Computational Complexity of Preferred Subset Repairs on Data-Graphs

要約

矛盾した知識ベースを修復するという問題は、特に構造化データの観点から、データベース理論、知識表現と推論のコミュニティ内で長い歴史があります。
しかし、現実世界のドメインで利用可能なデータがより複雑になり相互接続されるにつれて、データをクエリして推論するためのより適切な方法を可能にするために、新しいタイプのリポジトリ、表現言語、およびセマンティクスを開発する必要性が自然に生じます。
グラフ データベースは、半構造化データ間の関係を表現する効果的な方法を提供し、これらの接続を効率的に処理およびクエリできるようにします。
この研究では、整合性制約として Reg-GXPath 式に基づく一貫性の概念を使用して、データ値を持つグラフ データベースに対する優先順位付けされた修復を計算する問題に焦点を当てます。
標準的なサブセット修復セマンティクスに基づいて、重み、マルチセット、およびセットベースの優先レベルを組み込んだ、いくつかの優先基準を提示します。
最も一般的な修復タスクを研究し、利用に優先基準が利用できない場合と同じ計算複雑さを維持できることを示しました。
全体像を完成させるために、この設定における一貫したクエリ応答の複雑さを調査し、導入されたすべての優先基準の厳密な下限と上限を取得します。

要約(オリジナル)

The problem of repairing inconsistent knowledge bases has a long history within the communities of database theory and knowledge representation and reasoning, especially from the perspective of structured data. However, as the data available in real-world domains becomes more complex and interconnected, the need naturally arises for developing new types of repositories, representation languages, and semantics, to allow for more suitable ways to query and reason about it. Graph databases provide an effective way to represent relationships among semi-structured data, and allow processing and querying these connections efficiently. In this work, we focus on the problem of computing prioritized repairs over graph databases with data values, using a notion of consistency based on Reg-GXPath expressions as integrity constraints. We present several preference criteria based on the standard subset repair semantics, incorporating weights, multisets, and set-based priority levels. We study the most common repairing tasks, showing that it is possible to maintain the same computational complexity as in the case where no preference criterion is available for exploitation. To complete the picture, we explore the complexity of consistent query answering in this setting and obtain tight lower and upper bounds for all the preference criteria introduced.

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