Conference Paper

DL-LITER in the Light of Propositional Logic for Decentralized Data Management.

Conference: IJCAI 2009, Proceedings of the 21st International Joint Conference on Artificial Intelligence, Pasadena, California, USA, July 11-17, 2009
Source: DBLP

ABSTRACT This paper provides a decentralized data model and associated algorithms for peer data manage- ment systems (PDMS) based on the DL-LITER de- scription logic. Our approach relies on reducing query reformulation and consistency checking for DL-LITER into reasoning in propositional logic. This enables a straightforward deployment of DL- LITER PDMSs on top of SomeWhere, a scalable propositional peer-to-peer inference system. We also show how to use the state-of-the-art Minicon algorithm for rewriting queries using views in DL- LITER in the centralized and decentralized cases.

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    ABSTRACT: Les systèmes d'inférence pair-à-pair (P2PIS) sont constitués de serveurs autonomes appelés pairs. Chaque pair gère sa propre base de connaissances (BC) et peut communiquer avec les autres pairs via des mappings afin de réaliser une inférence particulière au niveau global du système. Dans la première partie de la thèse, nous proposons un algorithme totalement décentralisé de calcul de conséquences par déduction linéaire dans les P2PIS propositionnels et nous étudions sa complexité communicationnelle, en espace et en temps. Nous abordons ensuite la notion d'extension non conservative d'une BC dans les P2PIS et nous exhibons son lien théorique avec la déduction linéaire décentralisée. Cette notion est importante car elle est liée à la confidentialité des pairs et à la qualité de service offerte par le P2PIS. Nous étudions donc les problèmes de décider si un P2PIS est une extension conservative d'un pair donné et de calculer les témoins d'une possible corruption de la BC d'un pair de sorte à pouvoir l'empêcher. La seconde partie de la thèse est une application directe des P2PIS au domaine des systèmes de gestion de données pair-à-pair (PDMS) pour le Web Sémantique. Nous définissons des PDMS basés sur la logique de description DL-LITER pour lesquels nous fournissons les algorithmes nécessaires de test de consistance et de réponse aux requêtes. Notre approche repose sur les P2PIS propositionnels car nous réduisons les problèmes de la reformulation des requêtes et de test de l'inconsistance à des problèmes de calcul de conséquences en logique propositionnelle.
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    ABSTRACT: This paper points out that the notion of non-conservative extension of a knowledge base (KB) is important to the distributed logical setting of peer-to-peer inference systems (P2PIS), a.k.a. peer-to-peer semantic systems. It is useful to a peer in order to detect/prevent that a P2PIS corrupts (part of) its knowledge or to learn more about its own application domain from the P2PIS. That notion is all the more important since it has connections with the privacy of a peer within a P2PIS and with the quality of service provided by a P2PIS. We therefore study the following tightly related problems from both the theoretical and decentralized algorithmic perspectives: (i) deciding whether a P2PIS is a conservative extension of a given peer and (ii) computing the witnesses to the corruption of a given peer's KB within a P2PIS so that we can forbid it. We consider here scalable P2PISs that have already proved useful to Artificial Intelligence and DataBases.
    Ai Communications 01/2009; 22:211-233. · 0.45 Impact Factor

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May 17, 2014