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本文介绍了非确定性并行抽象状态机（ASM）的逻辑与证明系统，提出了一种扩展的动态一阶逻辑L，用于描述和验证非确定性并行系统的性质。逻辑L结合了有限集成员谓词、更新集谓词和多模态运算符，支持对ASM规则的行为进行形式化建模。文章详细分析了规则逻辑、公式语义、更新集一致性以及弱/强一致性的定义，并给出了相应的公理系统（如U1-U7、M1-M8、A1-A2等）和推理规则。通过具体示例说明了如何利用该逻辑表达系统属性，并展示了证明系统的工作流程。最后讨论了规则一致性在实际系统中的影响，总结了逻辑L在图算法、并发控制

本文提出了一种用于推理非确定性并行抽象状态机（ASMs）单步行为的逻辑框架。该逻辑扩展了Nanchen和Stärk的ASM逻辑，支持有界与无界非确定性，并保持语义完备性。通过引入元有限结构建模状态，结合choose和forall规则表达非确定性与并行性，文章定义了相应的语法、语义及希尔伯特式证明系统，形式化了更新集一致性与状态转换关系。所提方法可应用于复杂系统的高层建模与形式验证，尤其适用于分布式、网络物理等高可靠性要求系统的设计分析。

本文探讨了关系复杂度与高阶逻辑之间的深刻联系，重点分析了受限二阶逻辑 $SO^\omega$ 和受限三阶逻辑 $TO^\omega$ 的语法、语义及其表达能力。通过引入固定点量词，建立了逻辑系统与多项式时间层次（$PH_r$）、非确定性多项式时间（$NP_r$）以及非确定性指数时间（$NEXPTIME_r$ 和 $NEXPTIME_{3,r}$）等关系复杂度类之间的精确对应关系。文章还介绍了三阶非确定性关系机（3-NRM）作为计算模型的作用，并系统总结了各类逻辑间的包含关系与不可表达性结果，揭示了不同逻辑在

本文深入探讨了关系复杂性与高阶逻辑中的核心概念，包括二阶逻辑（SO）对复杂度类的捕获能力、各类固定点逻辑（如LFP、det-inf-FP、ndet-ninf-FP等）与P、NP、PSPACE、EXPTIME等复杂度类的对应关系。文章系统介绍了确定性与非确定性关系机器的模型及其计算能力，并分析了无穷逻辑$L_{\omega}^{\infty\omega}$与关系机器的表达力关系。通过FO_k类型、石子游戏和部分同构刻画了元组的不可区分性，揭示了关系机器在有序结构下的完备性及其局限性。最后，建立了关系复杂性类与

本文探讨了非迭代概率证明逻辑的算法设计与复杂度分析，证明在特定常量规范下其可满足性问题属于Σ_p^2类，且概率算子未增加复杂度。同时，研究了关系复杂度理论，通过关系机引入Pr、NPr等复杂度类，并利用固定点逻辑和高阶逻辑变体（如SO^ω和TO^ω）精确刻画这些类。结果揭示了逻辑表达力与计算复杂性的深层联系，为复杂度类分离等问题提供了新视角。未来工作包括研究迭代概率逻辑及拓展更高阶逻辑对复杂度的刻画。

本文探讨了非迭代概率辩护逻辑PJ的复杂性，通过引入概率算子扩展基础辩护逻辑J，使其能够表达不同证据源的信任程度。研究证明，在合理假设下，PJ的可推导性问题仍为Πp2-完全，其可满足性问题属于Σp2-完全类，表明概率扩展未增加逻辑复杂性。文章介绍了PJ的语法、语义与演绎系统，提出基于线性规划的可满足性判定算法，并讨论了小模型定理及其在不确定推理中的应用潜力。

本文探讨了基于多团队语义的概率逻辑与近似依赖，分析了弱平坦性、并闭性等关键性质，并引入了存在性与全称近似算子 ⟨p⟩ 和 [p]，揭示其在逻辑表达中的非分配性与合并规律。通过流程图和实例说明了近似算子的语义特性，并研究了近似依赖逻辑的模型检查问题，证明其数据复杂度为NP完全。同时展望了未来在近似包含逻辑、近似直觉主义蕴含及无限多团队语义拓展方向的研究潜力。

