Ontology-Mediated Query Answering over Log-Linear Probabilistic Data
Ontology-Mediated Query Answering over Log-Linear Probabilistic Data
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基于对数线性概率数据的本体介导的查询应答
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Thomas Lukasiewicz
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Stefan Borgwardt;I. Ceylan;Thomas Lukasiewicz
大型知识库是现代信息系统的核心。他们的知识本质上是不确定的，因此他们经常被物化为概率数据库。然而，概率数据库管理系统通常缺乏合并隐含的背景知识的能力，因此无法捕获一些直观的查询答案。基于本体的查询回答是一种流行的常识知识编码方法，它可以为用户的查询提供更完整的答案。提出了一种新的数据模型，该模型采用对数线性概率模型，将本体中介的查询回答范式与概率数据库相结合。我们将我们的方法与现有的方案进行了比较，并提供了支持的计算结果。
Large-scale knowledge bases are at the heart of modern information systems. Their knowledge is inherently uncertain, and hence they are often materialized as probabilistic databases. However, probabilistic database management systems typically lack the capability to incorporate implicit background knowledge and, consequently, fail to capture some intuitive query answers. Ontology-mediated query answering is a popular paradigm for encoding commonsense knowledge, which can provide more complete answers to user queries. We propose a new data model that integrates the paradigm of ontology-mediated query answering with probabilistic databases, employing a log-linear probability model. We compare our approach to existing proposals, and provide supporting computational results.
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
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影响因子：
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作者：
Borgwardt S
通讯作者：
Borgwardt S
DOI：
10.1561/1900000052
发表时间：
2017-07
期刊：
Found. Trends Databases
影响因子：
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作者：
Guy Van den Broeck;Dan Suciu
通讯作者：
Guy Van den Broeck;Dan Suciu
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
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影响因子：
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作者：
Ceylan I I
通讯作者：
Ceylan I I