稳定模型语义下不一致本体的存在规则语言修复理论研究与实现

Ontology-based data access combines ontological reasoning with database techniques. Since no meaningful conclusions can be drawn from inconsistent ontologies, it is an important issue to handle inconsistent ontologies in the database community. Conventional existential rules inconsistent ontology repair relies on selecting maximal components from ABox/database that are consistent with rules. ABox/database is more reliable compared to rules because the ontology rules often come from ontology learning and knowledge engineers. And since it is normal that different rules shows different reliability, we will introduce preferences to existential rules and select maximal components from rules that are consistent with ABox/database. Non-monotonic logic is more expressive, so we present an existential rules repair theory in inconsistent ontologies under stable model semantics. In the meanwhile, we introduce five types of preferences over the rules and analyze their computational complexity in inconsistency-tolerant query answering on different negations and decidable fragments. Besides, we will study its translation to circumscription theory. Our goal is to develop an efficient inconsistency-tolerant query-answering solver, for which we will translate the fragments without increasing computational complexity into answer set program (or satisfiability problem), reduce the bounded predicate fragments to model checking problem, and translate first-order rewritable linear existential rules into SQL.

基于本体数据访问将本体与数据库相结合，但不一致本体会使推理变得毫无意义，如何修复不一致本体是研究的关键问题。传统的存在规则语言不一致本体修复是从ABox/数据库中选择与规则保持一致的极大子集。但由于规则来源于本体学习或知识工程师，ABox/数据库应更为可靠；规则间也存在偏好关系。因此本项目引入偏好关系，从规则中选择与ABox/数据库保持一致的极大子集来修复不一致本体。稳定模型语义下的存在规则语言具有非单调特征，表达能力更强。本项目重点研究稳定模型语义下不一致本体的存在规则语言修复理论，引入五种偏好关系，并根据不同的否定方式和可判定性片段研究其在容忍不一致查询下的计算复杂性，同时研究其与限定理论的可译性问题。本项目将不增加计算复杂性的片段转换为回答集逻辑程序(或可满足性问题)，将谓词基数有界的片段归约为模型检测问题，将Linear片段一阶重写转换到SQL，实现高效的容忍不一致查询回答求解器。

在理论研究上：(1) 本项目组观察到规则来源于本体学习或知识工程师，ABox/数据库比本体更为可靠；在基于本体数据访问应用环境，规则之间通常存在偏好关系；因此，本项目组首次提出带偏好的存在规则语言修复理论框架。该框架由称为规则修复的概念定义，用于选择存在规则的最大组成部分。出乎意料的是，对于具有分层否定的R分层或受保护的存在规则的R非循环存在规则，规则修复语义下的查询应答的数据复杂度和组合复杂度都与常规查询应答语义下的相同。这使我们提出了通过调用回答集编程求解程序来处理规则修复语义的几种方法。实验评估表明，这些方法在现实情况下的规则修复下具有良好的查询回答可扩展性; (2) 在稳定模型语义下，本项目组通过分析限定理论与存在规则语言修复理论的可译性问题，从否定方式不同和可判定性片段不同这两个维度，对存在规则语言修复理论容忍不一致查询回答的数据和组合计算复杂性进行分析，找到了可高效求解的存在规则语言片段; (3) 本项目组研究了在稳定模型语义下使用受保护的存在规则（也称为GNTGD）进行查询回答的问题。我们的目标是使用现有的答案集编程（ASP）求解器。 但是，ASP求解器仅处理有限基础的逻辑程序，而通过Skolemization从GNTGDs转换的程序通常不适用。 为了解决这一挑战，我们引入了两个新颖的概念：（a）保护的实例化森林来描述GNTGD的实例化，以及（b）素数块来表征从GNTGDs转换过来的重复无限地面程序。 使用这些概念，我们证明GNTGD的接地终端问题是可以确定的。 我们还设计了一种使用ASP求解器对GNTGD进行查询回答的算法。 我们已经在原型系统中实现了我们的方法。 对一组基准的评估显示出令人鼓舞的结果。在应用研究上：(4) 本项目组针对不同的存在规则语言片段，分别将不增加计算复杂性的片段转换为回答集逻辑程序 (或可满足性问题)，将谓词基数有界的片段归约为模型检测问题，实现从Linear存在规则语言到SQL的一阶可重写转换，设计了高效的查询回答求解器。

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