计算最小成本诊断：基于ABox分解的数据可处理描述逻辑

"查找基于ABox分解的可计算最低成本诊断数据可描述逻辑" 在信息技术领域，尤其是在知识表示和本体论（Ontology）的研究中，描述逻辑（Description Logics, DL）是一种重要的形式化语言，用于构建和推理知识本体。本体诊断是处理基于描述逻辑的本体中不一致问题的一种方法，它通过找出并移除导致不一致性的最小子集——即诊断（Diagnosis）——来恢复本体的一致性。这个过程对于确保知识库的准确性和可靠性至关重要。 然而，计算最小成本诊断（Minimum Cost Diagnosis, MCD）是一个复杂的问题。MCD不仅要求找到能恢复一致性的最小公理子集，还要考虑到每个公理的去除成本，以最小化总体成本。由于这一问题的计算复杂性，通常在大型本体中寻找MCD是一项挑战。 本文针对这一挑战，提出了一种基于ABox分解的策略。ABox是描述逻辑中的一个重要概念，它包含了对个体的具体实例信息。通过ABox分解，研究者能够在保持SHIN（一个具有较高表达能力的描述逻辑片段）等同于DL-Lite_core（一个计算上较为友好的逻辑）的同时，避免引入反作用（Negative Side Effects）。这一分解方法有助于识别出一组数据可处理的描述逻辑，使得在给定的ABox规模下，MCD的计算可以在多项式时间内完成。 作者们发现，最具表达力且数据可处理的描述逻辑是SHIN，但需要排除反作用和限定的存在限制。这样的逻辑允许更高效地计算MCD，从而在处理大规模本体时显著提高效率。这一成果对于开发实际应用中的本体诊断工具具有重要意义，特别是在那些对计算效率有高要求的场景，如医疗信息系统的知识库维护、大数据分析和智能决策支持系统。 这篇研究为处理基于描述逻辑的本体不一致性提供了一个新的视角，即通过数据可处理的描述逻辑和ABox分解来优化最小成本诊断的计算。这种方法有助于降低计算复杂性，提升处理大规模本体的效率，为本体工程和知识管理系统的设计提供了理论支持和技术手段。