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安娜斯塔西娅·安娜斯塔西;卡洛斯五世·达马西奥。;格里戈里斯·安东尼奥;艾奥尼斯·帕乔拉基斯

RDF、规则和否定的Why-provenance信息。 （英语） Zbl 1357.68210号

安。数学。Artif公司。智力。 70，第3期，221-277（2014）.
摘要：在许多应用程序中，Web上衍生信息的来源（即来源）对于信息质量评估、信任判断、问责制以及了解信息的时间和空间状态至关重要。另一方面，在知识表示中以否定即失败和明确否定的形式包含否定信息对于允许各种形式的推理也很重要，前提是弱否定信息与它所处的源（上下文）相关联。在这项工作中，我们考虑了分布在网络上的\（g\）-RDF本体的集合，以及一组冲突语句，这些冲突语句表示一对\（g\）-RDF本体中的信息不能组合在一起以获得新的信息。RDF本体是（i）A（g）-RDF graph（g）（即一组正的和强负的RDF三元组，称为（g）/RDF三元组）和（ii）A（g-RDF program（P）的组合，其中包含可能具有显式和作用域弱否定的派生规则。信息可以通过\（g\）-RDF图或\（g\）-RDF本体的派生规则或通过RDFS派生规则进行推断。我们将每个派生的grounded\（g\）-RDF三元组\（[\neg]p（s，o）\）与促成其派生的\（g\-RDF本体的名称集\（s\）相关联。为了实现这一点，我们定义了一个\（g \）-RDF本体集合的来源稳定模型。我们证明了我们的起源\（g \）-RDF语义忠实地扩展了RDFS语义。最后，我们提供了一种基于答案集编程的算法，该算法计算了一个（g）-RDF本体集合的所有来源稳定模型，并为各种查询提供答案。提供了各种复杂度结果。

引用于1文件

MSC公司：

68T27型 人工智能中的逻辑
68立方英尺 知识表示

关键词：

为什么出处;RDF图;程序规则;否定;问答;复杂性

软件：

SPARQL公司;三倍的;XSB公司;斯莫德尔斯
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\textit{A.Analyti}等人，《数学年鉴》。Artif公司。智力。70，第3221-277号（2014年；兹bl 1357.68210）
全文： 内政部

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