本文探讨了社交网络中链接预测的进化算法特性，并深入介绍了多团队语义逻辑的理论基础及其扩展。从依赖逻辑与团队语义出发，文章系统阐述了多集、多团队语义的定义及其与传统团队语义的关系，提出了处理重复元素和概率依赖的新方法。通过引入概率包含原子和概率条件独立原子，建立了团队语义与统计学及数据库理论中嵌入式多值依赖的联系。此外，文章还定义了近似算子以应对现实应用中的误差问题，并分析了相关逻辑的计算复杂度。最后，总结了该领域的主要贡献，并展望了未来在算法性能优化、逻辑表达能力提升和计算效率改进等方面的研究方向。

本文提出了一种基于知识的社交网络链接预测框架，结合文化算法与社区结构信息，利用信念空间生成加权有向图，并基于路径数量与权重计算未连接节点对之间的关系概率。通过在合成网络和真实数据集Orkut上的实验，验证了该方法在AUC和Precision指标上优于传统相似性指标，具有较高的预测准确率。文章还分析了算法流程、评估指标、复杂度及未来拓展方向，为动态网络与多源信息融合下的链接预测提供了研究思路。

本文探讨了通用知识库中的完整性约束及其在多上下文系统（MCS）中的一致性维护机制，介绍了管理多上下文系统（mMCS）的修复方法与动态更新策略。同时，文章提出一种基于知识的进化框架用于社交网络链接预测，利用信念空间和文化算法从网络快照中提取结构知识以预测未来连接状态，并展示了其在推荐系统与风险分析中的拓展应用。最后展望了两个方向在未来的研究潜力与发展挑战。

本文探讨了多上下文系统（MCS）中完整性约束的应用与复杂性分析，涵盖了关系数据库、分布式数据库、演绎数据库、对等系统及描述逻辑知识库等多种系统类型。文章比较了不同系统中完整性约束的建模方式、语义特点与计算复杂性，强调其在维护数据一致性、发现错误和提升系统稳定性方面的重要价值。同时，提出了未来在高效处理、跨系统集成与新技术融合方面的研究方向与挑战。

本文提出了一种在关系多上下文系统（MCS）中定义完整性约束的统一框架，将完整性约束视为独立于推理机制的一致性检验层，而非系统推理的一部分。文章定义了强满足与弱满足两种一致性概念，并证明了其与逻辑一致性的可归约性，分别对应逻辑不一致性和一致性判定问题。该方法自然推广至关系数据库、分布式数据库、演绎数据库及本体语言等多种知识表示形式，并通过引入托管多上下文系统（mMCSs）解决不满足完整性约束的系统修复问题，提供了检测、分析、策略选择与实施的完整修复流程。研究成果为异构推理系统的数据一致性管理提供了理论基础与实

本文探讨了信息系统中机密性维护的多个关键方面，涵盖视图生成策略、高级推理与审查机制以及复杂交互场景下的挑战。在视图生成方面，特定全局失真策略可在限制条件下保留机密性；针对不完整信息系统，引入模态逻辑知识算子和描述逻辑等方法有效支持保密审查器构建；对于非单调推理框架，部分成果显示在不确定性下仍可实现机密性保护。在高级交互中，实例修改与历史感知推理带来新挑战，结合CIE式推理控制与信息流控制的方法在受限程序中已验证可行性。文章总结了各场景下的研究成果，分析了一阶模态逻辑扩展、多实例化冲突等未解难题，并指出了未来

本文深入探讨了机密性相关的系统架构与技术，提出受控交互执行（CIE）的粗略架构，涵盖功能服务器、定理证明器、审查器集合、维护数据库和客户端模拟器等核心组件。文章分析了抽象框架与关系框架下的逻辑基础与审查机制，比较了内涵式与外延式视图发布策略，并讨论了在计算复杂性、机密性与可用性平衡等方面的挑战与应对思路。最后展望了CIE技术在多模态数据、新兴技术融合及动态环境下的未来发展方向，为信息系统中的机密性保护提供了理论支持与实践路径。

本文综述了数据库查询维护与保密交互执行（CIE）的研究进展。在查询维护方面，基于FOL、LFP、IFP等多种逻辑的查询均支持增量视图重计算，为高效响应数据库更新提供了理论基础。在保密性方面，CIE通过审查器机制控制客户端与服务器的交互，防止敏感信息泄露。文章从命题逻辑框架出发，介绍基本审查器方法（拒绝、说谎、组合），并扩展至抽象逻辑、一阶逻辑、开放查询控制、受控视图发布及对不完整信息和多种交互类型的处理，系统阐述了CIE的理论框架与技术挑战，最后展望了未来研究方向。

