Computational Complexity of Preferred Subset Repairs on Data-Graphs

要約

優先順位は、実践的な推論において極めて重要な要素であり、特に、追求する可能性のあるさまざまな選択肢や行動方針に関する意思決定を伴うタスクにおいては重要です。
この作業では、グラフ データベースの形式で矛盾した知識ベースの修復とクエリに焦点を当てます。これには、それぞれ、知識ベース内の矛盾を解決する方法を見つけることと、考えられるすべての修復から得られる答えを検討することが含まれます。
先験的なドメイン知識がなければ、可能なすべての修復が同様に優先されます。
一部の設定ではこれで十分かもしれませんが、潜在的な修復の中で何らかの形式の優先順位を確立して利用することが合理的であると思われます。
整合性制約として 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を研究します。
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。
利用可能な優先基準がない場合と同じ計算の複雑さを維持できることを示します。
最後に、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)

Preferences are a pivotal component in practical reasoning, especially in tasks that involve decision-making over different options or courses of action that could be pursued. In this work, we focus on repairing and querying inconsistent knowledge bases in the form of graph databases, which involves finding a way to solve conflicts in the knowledge base and considering answers that are entailed from every possible repair, respectively. Without a priori domain knowledge, all possible repairs are equally preferred. Though that may be adequate for some settings, it seems reasonable to establish and exploit some form of preference order among the potential repairs. We study the problem of computing prioritized repairs over graph databases with data values, using a notion of consistency based on 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 show that it is possible to maintain the same computational complexity as in the case where no preference criterion is available for exploitation. Finally, 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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