的 why-not 问题最一般解释的算法。当概念以无选择语言定义，或底层模式固定时，该算法在多项式时间内运行。最后，我们还研究了计算简短最一般解释的问题，并简要讨论了关于何为解释及何为最一般的替代定义。
引用
@article{arxiv.1412.2332,
title = {High-Level Why-Not Explanations using Ontologies},
author = {Balder ten Cate and Cristina Civili and Evgeny Sherkhonov and Wang-Chiew Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.2332},
year = {2015}
}
备注
in PODS 2015