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Enregistrement W4411141774 · doi:10.1145/3725254

Towards Update-Dependent Analysis of Query Maintenance

2025· article· en· W4411141774 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Management of Data · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversitas Brawijaya
Mots-clésComputer scienceQuery optimizationInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the hardness of maintaining self-join-free conjunctive queries over a dynamic database, where tuples can be inserted or deleted. The worst-case complexity of this problem under arbitrary updates has been well understood. It is known that most practical queries require Ω(√|D|) maintenance time for each update to ensure O(1)-delay enumeration, barring a very restricted class of queries (known as "q-hierarchical" queries). Nonetheless, most real-world update sequences are not arbitrary, far away from the worst-case scenario; instead, they are so "nice" that queries can greatly benefit from their inherent structure in query maintenance. In this paper, we aim to understand the hardness of query maintenance under different update sequences, in particular, the insertion-only (or deletion-only), first-in-first-out (FIFO), arbitrarily worse sequences, as well as their "mixed" sequences. We first provide a comprehensive characterization of queries that can be maintained in O(1) time for O(1)-delay enumeration over FIFO sequences. Then, we address mixed sequences, which may exhibit insertion-only or FIFO patterns on subqueries but lack a specific pattern in totality, and introduce a structural dichotomy for determining whether the input query can be maintained in O(1) time for O(1)-delay enumeration over mixed sequences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0120,008
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle