Streaming Trigger Graphs

Temporal Datalog

將 Event Calculus 與 LARS 映射到 Temporal Datalog，並以 Streaming Trigger Graphs 實現增量物化

在高速事件串流上即時偵測關鍵情境成為需求。本研究將實務上的EventCalculus與LARS片段編譯到具分層否定與無未來相依的Temporal Datalog，並提出Streaming Trigger Graphs以支援增量物化與刪減計算優化，提供統一的複合事件辨識機制，利於比較語言與推理器。