Cost-Based Semantics for Querying Inconsistent Weighted Knowledge Bases

要約

この論文では、一貫性のない記述ロジックの知識ベースをクエリするための定量的アプローチを検討します。
公理と主張の両方が (おそらく無限の) 重みを持ち、違反する公理と主張に基づいて各解釈にコストを割り当てるために使用される、重み付き知識ベースを検討します。
確実で可能な答えに関する 2 つの概念は、コストが所定の限界を超えない解釈を考慮するか、最適コストの解釈に注意を限定することによって定義されます。
私たちの主な貢献は、ELbot と ALCO の間の記述ロジックについて、制限されたコストの充足可能性と確実かつ可能な答えの認識を組み合わせたデータの複雑性の包括的な分析です。

要約(オリジナル)

In this paper, we explore a quantitative approach to querying inconsistent description logic knowledge bases. We consider weighted knowledge bases in which both axioms and assertions have (possibly infinite) weights, which are used to assign a cost to each interpretation based upon the axioms and assertions it violates. Two notions of certain and possible answer are defined by either considering interpretations whose cost does not exceed a given bound or restricting attention to optimal-cost interpretations. Our main contribution is a comprehensive analysis of the combined and data complexity of bounded cost satisfiability and certain and possible answer recognition, for description logics between ELbot and ALCO.

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