Internet ger tillgång till en mängd information. För varje ämne eller programdomän finns en mängd olika tillgängliga informationskällor. Nuvarande system, såsom sökmotorer eller ämneskataloger på World Wide Web, erbjuder dock endast mycket begränsade möjligheter att lokalisera, kombinera och organisera information. Medlare, system som ger integrerad åtkomst och databasliknande sökmöjligheter till information som distribueras över heterogena källor, är avgörande för att förverkliga den fulla potentialen av meningsfull tillgång till nätverksbaserad information. Frågeplanering, uppgiften att ta fram en kostnadseffektiv plan som beräknar en användarförfrågan från relevanta informationskällor, är central för medlarsystem. Emellertid är frågeplanering ett beräknings svårt problem på grund av det stora antalet möjliga källor och möjliga beställningar på verksamheten för att bearbeta data. Dessutom påverkar valet av källor, behandling av uppgifter och beställning av dessa i hög grad planens kostnader. I detta dokument presenterar vi en strategi för frågeplanering i medlare baserat på en allmän planering paradigm som kallas planering av omskrivning (PbR) (Ambite och Knoblock, 1997). Vårt arbete ger flera bidrag. För det första kombinerar vår PbR-baserade frågeplanerare både valet av källor och beställningen av verksamheten till ett enda sökområde där du kan optimera planens kvalitet. För det andra, genom att använda lokala söktekniker utforskar vår planerare det kombinerade sökområdet effektivt och producerar högkvalitativa planer. För det tredje, eftersom vår frågeplanerare är ett ögonblick av en domänoberoende ram är den mycket flexibel och kan utvidgas på ett principfast sätt. För det fjärde, vår planerare beter sig när som helst. Slutligen ger vi empiriska resultat som visar att vår PbR-baserade frågeplanerare på ett gynnsamt sätt jämför skalbarhet och plankvalitet jämfört med tidigare metoder, vilket inkluderar både klassisk AI-planering och dynamisk programmering frågeoptimeringsteknik.
I detta dokument antar vi en ontologibaserad klassificering som liknar den för REF.
Flexible and Scalable Cost-Based Query Planning in Mediators: A Transformational Approach
{'venue': 'Artificial Intelligence Journal', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}