最近在语义Web本体论的背景下研究了受控查询评估（CQE）。 CQE的目标是隐藏一些查询答案，以防止外部用户推断机密信息。通常，存在多种隐藏答案的多种无与伦比的方法，并且先前的CQE方法提前选择了哪些答案是可见的，哪些是不可见的。相反，在本文中，我们研究了一种动态CQE方法，即，我们建议根据对先前的评估更改当前查询的答案。我们的目标是最大程度地合作，除了能够保护机密数据之外，该系统除了能够保护机密数据，这意味着它可以肯定地回答了尽可能多的查询；它通过尽可能延迟答案修改来实现这一目标。我们还表明，我们无法通过静态方法（独立于查询历史记录）在直觉上模拟这种行为。有趣的是，对于通过拒绝表达的OWL 2 QL本体和策略，我们的语义下的查询评估是一阶重写，因此在数据复杂性中是AC0。这为开发实用算法铺平了道路，我们在本文中也初步讨论了这一算法。
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知识表示中的一个突出问题是如何应对域名知识的本体的隐性后果来回回答查询。虽然这个问题在描述逻辑本体的领域中已被广泛研究，但在模糊或不精确的知识的背景下，令人惊讶地忽略了忽视，特别是从数学模糊逻辑的角度来看。在本文中，我们研究了应答联合查询和阈值查询的问题。模糊DL-Lite中的本体。具体而言，我们通过重写方法展示阈值查询应答W.r.t.一致的本体中仍保持在数据复杂性的$ AC_0 $中，但该联合查询应答高度依赖于所选三角标准，这对底层语义产生了影响。对于IDEMPodent G \“Odel T-Norm，我们提供了一种基于古典案例的减少的有效方法。本文在理论和实践中正在考虑和逻辑编程（TPLP）的实践。
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在概念学习，数据库查询的反向工程，生成参考表达式以及知识图中的实体比较之类的应用中，找到以标记数据项形式分开的逻辑公式，该公式分开以标记数据项形式给出的正面和负面示例。在本文中，我们研究了存在本体论的数据的分离公式的存在。对于本体语言和分离语言，我们都专注于一阶逻辑及其以下重要片段：描述逻辑$ \ Mathcal {alci} $，受保护的片段，两变量的片段和受保护的否定片段。为了分离，我们还考虑（工会）连接性查询。我们考虑了几种可分离性，这些可分离性在负面示例的治疗中有所不同，以及他们是否承认使用其他辅助符号来实现分离。我们的主要结果是（所有变体）可分离性，不同语言的分离能力的比较以及确定可分离性的计算复杂性的研究。
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我们根据描述逻辑ALC和ALCI介绍并研究了本体论介导的查询的几个近似概念。我们的近似值有两种：我们可以（1）用一种以易访问的本体语言为例，例如ELI或某些TGD，以及（2）用可拖动类的一个替换数据库，例如其treewidth的数据库，由常数界定。我们确定所得近似值的计算复杂性和相对完整性。（几乎）所有这些都将数据复杂性从Conp-Complete降低到Ptime，在某些情况下甚至是固定参数可拖动和线性时间。虽然种类（1）的近似也降低了综合复杂性，但这种近似（2）往往并非如此。在某些情况下，联合复杂性甚至会增加。
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存在的规则语言是一系列本体语言，已广泛用于本体介导的查询应答（OMQA）。然而，对于大多数人来说，代表OMQA的域知识的表现力，称为节目表现力，尚未得到很好的理解。在本文中，我们为几个重要存在的存在规则语言的节目表现力建立了许多新颖的特征，包括元组生成依赖性（TGDS），线性TGDS以及分离TGD。这些特征采用自然模型 - 理论性质，有时采用自动机构性质，因此有时提供了强大的工具，用于识别这些语言中OMQA的域知识的可定定性。
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我们从参数化复杂性理论的角度研究了本体论介导的查询（OMQ）的评估。作为本体语言，我们考虑描述逻辑$ \ MATHCAL {ALC} $和$ \ MATHCAL {ALCI} $以及一阶逻辑的受保护的两种可变性片段GF $ _2 $。查询是原子查询（AQS），结合查询（CQS）和CQ的工会。当参数是OMQ和cliquewidth的大小时，所有研究的OMQ问题都是固定参数线性（FPL）。我们的主要贡献是对运行时间对参数的依赖性的详细分析，表现出几种有趣的效果。
