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Ticker: A system for incremental ASP-based stream reasoning

机译：代码：用于基于ASP的增量流推理的系统

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In complex reasoning tasks, as expressible by Answer Set Programming (ASP), problems often permit for multiple solutions. In dynamic environments, where knowledge is continuously changing, the question arises how a given model can be incrementally adjusted relative to new and outdated information. This paper introduces Ticker, a prototypical engine for well-defined logical reasoning over streaming data. Ticker builds on a practical fragment of the recent rule-based language LARS, which extends ASP for streams by providing flexible expiration control and temporal modalities. We discuss Ticker's reasoning strategies: first, the repeated one-shot solving mode calls Clingo on an ASP encoding. We show how this translation can be incrementally updated when new data is streaming in or time passes by. Based on this, we build on Doyle's classic justification-based truth-maintenance system to update models of non-stratified programs. Finally, we empirically compare the obtained evaluation mechanisms.
机译：在答案集编程（ASP）可以表达的复杂推理任务中，问题通常允许有多个解决方案。在知识不断变化的动态环境中，出现了一个问题，即如何相对于新的和过时的信息逐步调整给定的模型。本文介绍了Ticker，这是一种用于对流数据进行明确定义的逻辑推理的原型引擎。 Ticker建立在最新的基于规则的语言LARS的一个实用片段的基础上，该语言通过提供灵活的过期控制和时间模式来扩展流的ASP。我们讨论了Ticker的推理策略：首先，重复的单次求解模式在ASP编码上调用了Clingo。我们展示了当有新数据流进或经过时，该转换如何进行增量更新。在此基础上，我们基于Doyle的经典基于证明的真相维护系统来更新非分层程序的模型。最后，我们根据经验比较获得的评估机制。

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