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【24h】

Extending the power of datalog recursion

机译：扩展数据日志递归的功能

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Supporting aggregates in recursive logic rules represents a very important problem for Datalog. To solve this problem, we propose a simple extension, called Datalog(^{FS},)(Datalog extended with frequency support goals), that supports queries and reasoning about the number of distinct variable assignments satisfying given goals, or conjunctions of goals, in rules. This monotonic extension greatly enhances the power of Datalog, while preserving (i) its declarative semantics and  (ii) its amenability to efficient implementation via differential fixpoint and other optimization techniques presented in the paper. Thus, Datalog(^{FS},)enables the efficient formulation of queries that could not be expressed efficiently or could not be expressed at all in Datalog with stratified negation and aggregates. In fact, using a generalized notion of multiplicity called frequency, we show that diffusion models and page rank computations can be easily expressed and efficiently implemented using Datalog(^{FS},).
机译：在递归逻辑规则中支持聚合对于Datalog来说是一个非常重要的问题。为解决此问题，我们提出了一个简单的扩展，称为Datalog（^ {FS}，）（具有频率支持目标的数据日志扩展），该扩展支持有关满足给定目标或目标联结的不同变量分配数量的查询和推理，在规则中。这种单调扩展极大地增强了Datalog的功能，同时保留了（i）它的声明性语义和（ii）通过差分定点和本文中介绍的其他优化技术进行有效实现的能力。因此，Datalog（^ {FS}，）启用了高效的查询公式，这些查询无法有效地表达或根本无法在带有分层否定和聚合的Datalog中表达。实际上，使用称为频率的广义多重性概念，我们表明可以使用Datalog（^ {FS}，）轻松表达并有效地实现扩散模型和页面等级计算。

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