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Answer set programming:development tols and applications to tourism
(2015-12-15) Nardi, Barbara; Leone, Nicola; Terracina, Giorgio
Answer Set Programming (ASP) is a declarative rule–based programming paradigm for knowledge representation and declarative problem–solving. The idea of ASP is to represent a given computational problem by using a logic program, i.e., a set of logic rule, such that its answer sets correspond to solutions, and then, use an answer set solver to find such solutions. Logic programming paradigms have received renewed interest in recent years, as demonstrated by emerging applications in many different areas of computer science, as well as industry. Due to this renewed interest an increased level of activity in the area has been registered which involved new partitioners both from academia and industry. The development of such applications has provided important information on the real potentials of this programming paradigm, especially concerning the capability of solving complex problems in practice; moreover, application developers highlighted some critical issues to be addressed to make ASP more effective and easy to use ASP in real-world. This thesis offers several contributions in this context can be summarized as follows: (i) The development of two applications of ASP in a specific industrial field; (ii) The design and implementation of new development tools for ASP. Concerning point (i), the thesis addresses two issues considered relevant in the tourism industry. The first is known in the literature as the problem of (semi- )automatic allotment of package tours; and the second is the intelligent management of personalized newsletters for customers of travel agency. The ASP-based solutions presented in the thesis confirm that ASP is an effective tool for solving complex real-world problems. Concerning point (ii), the thesis describes two new development tools that extend ASPIDE, a well-known integrated development environment for ASP. The first tool aims at making easier the writing of logic programs for novice programmers and is particularly suitable for those who prefer visual programming tools. In particular, the user can “ draw ” an ASP program composing graphically the logic rules. The second development tool described in the thesis answers a need arising in the scientific communities that study the usage of logic programming, and its extensions, for reasoning and querying ontologies. The goal is to integrate editing tools for ontologies with tools for the development/generation of logic programs. To this end, the thesis proposes a tool that connects two well-known development environments in the two fields,ASPIDE and Prot´eg´e, in an integrated environment. The main contributions presented in this thesis have been published in the following research papers: Barbara Nardi, Kristian Reale, Francesco Ricca, Giorgio Terracina: An Integrated Environment for Reasoning over Ontologies via Logic Programming. Web Reasoning and Rule Systems - 7th International Conference, RR 2013, Mannheim, Germany, July 27-29, 2013. (LNCS – Vol. 7994 – Springer – Pg. 253-258). Barbara Nardi: A Visual Syntax for Answer Set Programming. Web Reasoning and Rule Systems - 8th International Conference, RR 2014, Athens, Greece, September 15-17, 2014. (LNCS – Vol. 8741 – Springer – Pg.249- 250). Carmine Dodaro, Nicola Leone, Barbara Nardi, Francesco Ricca: Allotment Problem in Travel Industry: A Solution Based on ASP. Web Reasoning and Rule Systems - 9th International Conference, RR 2015, Berlin, Germany, August 4-5, 2015. (LNCS – Vol. 9209 – Springer – Pg. 77-92).
