Answering Fuzzy Conjunctive Queries Over Finitely Valued Fuzzy Ontologies
Answering Fuzzy Conjunctive Queries Over Finitely Valued Fuzzy Ontologies
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回答有限值模糊本体上的模糊合取查询
DOI：
10.1007/s13740-015-0055-y
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发表时间：
2016
影响因子：
--
通讯作者：
Anni-Yasmin Turhan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Stefan Borgwardt;Theofilos Mailis;Rafael Peñaloza;Anni-Yasmin Turhan
模糊描述逻辑 (DL) 提供了一种表示有关应用程序域的模糊知识的方法。在本文中，我们研究基于有限真度链的深度学习上的联合查询（CQ）的模糊扩展。为了回答此类问题，我们扩展了一种众所周知的技术，将模糊本体简化为经典本体，并使用经典的深度学习推理器作为黑匣子。我们改进了先前有限值模糊 DL 简化技术的复杂性，这使我们能够证明回答某些类型的模糊 CQ 的严格复杂性结果。最后，我们对原型实现进行了实验评估，展示了我们方法的可行性。
Fuzzy Description Logics (DLs) provide a means for representing vague knowledge about an application domain. In this paper, we study fuzzy extensions of conjunctive queries (CQs) over the DLbased on finite chains of degrees of truth. To answer such queries, we extend a well-known technique that reduces the fuzzy ontology to a classical one, and use classical DL reasoners as a black box. We improve the complexity of previous reduction techniques for finitely valued fuzzy DLs, which allows us to prove tight complexity results for answering certain kinds of fuzzy CQs. We conclude with an experimental evaluation of a prototype implementation, showing the feasibility of our approach.
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