本文深入解析了数据库查询处理与维护中的多项关键技术，涵盖水平分解与组合、视图定义、数据库重构、不相交并集、洗牌操作及Φ-和操作下的查询处理机制。通过形式化逻辑（如FOL、MSOL）和转换方案，探讨了在数据库更新与结构演化中如何保持查询一致性，并介绍了增量视图维护的实现方法。结合定理分析与具体示例，揭示了各类操作下的理论支持与复杂度挑战，为数据库系统优化与动态管理提供了理论依据和实践指导。

本文提出了一种基于逻辑的统一方法，用于处理数据库在生命周期中经历的结构变化（模式演化）和数据变化（更新）。通过引入翻译方案与逻辑约简技术（如Feferman-Vaught序列），将数据库重组与视图增量维护问题纳入同一理论框架。该方法支持一阶逻辑及其多种扩展（如Datalog、TC、LFP等），适用于各类查询语言，并能有效实现物化视图的高效更新。文章还展示了翻译方案在域限制、元组删除等场景中的应用，并给出了增量视图重新计算的具体步骤与未来研究方向。

本文探讨了SPARQL查询中可选匹配带来的理论与实践挑战，重点分析了等价性与包含性问题的判定复杂度，指出在引入投影和并运算后部分问题不可判定。针对基于本体的查询回答，文章对比了SPARQL蕴含机制与描述逻辑中确定答案语义的差异，并提出通过约简和⊑-最大映射改进确定答案定义的方法。为应对计算困难，介绍了基于通用解决方案的确定答案计算流程及查询重写算法，包括模块化与整体两种策略。同时总结了各类查询问题的复杂度，如Evaluation、Subsumption、Partial-Eval等，并讨论了近似计算、计数、枚

本文深入探讨了SPARQL中可选匹配带来的挑战，重点分析了在无投影和有投影情况下的查询评估复杂度，以及静态查询分析中的查询包含、等价与子归纳问题。文章阐述了局部可处理性、有界接口和全局可处理性对评估效率的影响，并讨论了部分评估与最大映射语义的实际应用价值。通过复杂度分析与判定方法的介绍，为优化SPARQL查询处理提供了理论基础和可行策略。

本文探讨了招聘中的语义匹配策略与SPARQL查询语言中可选匹配的挑战。在招聘领域，对比了完美匹配、基于本体的匹配和概率匹配模型等方法，分析其优缺点及适用场景，并给出了实际应用的操作流程。在数据查询方面，深入研究了SPARQL中OPTIONAL运算符带来的灵活性与复杂度问题，介绍了设计良好的模式树（wdPTs）及其对查询评估和包含任务的影响。文章还探讨了两个领域的交叉应用与未来研究方向，为提升招聘效率和数据查询能力提供了理论支持和技术路径。

本文详细介绍了招聘场景中的多种语义匹配策略，包括最大长度匹配、概率匹配等，并对不同策略进行了比较分析。文章通过示例和算法流程图展示了各方法的实现过程，探讨了它们在实际应用中的优缺点及适用场景。最后提出了策略选择的决策流程，并展望了未来招聘语义匹配技术的发展方向，为提升岗位与求职者匹配准确性提供了理论支持和实践指导。

本文探讨了招聘场景中的语义匹配策略，对比了完美匹配、使用本体边进行匹配和最大长度匹配三种方法。完美匹配仅考虑技能交集，简单但区分度低；本体边匹配引入技能层次结构，提升准确性；最大长度匹配进一步融合条件依赖关系与概率信息，通过模糊集和Dijkstra算法实现更精细的匹配。文章还证明该方法生成的结果为模糊过滤器，并提供算法流程与适用场景分析，为高精度人才岗位匹配提供了理论支持与实践路径。

本文介绍了一种新颖的挖掘重叠定量关联规则的方法——DRule，详细阐述了其生成规则的技术步骤，并在合成与真实数据集上进行了实验分析。相比QFIMiner、QuantMiner和传统离散化方法，DRule在效率、可扩展性、抗噪声能力和发现重叠区域方面表现更优，能够检测到更完整的规则集。文章还对比了多种处理数值属性的关联规则挖掘方法，探讨了算法的技术细节与实际应用建议，并展望了未来在质量度量和算法健壮性方面的改进方向。

本文提出了一种基于相关属性密度挖掘的DRule算法，用于发现重叠的定量关联规则。该方法无需数据离散化，避免了传统方法因预定义不相交区间而导致的信息损失，能够灵活挖掘数值属性中的重叠区间规则。通过一维聚类、候选合并和相关属性选择等步骤，DRule在保证规则质量的同时提升了挖掘效率。实验表明，该算法在规则数量、支持度、置信度和运行时间方面均优于现有方法，并在市场分析、医疗诊断和金融风险评估等领域具有广泛应用前景。