Datalog with existential quantifiers: an optimal trade-off between expressiveness and scalability
(2012-11-11) Veltri, Pierfrancesco; Leone, Nicola; Terracina, Giorgio
Ontologies and rules play a central role in the development of the Semantic Web. Recent research in this context focuses especially on highly scalable formalisms for the Web of Data, which may highly benefit from exploiting database technologies. In particular, Datalog∃ is the natural extension of Datalog, allowing existentially quantified variables in rule heads. This language is highly expressive and enables easy and powerful knowledge-modeling, but the presence of existentially quantified variables makes reasoning over Datalog∃ undecidable, in the general case. The results in this thesis enable powerful, yet decidable and efficient reasoning (query answering) on top of Datalog∃ programs. On the theoretical side, we define the class of parsimonious Datalog∃ programs, and show that it allows of decidable and efficiently-computable reasoning. Unfortunately, we can demonstrate that recognizing parsimony is undecidable. However, we single out Shy, an easily recognizable fragment of parsimonious programs, that significantly extends both Datalog and Linear Datalog∃. Moreover, we show that Shy preserves the same (data and combined) complexity of query answering over Datalog, although the addition of existential quantifiers. On the practical side, we implement a bottom-up evaluation strategy for Shy programs inside the DLV system, enhancing the computation by a number of optimization techniques. The resulting system is called DLV∃– a powerful system for answering conjunctive queries over Shy programs, which is profitably applicable to ontology-based query answering. Moreover, we design a rewriting method extending the well-known Magic-Sets technique to any Datalog∃ program. We demonstrate that our rewriting method preserves query equivalence on Datalog∃, and can be safely applied to Shy programs. We therefore incorporate the Magic- Sets method in DLV∃. Finally, we carry out an experimental analysis assessing the positive impact of Magic-Sets on DLV∃, and the effectiveness of the enhanced DLV∃ system compared to a number of state-of-the-art systems for ontologybased query answering.
DLVDB An ASP System for Data Intensive ApplicationsRisorsa elettronica
(2014-04-01) Panetta, Claudio; Leone, Nicola; Terracina, Giorgio
La rapida crescita di sistemi informatici derivanti dalle diverse applicazioni cui Internet si presta, ha rapidamente aumentato la quantit`a di dati e di informazioni disponibili per l’elaborazione. In particolare, l’affermarsi del commercio elettronico, il diffondersi di sistemi per l’e-government delle pubbliche amministrazioni, l’ormai avviato processo di digitalizzazioni degli archivi e dei documenti in essi contenuti, la disponibilit`a di database medici sempre pi`u completi e ricchi di informazioni e, pi`u in generale, il sempre maggiore utilizzo dei sistemi informatici per la gestione strutturata di grandi quantit`a di dati hanno evidenziato l’urgenza di sviluppare nuove tecnologie che consentano di elaborare automaticamente ed efficientemente la quantit`a di dati derivante da questi settori emergenti. Uno degli utilizzi principali dei sistemi di basi di dati (DBMS) consiste nella memorizzazione e nel recupero efficiente di grandi quantit`a di dati. L’elaborazione di tali informazioni, specialmente quella finalizzata all’estrazione di nuova conoscenza, `e ormai riconosciuta come una tematica di ricerca di fondamentale importanza sia nell’ambito delle basi di dati, sia nell’ambito della ricerca industriale, in quanto offre grandi opportunit`a di sviluppo. In tale scenario, applicazioni come “Data Mining”, “Data Werehousing” e “Online Analytical Processing (OLAP)” hanno ulteriormente evidenziato la necessit`a di sviluppare sistemi di basi di dati che supportino linguaggi maggiormente espressivi, in grado di consentire elaborazioni sempre pi`u raffinate delle informazioni contenute nei Database. Il complesso di tali esigenze ha portato alla definizione di diverse estensioni per i modelli di rappresentazione dei dati (Modelli Relazionali basati sul concetto degli Oggetti), nonch´e alla definizione di nuovi costrutti sintattici (ricorsione e costrutti OLAP), ed all’estenzione dei DBMS (DataBase Management Systems) con linguaggi di programmazione di alto livello, basati su UDF (User Defined Functions). Purtroppo, per`o anche i migliori sistemi di basi di dati attualmente in commercio