[論文レビュー] Resolution and Datalog Rewriting Under Value Invention and Equality Constraints

Bruno Marnette|arXiv (Cornell University)|Dec 2, 2012

Semantic Web and Ontologies参考文献 25被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、値生成および等価制約下でDatalog ±に対する完全なクエリ回答を達成する解像度ベースのアルゴリズムを提案する。これは、スタイキーtgds、終了tgds、ガーディッドtgdsといった既存の tractable クラスを一般化するものである。本稿では、こうしたすべてのクラスが有限Datalog再書き換えを許容することを示し、単一のパラダイムに統一するとともに、標準Datalog技術による最適化を可能にする。

ABSTRACT

This paper present several refinements of the Datalog +/- framework based on resolution and Datalog-rewriting. We first present a resolution algorithm which is complete for arbitrary sets of tgds and egds. We then show that a technique of saturation can be used to achieve completeness with respect to First-Order (FO) query rewriting. We then investigate the class of guarded tgds (with a loose definition of guardedness), and show that every set of tgds in this class can be rewritten into an equivalent set of standard Datalog rules. On the negative side, this implies that Datalog +/- has (only) the same expressive power as standard Datalog in terms of query answering. On the positive side however, this mean that known results and existing optimization techniques (such as Magic-Set) may be applied in the context of Datalog +/- despite its richer syntax.

研究の動機と目的

• Datalog ±におけるチャージ手順の制限を克服するため、より一般的な解像度ベースのアプローチを導入すること。
• 特定のサブクラスに制限されない、任意のtgdsおよびegdsの集合に対して解像度の完全性を確立すること。
• スタイキーtgds、終了tgds、ガーディッドtgdsといった既存の tractable クラスを一般化し、それらが有限Datalog再書き換えを許容することを示すこと。
• Datalog ±の tractability の3大パラダイム（スタイキー性、終了性、ガーディング）をDatalog再書き換えの枠組みの下で統一すること。
• Datalog ±ルールを標準Datalogルールに再書き換えできることを示し、標準Datalogエンジンによる実用的最適化を可能にすること。

提案手法

• 任意のtgdsおよびegdsの集合に対して完全な解像度手順を導入し、サブクラスに特化した手法を超える。
• 第一階論理のクエリ再書き換えに関して完全性を達成するために、飽和技術を適用する。
• 左コア射影とガーディングを用いて平坦なチャージ性質を定義し、有限の導出を保証する。
• ガーディッドtgds集合のフラットニングから、固定深さまで完全性を保証するk-tgdsの有限集合を構築する。
• Datalog再書き換えの概念を用いて、Datalog ±ルールを同等の標準Datalogルールに変換する。
• Datalog再書き換えを活用して、マジックセット最適化などの技術を用い、パフォーマンス向上を図る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 解像度ベースのアルゴリズムは、任意のtgdsおよびegdsの下でDatalog ±におけるクエリ回答に対して完全性を達成できるか？
• RQ2 Datalog再書き換えのパラダイムは、Datalog ±における3大 tractable クラス（スタイキー、終了、ガーディッドtgds）を統一できるか？
• RQ3 クラス(S)、(T)、(G)に属する任意のルール集合を、同等の標準Datalogプログラムに再書き換え可能か？
• RQ4 解像度ベースのアプローチは、クエリ回答においてチャージ手順よりも効率的か？
• RQ5 Datalog再書き換えを用いて、Datalog ±におけるマジックセット最適化などの技術的最適化を可能にできるか？

主な発見

• 任意のtgdsおよびegdsの集合に対して、解像度ベースのアルゴリズムは完全なクエリ回答を達成でき、サブクラスに特化した手法を超える。
• 飽和技術により、完全な第一階論理クエリ再書き換えが可能となり、既存の tractability 基準を一般化する。
• クラス(S)、(T)、(G)に属するすべてのルールは、同等の標準Datalogプログラムに再書き換え可能であり、単一のパラダイムに統一される。
• 平坦なチャージ性質は左コア射影および限定的深さの導出において保存され、ガーディッドtgdsの完全性が保証される。
• 有限Datalog再書き換えの存在は、Datalog ±がクエリ回答においてDatalogの表現力を超えないことを示唆するとともに、標準Datalogエンジンによる最適化を可能にする。
• Datalog再書き換えにより、マジックセットなどの既存の最適化技術を用いた実用的パフォーマンス向上の道が開かれる。