本文提出一种用于分类数据聚类的新型类k-means算法，结合基于信息论的相异度度量与核密度估计的聚类中心表示方法，引入属性加权机制以提升聚类性能。通过在多个UCI真实数据集上的实验验证，该算法在纯度、归一化互信息（NMI）和调整兰德指数（ARI）等指标上优于传统的K模式和K代表算法，尤其在大豆（小）、蘑菇和大豆（大）等数据集上表现突出。文章详细分析了算法关键技术点，包括核密度估计的作用、信息论度量的优势及属性加权的意义，并提供了算法流程图与应用建议，最后展望了其在混合数据聚类与模糊聚类中的扩展潜力。

本文提出一种基于信息理论相异度度量的类k-均值算法，用于提升分类数据的聚类效果。通过引入信息理论相似性度量、基于核密度估计的簇中心广义定义以及自动特征加权机制，新算法克服了传统方法在模式不唯一性和属性重要性忽略方面的局限。实验结果表明，该算法在多个真实数据集上优于k-模式、k-代表和k-中心等现有方法，具有更高的轮廓系数和兰德指数，展现出优越的聚类性能。未来可拓展至生物信息学与市场营销等实际应用场景。

本文研究了答案集程序在部分固定输入下的规则等价性，提出了一种将规则等价性归约为强等价性的翻译方法τ，并证明了其在基与非基情况下的可判定性。研究表明，规则等价性的复杂度为coNP，与强等价性相同，但弱于一致等价性。该等价性在程序优化、知识集成和程序验证中具有重要应用价值。文章还探讨了未来在高效算法设计和扩展应用场景方面的研究方向。

本文提出并研究了一种新的答案集程序等价概念——规则等价，该概念在部分输入固定的场景下对程序行为进行比较。通过引入A-RE-模型，文章给出了规则等价的语义刻画，并证明其与强等价、一致等价之间存在不可比较的关系。进一步地，文章分析了规则等价的性质，特别指出在正程序和事实性程序中与其他等价概念的关联与区别，并证明了判断规则等价的决策问题为coNP-完全。研究成果为逻辑程序的优化与验证提供了理论基础。

本文探讨了逻辑知识表示与推理中的核心问题，涵盖基于知识库的推理关系（如System Z与c-表示）、一阶条件逻辑的形式语义与应用，以及答案集程序在不同上下文下的等价性研究。介绍了Condor@AsmL、KReator和Log4KR等实现系统，并提出规则等价（RE）作为连接强等价与一致等价的缺失链接。文章还分析了各类推理方法的特点、软件实现及其在诊断、假设分析和程序优化中的潜在应用，展望了未来在关系概率推理与非单调逻辑中的发展方向。

本文系统介绍了基于条件逻辑的推理问题及其在命题和一阶逻辑下的实现方法。涵盖了定性与定量条件知识基的形式化表示、语义模型（如概率分布和OCF）以及主流推理系统，包括基于最大熵原理的MEcore、基于函数式编程的CondorCKD和基于OCF的p-蕴涵推理。文章重点阐述了c-推理的定义、特征及其通过约束满足问题（CSP）的可计算性刻画，展示了该推理方式在处理非单调性和规则继承方面的优势。同时讨论了一阶条件逻辑推理的挑战，并对现有系统进行了比较分析。最后提出了提升效率、拓展应用、融合方法和深化理论等未来研究方向。

本文介绍了基于C-表示的怀疑推理方法及其核心特征。与系统Z不同，C-表示通过为每个条件句分配独立的影响值，并以证伪条件句影响值的总和生成世界秩，实现了更精细的推理建模。文章详细阐述了将C-表示转化为约束满足问题CR(R)的方法，并证明了其正确性、完整性和一致性。在此基础上，提出了c-推理——一种基于所有C-表示的怀疑推理关系，证明其既能保留高质量推理属性，又强于p-蕴涵。通过子类继承（避免淹没问题）、无关性处理和规则链三个基准测试，展示了c-推理在合理推理中的优势。最后，总结了该方法的特点，并展望了其在计算

本文探讨了可能性条件表与基于C表示的怀疑推理在不确定信息处理中的应用。通过对比概率条件表，展示了可能性条件表在鲁棒性方面的优势。深入介绍了序数条件函数、p-蕴含、系统P与系统Z等基础概念，并提出了C-推理这一综合所有C表示的归纳推理方法，能够有效处理无关性和子类继承等问题。进一步将C-推理建模为约束满足问题，为实际计算提供了可行路径。最后总结了当前成果并展望了在复杂知识库和可能性Datalog等方向的应用前景。