non sono sufficientemente potenti e generali da poter essere efficacemente utilizzati per risolvere molte delle emergenti applicazioni. In generale, gli attuali DBMS non contengono i meccanismi di ragionamento necessari per estrarre conoscenza complessa dai dati disponibili. Tali meccanismi, dovrebbero essere in grado sia di gestire grandi quantit`a di informazioni, sia di realizzare sofisticati processi di inferenza sui dati per trarne nuove conclusioni. Le capacit`a di ragionamento necessarie a tale scopo possono essere fornite dai sistemi basati su linguaggi logici. La Programmazione Logica Disgiuntiva (DLP) `e un formalismo che consente di rappresentare, in maniera semplice e naturale, forme di ragionamento non monotono, planning, problemi diagnostici e, pi`u in generale, problemi di elevata complessit`a computazionale. In DLP, un programma `e una collezione di regole logiche in cui `e consentito l’uso della disgiunzione nella testa delle regole e la negazione nel corpo. Una delle possibili semantiche per tali programmi `e basata sulla nozione di modello stabile (answer set). Ad ogni programma viene associato un insieme di answer set, ognuno corrispondente ad una possibile visione del dominio modellato. i La DLP sotto tale semantica viene comunemente riferita con il termine di Answer Set Programming (ASP). Il recente sviluppo di efficienti sistemi basati sulla programmazione logica come DLV [80], Smodels [101], XSB [114], ASSAT [84, 86], Cmodels [62, 61], CLASP [56], etc., ha rinnovato l’interesse nei campi del ragionamento non-monotono e della programmazione logica dichiarativa per la risoluzione di molti problemi in differenti aree applicative. Conseguentemente, tali sistemi possono fornire le funzionalit`a di inferenza e ragionamento richieste dalle nuove aree di applicazione che interessano i sistemi di basi di dati. Tuttavia, i sistemi basati sulla programmazione logica presentano notevoli limitazioni nella gestione di grandi quantit`a di dati non essendo dotati dell’opportuna tecnologia per rendere efficiente la loro gestione poich´e eseguono le loro elaborazioni facendo uso di strutture dati gestite direttamente in memoria centrale. Inoltre, la maggior parte delle applicazioni di interesse comune coinvolge grandi moli di dati su cui applicare complessi algoritmi di inferenza logica difficilmente elaborabili sia dai sistemi di programmazione logica, sia dai tradizionali database. Queste considerazioni mettono in evidenza la necessit`a di tecniche efficienti ed efficaci che combinino le qualit`a dei sistemi di inferenza logica con quelle dei sistemi di gestione delle basi di dati. In letteratura, le proposte di soluzione a tale problema sono culminate nei Sistemi di Basi di Dati Deduttive (DDS) [25, 52, 23, 63], che combinano le due realt`a dei sistemi logici e dei DBMS. In pratica, i DDS sono il risultato di una serie di tentativi di adattare i sistemi logici, che hanno una visione del mondo basata su pochi dati, ad applicazioni su grandi moli di dati attraverso interazioni intelligenti con le basi di dati. In particolare, i DDS sono forme avanzate di DBMS i cui linguaggi di interrogazione, basati sulla logica, sono molto espressivi. I DDS non memorizzano solo le informazioni esplicite in un database relazionale, ma memorizzano anche regole che consentono inferenze deduttive sui dati memorizzati. L’uso congiunto di tecniche sviluppate nell’ambito delle basi di dati relazionali con quelle della programmazione logica dichiarativa, consente in linea di principio ai DDS di realizzare ragionamenti complessi su grandi quantit`a di dati. Tuttavia, nonostante le loro potenzialit`a lo sviluppo di sistemi DDS a livello industriale non ha ricevuto molta attenzione. Ci`o principalmente `e stato dovuto al fatto che `e estremamente complesso ottenere sistemi particolarmente efficienti ed efficaci; infatti, le attuali implementazioni di DDS sono basate su due approcci estremi: uno basato sul miglioramento dell’elaborazione dei dati da parte dei sistemi logici, l’altro basato sull’aggiunta di capacit`a di ragionamento ai DBMS (ad esempio tramite l’uso di SQL99, o di funzioni esterne). Entrambi tali approcci presentano limitazioni importanti. In particolare, i DDS basati sulla logica possono gestire una quantit`a limitata di dati, dal momento che, gli attuali sistemi logici eseguono i loro ragionamenti direttamente in memoria centrale; inoltre, essi forniscono interoperabilit`a limitate con DBMS esterni. Al contrario, i DDS basati sui database offrono