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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Seminaïve Materialisation in DatalogMTL

verfasst von : Dingmin Wang, Przemysław Andrzej Wałęga, Bernardo Cuenca Grau

Erschienen in: Rules and Reasoning

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

DatalogMTL is an extension of Datalog with metric temporal operators that has found applications in temporal ontology-based data access and query answering, as well as in stream reasoning. Practical algorithms for DatalogMTL are reliant on materialisation-based reasoning, where temporal facts are derived in a forward chaining manner in successive rounds of rule applications. Current materialisation-based procedures are, however, based on a naïve evaluation strategy, where the main source of inefficiency stems from redundant computations. In this paper, we propose a materialisation-based procedure which, analogously to the classical seminaïve algorithm in Datalog, aims at minimising redundant computation by ensuring that each temporal rule instance is considered at most once during the execution of the algorithm. Our experiments show that our optimised seminaïve strategy for DatalogMTL is able to significantly reduce materialisation times.

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Fußnoten
2
For presentation convenience, we disallow \(\bot \) in rule heads, which ensures satisfiability and allows us to focus on the materialisation process itself.
 
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Metadaten
Titel
Seminaïve Materialisation in DatalogMTL
verfasst von
Dingmin Wang
Przemysław Andrzej Wałęga
Bernardo Cuenca Grau
Copyright-Jahr
2022
Buch
Rules and Reasoning

Print ISBN: 978-3-031-21540-7

Electronic ISBN: 978-3-031-21541-4

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-21541-4_12