本文深入探讨了可能性条件表的理论基础、表示能力及其在数据库查询中的应用。结合可能性与必要性度量，该模型能有效处理不确定信息，并支持复杂的查询操作。文章分析了包含、成员、唯一性等查询问题的复杂度，比较了确定性模型与可能性条件表的优劣，并介绍了实际查询的操作步骤与应用场景。最后展望了未来在计算效率优化和应用扩展方面的研究方向。

本文探讨了可能性理论在混合马尔可夫决策过程（MDP）与数据库中的应用。在决策领域，提出了融合概率与可能性的混合MDP模型，并改进蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法以关联定性与定量效用，提升不确定性建模能力。在数据库领域，分析了条件表（c-表）的发展及其在表示不完美信息中的作用，比较了概率与可能性理论的优劣，提出可能性c-表的概念，建立其与可能性逻辑的联系，并讨论其操作、语义解释及潜在应用场景。最后总结了当前研究贡献，并展望了算法优化、模型扩展和多领域应用的未来方向。

本文提出了一种基于蒙特卡罗树搜索（MCTS）的任意时间算法，用于求解可能性马尔可夫决策过程（π-MDP）和新引入的混合马尔可夫决策过程（Hybrid MDP）。该模型结合概率与可能性两种不确定性表示方式，通过将动作分为概率性和可能性效果两类，更准确地刻画复杂现实问题中的不确定性。文中定义了混合MDP中策略的双重效用（定量奖励与定性偏好），并提出合理的字典序排序原则以实现效用融合。算法在MCTS框架下对选择、扩展、滚动和反向传播阶段进行了适配，并讨论了概率与可能性分布之间的转换方法及其影响。研究还展望了该方法

本文提出了一种用于解决可能性马尔可夫决策过程（π-MDP）的任意时间在线规划算法，首次将蒙特卡罗树搜索（MCTS）与UCB1策略结合应用于π-MDP，并设计了基于紧凑表示Cπ的可能性采样方法。在此基础上，提出了混合MDP模型，统一处理概率性和可能性不确定性，并给出了相应的MCTS求解算法。该方法在大规模问题空间中展现出良好的扩展性，为包含多种不确定性的实际决策问题提供了有效解决方案。

本文提出了一种基于核心集和剩余集的论证变更模型，研究了逻辑框架下的论证动态过程。通过引入扩展、修订操作及平滑剩余选择函数，结合封闭性、一致性等合理性公设，建立了平滑接受修订的表示定理，并通过实例验证了模型的有效性。研究还对比了其他论证动态方法，强调了底层知识库在逻辑论证中的重要性，指出抽象论证模型在应用中的局限性，为后续论证系统的动态演化提供了理论基础。

本文系统研究了论证可接受性的动态机制，提出了核心集与余数集的定义及其性质，并探讨了接受与拒绝收缩的操作方法。基于Levi恒等式，构建了接受修正的操作模型，涵盖扩展、余数选择与拒绝收缩等子操作，并给出了公理化体系与表示定理。针对逻辑基框架中的冲突识别问题，引入了论证闭包、原子论证和扩展闭包等概念，确保可接受性判断的合理性与一致性。通过示例分析与流程图展示，阐明了从原始框架到新框架的动态演化过程，为论证系统的动态调整提供了理论基础，未来可拓展至复杂语义、实时处理及人工智能等领域。

本文研究论证可接受性的动态变化，提出基于核心集与剩余集的分析视角。在抽象论证框架基础上，定义了可接受集合、核心集合及部分可接受、击败、拒绝和剩余集合等概念，并通过实例说明其在动态推理中的作用。文章进一步探讨了这些概念在基于逻辑的论证框架中的适用性问题，提出接受修订操作以实现新论证的可接受性，并对操作进行理性化与公理化表征。最后展望了未来在多主体论证、动态环境及人工智能交叉应用中的研究方向。

FoIKS 2016 是第9届信息与知识系统基础国际研讨会，于2016年在奥地利林茨举行。会议聚焦信息与知识系统的理论与应用研究，涵盖大数据、数据库设计、知识表示与推理、信息融合、安全等多个前沿主题。会议邀请了Henry Prakken、Christoph Beierle等知名专家作keynote演讲，深入探讨了论证系统、条件逻辑推理、SPARQL可选匹配、受控交互执行等关键技术挑战。通过论文展示与学术交流，会议促进了跨学科合作，推动了数据库与人工智能领域的融合发展，为未来研究提供了重要方向。