Optimierungsmethoden für Deduktive Datenbanken

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Forschungsbericht : 1994-1996

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Projektbeschreibung

Deduktive Datenbanken benutzen Konzepte der Logikprogrammierung und des nicht-monotonen Schließens für mächtige, deklarative Anfragesprachen und zur Verwaltung von großen Mengen von Daten. Neue Möglichkeiten für Wissensbanken erwachsen aus der Verwendung von unvollständigem Wissen, repräsentiert durch Logikprogramme mit disjunktiven Fakten und Regeln. Allerdings ist die Inferenz in disjunktiven deduktiven Datenbanken sehr aufwendig, besonders in Zusammenhang mit Negation.

Es wurden einige der wesentlichen Auswertungsansätze theoretisch untersucht, und zwar der Ansatz basierend auf minimalen bzw. stabilen Modellen sowie der sogenannte wohl-fundierte Ansatz. Sie beruhen alle auf einigen wenigen grundlegenden Inferenztechniken: der Hyperresolution, dem nicht-monotonen Schließen mit Closed-World Annahmen und Negation-as-Failure Konzepten. Diese Techniken wurden in einem System namens DISLOG in der Programmiersprache SICStus Prolog mit Hilfe von neuen Datenstrukturen und effizienten Algorithmen implementiert.

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