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已经提出了几种类型的依赖关系，用于对存在规则本体的静态分析，有望对计算属性的见解以及一组规则（例如，基于本体的查询答案）的实际使用。不幸的是，这些依赖性很少实施，因此在实践中几乎没有实现它们的潜力。我们专注于两种规则依赖性 - 积极的relians和限制 - 以及为其有效计算设计和实施优化的算法。关于多达100,000多个规则的现实本体论实验显示了我们方法的可扩展性，这使我们能够实现一些先前提出的应用程序作为实际案例研究。特别是，我们可以在何种程度上分析基于规则的自下而上的推理方法可以保证在实际本体论中产生无冗余的“精益”知识图（所谓的核心）。
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形状约束语言（SHACL）是通过验证图表上的某些形状来验证RDF数据的最新W3C推荐语言。先前的工作主要集中在验证问题上，并且仅针对SHACL的简化版本研究了对设计和优化目的至关重要的可满足性和遏制的标准决策问题。此外，SHACL规范不能定义递归定义的约束的语义，这导致文献中提出了几种替代性递归语义。尚未研究这些不同语义与重要决策问题之间的相互作用。在本文中，我们通过向新的一阶语言（称为SCL）的翻译提供了对SHACL的不同特征的全面研究，该语言精确地捕获了SHACL的语义。我们还提出了MSCL，这是SCL的二阶扩展，它使我们能够在单个形式的逻辑框架中定义SHACL的主要递归语义。在这种语言中，我们还提供了对过滤器约束的有效处理，这些滤镜经常在相关文献中被忽略。使用此逻辑，我们为不同的SHACL片段的可满足性和遏制决策问题提供了（联合）可决定性和复杂性结果的详细图。值得注意的是，我们证明这两个问题对于完整的语言都是不可避免的，但是即使面对递归，我们也提供了有趣的功能的可决定性组合。
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我们回答以下问题，哪些结合性查询以多种方式上的许多正和负面示例以及如何有效地构建此类示例的特征。结果，我们为一类连接的查询获得了一种新的有效的精确学习算法。我们的贡献的核心是两种新的多项式时间算法，用于在有限结构的同态晶格中构建前沿。我们还讨论了模式映射和描述逻辑概念的独特特征性和可学习性的影响。
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为了追求基于本体本体的查询的通用标准，我们介绍了存在规则的“有限 - 局限性集合”（FCS），这是一种模型定义的规则集类别，灵感来自图形理论的cliquewidth措施。通过一个通用参数，我们表明FCS确保对相当一类的查询类（称为“ Damsoqs”）的必要性进行可决定性，这些查询均包含结合性查询（CQS）。 FCS类适当地概括了有限扩展集（FES）的类别，并且最多可以介绍2个Arity的签名，即有界树的类别（BTS）。对于较高的ARIT，BTS仅由FC通过重新化而间接汇总。尽管FCS的普遍性，但我们提供了一个规则集，该规则集具有可决定的CQ符号（由于一阶 - 剥离性），因此落在FC之外，从而证明了FCS的无与伦比和有限合并集（FUS）的无效性。尽管如此，我们还是表明，如果我们将自己限制在最多2的单头规则设置上，那么FCS属于FUS。
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我们概述了在其知识表示和声明问题解决的应用中的视角下的时间逻辑编程。这些程序是将通常规则与时间模态运算符组合的结果，如线性时间时间逻辑（LTL）。我们专注于最近的非单调形式主义的结果称为时间平衡逻辑（电话），该逻辑（电话）为LTL的全语法定义，但是基于平衡逻辑执行模型选择标准，答案集编程的众所周知的逻辑表征（ASP ）。我们获得了稳定模型语义的适当延伸，以进行任意时间公式的一般情况。我们记得电话和单调基础的基本定义，这里的时间逻辑 - 和那里（THT），并研究无限和有限迹线之间的差异。我们还提供其他有用的结果，例如将转换成其他形式主义，如量化的平衡逻辑或二阶LTL，以及用于基于自动机计算的时间稳定模型的一些技术。在第二部分中，我们专注于实际方面，定义称为较近ASP的时间逻辑程序的句法片段，并解释如何在求解器Telingo的构建中被利用。
