[論文レビュー] From Causes for Database Queries to Repairs and Model-Based Diagnosis and Back

Babak Salimi, Leopoldo Bertossi|arXiv (Cornell University)|Dec 14, 2014

Scientific Computing and Data Management参考文献 61被引用数 13

ひとこと要約

本稿は、データベースクエリの原因関係、否認制約下でのデータベース修復、および一貫性ベース診断の間の双方向的関係を確立する。因果関係問題を診断タスクに再解釈し、修復計算技術を活用することで、特に連言的クエリにおける実原因の同定と責任の順位付けに関して、新しいアルゴリズム的・計算複雑性の結果が得られる。固定パラメータ可 tractable（FPT）アルゴリズムと、データ複雑性における複雑性分類が含まれる。

ABSTRACT

In this work we establish and investigate connections between causality for query answers in databases, database repairs wrt. denial constraints, and consistency-based diagnosis. The first two are relatively new problems in databases, and the third one is an established subject in knowledge representation. We show how to obtain database repairs from causes and the other way around. Causality problems are formulated as diagnosis problems, and the diagnoses provide causes and their responsibilities. The vast body of research on database repairs can be applied to the newer problem of determining actual causes for query answers and their responsibilities. These connections, which are interesting per se, allow us, after a transition -inspired by consistency-based diagnosis- to computational problems on hitting sets and vertex covers in hypergraphs, to obtain several new algorithmic and complexity results for causality in databases.

研究の動機と目的

• データベースクエリの答えにおける因果関係、否認制約下でのデータベース修復、および一貫性ベース診断の間の正式な関係を確立すること。
• 実原因とその責任を計算することが診断推論問題に還元可能であることを示すこと。
• 修復および診断から得られる既存のアルゴリズムと複雑性結果を活用し、データベースにおける因果関係に関する新しい知見を導出すること。
• ヒッティングセットやハイパーグラフにおける頂点被覆といった修復ベースの技術を、因果関係問題に応用可能にする。

提案手法

• データベースをシステム記述としてモデル化し、クエリ結果を予期しない観察として扱うことにより、因果関係問題を一貫性ベース診断タスクに再定式化する。
• データベースとクエリの論理的再構成を用いて、実原因を診断にマッピングし、原因が最小診断に対応することを示す。
• 否認制約とクエリ構造から導出されるハイパーグラフにおけるヒッティングセットおよび頂点被覆問題に、原因と責任の計算を還元する。
• 診断および修復理論からの既知の複雑性結果を応用し、データ複雑性における因果関係問題の複雑性分類を導出する。
• 特に連合の連言的クエリに対して、修復と診断の双対性を活用して原因と責任を計算するアルゴリズムを開発する。
• 答え集合プログラミング（ASP）を用いてS-修復およびC-修復を指定・推論し、帰納的および診断的推論への統合を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 連言的クエリの答えにおける実原因を、否認制約下でのデータベース修復とどのように体系的に関連付けることができるか？
• RQ2 データベースにおける因果関係、診断、修復問題の間の正確な計算的関係は何か？
• RQ3 一貫性ベース診断からの技術を応用することで、データベースにおける因果関係の新しい複雑性結果を導出可能か？
• RQ4 否認制約から導出されるハイパーグラフにおける最小ヒッティングセットおよび頂点被覆と、原因の責任測度はどのように関係するか？
• RQ5 内生的修復（内生的タプルの更新のみに基づくもの）を用いて、ユーザーがデータソースを制御する意図を反映した形で原因を優先またはフィルタリング可能か？

主な発見

• ブール型連言的クエリに対する実原因と、元のデータベースインスタンスの部分集合修復または基数修復との間で、明確な特徴付けが確立された。
• 実原因とその責任の計算は診断問題に還元可能であり、これにより既存の診断アルゴリズムと複雑性結果の応用が可能になる。
• 特に断続的集合のサイズやハイパーグラフ構造をパラメータとして用いた場合に、因果関係問題における固定パラメータ可 tractable（FPT）アルゴリズムが導出された。
• データ複雑性における因果関係の複雑性結果が得られ、特定の条件下で実原因の同定と責任の評価が、それぞれNPおよびco-NPに属することが示された。
• 因果関係と修復の関係により、ヒッティングセットおよび頂点被覆技術を用いて、特定の状況で原因を効率的に分析・計算可能である。
• 内生的修復（内生的タプルの変更のみに基づくもの）が、因果説明における原因のフィルタリングや優先順位付けの有効な選好メカニズムであることが示された。