The reliability of a Boolean Conjunctive Query (CQ) over a tuple-independent probabilistic database is the probability that the CQ is satisfied when the tuples of the database are sampled one by one, independently, with their associated probability. For queries without self-joins (repeated relation symbols), the data complexity of this problem is fully characterized in a known dichotomy: reliability can be computed in polynomial time for hierarchical queries, and is #P-hard for non-hierarchical queries. Hierarchical queries also characterize the tractability of queries for other tasks: having read-once lineage formulas, supporting insertion/deletion updates to the database in constant time, and having a tractable computation of tuples' Shapley and Banzhaf values. In this work, we investigate a fundamental counting problem for CQs without self-joins: how many sets of facts from the input database satisfy the query? This is equivalent to the uniform case of the query reliability problem, where the probability of every tuple is required to be 1/2. Of course, for hierarchical queries, uniform reliability is in polynomial time, like the reliability problem. However, it is an open question whether being hierarchical is necessary for the uniform reliability problem to be in polynomial time. In fact, the complexity of the problem has been unknown even for the simplest non-hierarchical CQs without self-joins. We solve this open question by showing that uniform reliability is #P-complete for every non-hierarchical CQ without self-joins. Hence, we establish that being hierarchical also characterizes the tractability of unweighted counting of the satisfying tuple subsets. We also consider the generalization to query reliability where all tuples of the same relation have the same probability, and give preliminary results on the complexity of this problem.


翻译:Boolean Conjective Query (CQ) 的可靠性是一个已知的二分法, 这个问题的数据复杂性可以用多级查询来计算, 并且用于非等级性查询。 等级性查询也代表了其它任务的查询的可感性: 具有读取性直线公式, 支持插入/删除更新数据库的常数, 支持插入/ 更新数据库, 且具有相关概率。 对于没有自我join( 重现关系符号) 的查询, 这个问题的数据复杂性完全以已知的二分法来描述: 可以用多级时间来计算等级查询的可靠性, 并且用 # We- 硬质性查询的复杂性来计算。 等级性查询的可感知性也代表了其它任务的可感性: 读取性直径直线线线线公式的可靠性, 支持插入/ 删除数据库的直径直线线线线线直线线线线线线线线线公式, 直径直的自定义的可靠性, 直径直径直径直径直径直径直的直径直径直的, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Science 一周论文导读 | 2018 年 11 月 16 日
科研圈
7+阅读 · 2018年11月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
1+阅读 · 2021年9月29日
Arxiv
1+阅读 · 2021年9月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月24日
Query Embedding on Hyper-relational Knowledge Graphs
Arxiv
4+阅读 · 2021年6月17日
Embedding Logical Queries on Knowledge Graphs
Arxiv
3+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Science 一周论文导读 | 2018 年 11 月 16 日
科研圈
7+阅读 · 2018年11月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员