The chase procedure is a fundamental algorithmic tool in databases that allows us to reason with constraints, such as existential rules, with a plethora of applications. It takes as input a database and a set of constraints, and iteratively completes the database as dictated by the constraints. A key challenge, though, is the fact that it may not terminate, which leads to the problem of checking whether it terminates given a database and a set of constraints. In this work, we focus on the semi-oblivious version of the chase, which is well-suited for practical implementations, and linear existential rules, a central class of constraints with several applications. In this setting, there is a mature body of theoretical work that provides syntactic characterizations of when the chase terminates, algorithms for checking chase termination, precise complexity results, and worst-case optimal bounds on the size of the result of the chase (whenever is finite). Our main objective is to experimentally evaluate the existing chase termination algorithms with the aim of understanding which input parameters affect their performance, clarifying whether they can be used in practice, and revealing their performance limitations.


翻译:追逐过程是数据库中一种基础性算法工具,允许我们通过存在规则等约束进行推理,并具有广泛的应用。该过程以数据库和一组约束为输入,并根据约束迭代地完善数据库。然而,一个关键挑战在于它可能不会终止,从而引出在给定数据库和一组约束的情况下检查其是否终止的问题。在本工作中,我们聚焦于半无知版本的追逐(该版本适合实际实现)以及线性存在规则(一种具有多种应用的核心约束类别)。在此设定下,已有成熟的理论工作提供了追逐终止的句法特征描述、检查追逐终止的算法、精确的复杂度结果,以及追逐结果(在有限时)大小的最坏情况最优边界。我们的主要目标是通过实验评估现有的追逐终止算法,以理解哪些输入参数会影响其性能、澄清它们是否能在实践中使用,并揭示其性能局限。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】稀疏多项式优化:理论与实践,220页pdf
专知会员服务
73+阅读 · 2022年9月30日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
88+阅读 · 2021年12月9日
机器学习组合优化
专知会员服务
111+阅读 · 2021年2月16日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Deep active learning for named entity recognition
黑龙江大学自然语言处理实验室
24+阅读 · 2018年5月27日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月9日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
4+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
6+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
17+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
相关VIP内容
【硬核书】稀疏多项式优化:理论与实践,220页pdf
专知会员服务
73+阅读 · 2022年9月30日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
88+阅读 · 2021年12月9日
机器学习组合优化
专知会员服务
111+阅读 · 2021年2月16日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Deep active learning for named entity recognition
黑龙江大学自然语言处理实验室
24+阅读 · 2018年5月27日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员