funzionalit`a avanzate di gestione dei dati, ma scarse capacit`a di ragionamento (sia a causa della poca espressivit`a dei linguaggi di interrogazione, sia a causa di problemi di efficienza). Riassumendo, possiamo affermare che: • Gli attuali sistemi di basi di dati implementano moduli sufficientemente robusti e flessibili capaci di gestire grandi quantit`a di dati, ma non possiedono un linguaggio sufficientemente espressivo da consentire ragionamenti complessi su questi dati. • I sistemi basati sulla programmazione logica, possiedono elevate capacit`a di ragionamento e sono in grado di modellare e risolvere con facilit`a problemi di elevata complessit`a ma presentano notevoli limitazioni nella gestione di grandi quantit`a di dati poich´e eseguono le loro elaborazioni facendo uso di strutture dati gestite direttamente in memoria centrale. ii • I sistemi di basi di dati deduttive consentono di gestire i dati memorizzati su DBMS, ma, dal momento che, eseguono i loro ragionamenti direttamente in memoria centrale, possono gestire una quantit`a limitata di dati; Dalle precedenti osservazioni, si evidenzia la necessit`a di realizzare applicazioni che combinino il potere espressivo dei sistemi di programmazione logica con l’efficiente gestione dei dati tipica dei database. Il contributo di questa tesi si colloca nell’area della ricerca sulle basi di dati deduttive con l’obiettivo di colmare il divario esistente tra sistemi logici e DBMS. In questa tesi viene descritto un nuovo sistema, DLVDB, che ha la caratteristica di possedere le capacit`a di elaborazione dati desiderabili da un DDS ma di supportare anche le funzionalit`a di ragionamento pi`u avanzate dei sistemi basati sulla programmazione logica disgiuntiva. DLVDB `e stato progettato come estensione del sistema DLV e combina l’esperienza maturata nell’ambito del progetto DLV nell’ottimizzare programmi logici con le avanzate capacit`a di gestione dei dati implementate nei DBMS esistenti. Ci`o consente di applicare tale sistema in ambiti che necessitano sia di valutare programmi complessi, sia di lavorare su grandi quantit`a di dati. DLVDB `e in grado di fornire, cos`ı sostanziali miglioramenti sia nelle prestazioni relative alla valutazione dei programmi logici, sia nella facilit`a di gestione dei dati di input e di output possibilmente distribuiti su pi`u database. L’interazione con le basi di dati `e realizzata per mezzo di connessioni ODBC che consentono di gestire in modo piuttosto semplice dati distribuiti su vari database in rete. DLVDB consente di applicare diverse tecniche di ottimizzazione sviluppate sia nell’ambito dei sistemi logici, come ad esempio i magic set, sia nell’ambito della gestione delle basi di dati, come ad esempio tecniche di join ordering, inoltre sono stati integrati nel sistema i predicati per l’aggregazione di DLV (count, min, max, avg, sum) che avvicinano il linguaggio alle potenzialit`a di SQL, ma anche la possibilit`a di integrare nel programma logico, per natura dichiarativo, chiamate a funzioni esterne sviluppate con tecniche procedurali; ci`o rende possibile integrare aspetti dichiarativi ed aspetti procedurali di un problema in un’unica framework. Infine, per consentire la gestione di tipi di dati con strutture ricorsive (es. XML) si `e introdotta la possibilit`a di gestire liste di elementi, eventualmente innestate, nel programma logico. Inoltre in questa tesi viene presentata l’attivit`a di analisi di tipo sperimentale effettuata al fine di valutare le prestazioni di DLVDB, soprattutto in riferimento a velocit`a di esecuzione di query e quantit`a di dati gestibili. Questi test hanno dimostrato come il sistema apporta numerosi vantaggi rispetto ai sistemi esistenti, sia in termini di tempi di esecuzione delle query, sia in termini di quantit`a di dati che esso riesce a gestire contemporaneamente. In sintesi, i contributi di questo lavoro possono essere riassunti come segue: • Sviluppo di un sistema in grado di fondere il potere espressivo dei sistemi ASP con l’efficiente gestione dei dati offerta dagli attuali Database; • Sviluppo di una strategia di valutazione dei programmi logici in grado di minimizzare l’utilizzo della memoria centrale massimizzando l’utilizzo delle tecnologie implementate dai DBMS; • Estensione del linguaggio DLP mediante l’introduzione di chiamate a funzioni esterne e il supporto a tipi di dati con strutture ricorsive come le liste; • Realizzazione di un’analisi comparativa tra le prestazioni offerte da DLVDB e le prestazioni dei sistemi esistenti.
