查询答案与非答案的因果性和责任复杂度

查询的答案具有定义良好的谱系表达式（也称为如何溯源），该表达式解释了答案是如何推导出来的。最近的工作也展示了如何计算查询非答案的谱系。然而，答案或非答案的原因是一个更微妙的概念，通常仅由谱系的一个片段组成。在本文中，我们采用Halpern、Pearl和Chockler最近关于因果性和责任的定义，来定义查询答案和非答案的原因及其责任程度。责任捕捉了因果性程度的概念，并用于根据其相对贡献对众多可能的原因进行排序。然后，我们研究了计算合取查询的原因和责任的复杂度。已知计算原因一般是NP完全的。我们的第一个主要结果表明，所有合取查询的原因都可以通过一个可能涉及否定的关系查询来计算。因此，因果性可以在多项式时间内非常高效地计算。接下来，我们研究计算责任。在此，我们证明复杂度取决于合取查询，并展示了多项式时间情形与NP完全情形之间的二分法。对于多项式时间情形，我们给出一个非平凡算法，该算法归结为最大流计算问题。最后，我们证明，即使在多项式时间内，责任对于LOGSPACE也是完全的，这意味着与因果性不同，它不能通过关系查询来计算。