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模态逻辑的语言能够在Kripke帧上表达一阶条件。 Henrik Sahlqvist的经典结果确定了一类重要的模态公式，可以以有效的算法方式找到一阶条件（或Sahlqvist通讯）的一阶条件（或Sahlqvist通讯）。最近的作品已成功将这种经典结果扩展到更复杂的模态语言。在本文中，我们追求类似的行并为线性时间逻辑（LTL）开发SAHLQVIST式通讯定理，该定理是用于时间规范的最广泛使用的正式语言之一。 LTL使用专用的临时操作员下一个X和直到U扩展了基本模态逻辑的语法。结果，具有一阶通讯器的公式类别的复杂性也相应增加。在本文中，我们确定了使用模态运算符F，G，X和U构建的一类重要的LTL SAHLQVIST公式。本文的主要结果是证明LTL SAHLQVIST公式对框架条件的对应关系，这些条件在一阶语言中可定义。
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混合MKNF的逻辑（最少的知识和否定为失败）是一种强大的知识表示语言，它优雅地将ASP（答案集编程）与本体结合在一起。析取规则是基于正常规则的推理的理想扩展，通常是为正常知识基础设计的语义框架，需要进行大量重组以支持分离规则。另外，人们可以通过诱导普通知识基础的集合来提高正常规则的特征，以支持脱节规则，每个知识库具有相同的身体和一个原子。在这项工作中，我们将一组正常的知识基础称为脱节知识基础的头脑。关于是否可以使用带有头切的FixPoint构造来表征分歧混合MKNF知识库的语义是否出现问题。早些时候，我们已经证明可以将头切割与FIXPOINT运算符配对，以捕获分离的混合MKNF知识库的两值MKNF模型。三个值的语义扩展了两个值的语义，具有表达部分信息的能力。在这项工作中，我们提出了一个Fixpoint构造，该构造使用操作员迭代地捕获了三个值模型的混合MKNF知识库模型，该构造具有脱节规则。该特征还捕获了分离逻辑程序的部分稳定模型，因为程序可以表示为具有空的本体论的分离混合MKNF知识库。我们详细阐述了正常混合MKNF知识库的AFT（近似固定点理论）之间的特征和近似值之间的关系。
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最近已经提出了几个查询和分数来解释对ML模型的个人预测。鉴于ML型号的灵活，可靠和易于应用的可解释性方法，我们预见了需要开发声明语言以自然地指定不同的解释性查询。我们以原则的方式通过源于逻辑，称为箔，允许表达许多简单但重要的解释性查询，并且可以作为更具表现力解释性语言的核心来实现这一语言。我们研究箔片查询的两类ML模型的计算复杂性经常被视为容易解释：决策树和OBDD。由于ML模型的可能输入的数量是尺寸的指数，因此箔评估问题的易易性是精细的，但是可以通过限制模型的结构或正在评估的箔片段来实现。我们还以高级声明语言包装的箔片的原型实施，并执行实验，表明可以在实践中使用这种语言。
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存在规则是一种表达性知识表示语言，主要开发用于查询数据。在文献中，它们通常被认为是一种正常形式，可以简化技术发展。例如，一个共同的假设是规则头是原子，即仅限于单个原子。这样的假设被认为是在不丧失一般性的情况下进行的，只要在保留累积的过程中可以将所有规则集归一化。但是，一个重要的问题是确保推理可决定性的属性是否也保留。我们对这些程序对Chase（非）终止和FO-剥夺性的不同追逐变体的影响提供了系统的研究。这也导致我们研究与追逐独立利益有关的开放问题。
