I detta dokument föreslår vi kausalitet som en enhetlig ram för att förklara frågesvar och icke-svar, och därmed generalisera och utvidga flera tidigare föreslagna tillvägagångssätt av härkomst och saknade frågeresultat förklaringar. Vi utvecklar vårt ramverk från den välstuderade definitionen av faktiska orsaker av Halpern och Pearl [13]. Efter att ha identifierat några oönskade egenskaper i den ursprungliga definitionen föreslår vi funktionella orsaker som en förfinad definition av orsakssamband med flera önskvärda egenskaper. Dessa egenskaper gör att vi kan tillämpa vår uppfattning om orsakssamband i ett databassammanhang och tillämpa det enhetligt för att definiera orsakerna till frågeresultat och deras individuella bidrag på flera sätt: (i) vi kan modellera både härkomst såväl som icke-svar, (ii) vi kan definiera förklaringar som antingen data i indatarelationer eller relationsoperationer i en frågeplan, och (iii) vi kan ge graderade grad av ansvar till enskilda orsaker, vilket gör att vi kan rangordna orsaker. I synnerhet ger vårt tillvägagångssätt oss möjlighet att förklara bidrag till relationella aggregerade funktioner och att rangordna orsaker efter deras respektive ansvarsområden. Vi ger komplexa resultat och beskriver polynomalgoritmer för att utvärdera kausalitet i fall som går att dra nytta av. Genom hela dokumentet illustrerar vi tillämpligheten av vårt ramverk med flera exempel. Sammantaget utvecklar vi i denna artikel de teoretiska grunderna för kausalitetsteorin i ett databassammanhang.
Arbetet med orsakssamband i databassystem REF använder härkomst för att förklara frågesvar och icke-svar.
Why so? or Why no? Functional Causality for Explaining Query Answers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}