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本文迈出了从实验中学习的逻辑的第一步。为此，我们调查了建模因果和（定性）认知推理的相互作用的正式框架。对于我们的方法至关重要是一种干预概念的想法，可以用作（真实或假设的）实验的正式表达。在第一步中，我们将众所周知的因果模型与代理人的认知状态的简单HITIKKA样式表示。在生成的设置中，不仅可以对关于变量值的知识以及干预措施如何影响它们，而且可以对其进行交谈，而且还可以谈论知识更新。由此产生的逻辑可以模拟关于思想实验的推理。但是，它无法解释从实验中学习，这显然是由它验证干预措施没有学习原则的事实。因此，在第二步中，我们实现更复杂的知识概念，该知识概念允许代理在进行实验时观察（测量）某些变量。该扩展系统确实允许从实验中学习。对于所有提出的逻辑系统，我们提供了一种声音和完整的公理化。
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本文调查了两种基于逻辑的语言用于流的推理的相对表现力，即LARS程序 - 基于逻辑的基于逻辑的框架，用于分析推理，用于lars和LDSR的流，是最近扩展的语言用于流推理的I-DLV系统称为I-DLV-SR。尽管这两种语言在Datalog上构建，但语法和语义上确实有所不同。为了调和其表达能力的流推理能力，我们定义了一个比较框架，该框架使我们能够证明，不受任何限制，两种语言是无与伦比的，并确定可以通过另一种语言表达的每种语言的片段。
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我们在答案集编程（ASP）中，提供了全面的可变实例化或接地的理论基础。在ASP的建模语言的语义上构建，我们在（固定点）运营商方面介绍了接地算法的正式表征。专用良好的运营商扮演了一个主要作用，其相关模型提供了划定接地结果以及随机简化的语义指导。我们地址呈现出一种竞技级逻辑程序，该程序包含递归聚合，从而达到现有ASP建模语言的范围。这伴随着一个普通算法框架，详细说明递归聚集体的接地。给定的算法基本上对应于ASP接地器Gringo中使用的算法。
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在处理知识时考虑个人，潜在的矛盾观点的重要性已得到广泛认可。许多现有的本体管理方法完全合并了知识的观点，这可能需要削弱以保持一致性；其他人以完全独立的方式代表了独特的观点。作为替代方案，我们提出了观点逻辑，这是一种简单而多功能的多模式逻辑````addon'''，用于现有的KR语言，用于针对域知识的集成表示，相对于多样化的，可能是相互冲突的角度，可以是层次结构化的， ，组合并相互关联。从一阶观点逻辑（FOSL）的通用框架开始，我们随后将注意力集中在句子公式的片段上，为此，我们将poly Time Translation转换为无角度版本。该结果对一阶逻辑的各种高度表达性可决定性片段产生可决定性和有利的复杂性。然后，我们使用一些精心设计的编码技巧，然后为OWL 2 DL本体语言的逻辑SROIQB_S建立类似的翻译。借助此结果，现有高度优化的猫头鹰推理器可用于为通过角度建模扩展的本体学语言提供实用的推理支持。
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处理上下文依赖知识导致了上下文概念的不同形式化。其中包括上下文化的知识存储库（CKR）框架，它扎根于描述逻辑，而是强烈地与逻辑程序的关键联系，特别是逻辑程序和应答设置编程（ASP）。 CKR框架迎合了在上下文中具有缺陷的公理和例外的推理，这在覆盖范围（特异性）层级中的上下文中扩展到知识继承。然而，该方法仅支持这种单一类型的上下文关系，并且由于例外情况下的模型偏好的非普通问题而仅适用于受限制的层次结构。在本文中，我们克服了这些限制，并呈现了CKR层次的概括到多个上下文关系，以及他们对不可行的公理和偏好的解释。为了支持推理，我们使用带有代数措施的ASP，这是最近的ASP与加权公式的延伸，允许一个允许根据命题原子的真实值将数量与解释联系起来。值得注意的是，我们表明，对于具有多个上下文关系的CKR层次结构的相关片段，可以使用流行的ASPrin框架实现查询应答。代数措施方法更强大，并实现了例如。通过CKRS的认知查询推理，它打开了在其他应用中使用定量ASP扩展的有趣的视角。
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