Extending the ASP System DLVDB to Support Complex Terms and Procedural Sub-tasks
(2014-03-31) De Francesco, Erika; Terracina, Giorgio; Leone, Nicola
In many scientific and business scenarios, large amounts of data are generated and stored at increasing speed in local or distributed databases. Scientific experiments generating petabytes of data are daily performed in many laboratories all around the world. A growing number of ecommerce and e-business applications store and manage huge databases about products, clients and transactions. This explosive growth of data has raised an urgent need for new techniques and tools to intelligently and automatically infer useful information and knowledge from available data. In this context, Disjunctive Logic Programming (DLP) under the answer set semantics, often referred to as Answer Set Programming (ASP), has gained lot of interest during the last few years, since it represents a powerful method for declarative Knowledge Representation and Reasoning (KRR) tasks, which are critical to perform effective data analysis. The success of this method is demonstrated by the wide number of real-word applications that include, among others, information integration, frauds detection, diagnostics and planning, also motivating the implementation of several systems supporting DLP. The DLP language is very expressive and allows for modeling complex problems. However, despite the high expressiveness of this language, current DLP systems do not cope well with real world scenarios. In particular, the main limitations of current DLP systems can be summarized in four main issues [62]: (i) they are not capable of handling data intensive applications, since they work in main memory only; (ii) they provide a limited interoperability with external DBMSs; (iii) they are not well suited for modelling inherently procedural problems; (iv) they cannot reason about recursive data structures such as XML/HTML documents. The DLVDB system [41] has been conceived to overcome the above-mentioned limitations, by increasing the cooperation between ASP systems and databases. DLVDB allows substantial improvements in both the evaluation of logic programs and the management of input and output data distributed on several databases. Moreover, DLVDB presents enhanced features to improve its efficiency and usability for an effective exploitation of DLP in real-world scenarios. These features include: • Full support to disjunctive datalog with unstratified negation, and aggregate functions. • An evaluation strategy devoted to carry out as much as possible of the reasoning tasks in mass memory, thus enabling complex reasonings in data intensive applications without degrading performances. • Primitives to integrate data from different databases, in order to easily specify which data are to be considered as input or as output for the program. i In its early implementation, DLVDB did not support external predicates, list terms, and function symbols, which are of fundamental importance to enhance knowledge representation and reasoning capabilities of a DLP language. In particular, function symbols and lists terms allow the aggregation of atomic data, the manipulation of complex data structures and the generation of new symbols, while external predicates allow the isolation of procedural code units for calling them within declarative logic programs. The main goal of this thesis is to extend the DLVDB system to let it support the above mentioned language constructs, in order to improve its knowledge modelling power. By providing support to external predicates, list terms, and functional symbols, DLVDB allows to directly reason about recursive data structures, such as lists, semi-structured documents, and so on. This is a very important feature, both for standard knowledge-based tasks and for emerging applications, such as those manipulating XML documents. The main results of this thesis can be summarized as follows: • The DLVDB system has been extended to provide full support to external predicates. Since DLVDB transforms logic programs into SQL statements to enable database-oriented processing, we implemented external predicates by calls to database stored functions. This feature significantly improves the processing capabilities of DLVDB when the program includes inherently procedural subtasks that would be inefficiently solved in a declarative way. • Another extension to DLVDB has been designed and implemented to support list terms. We handle list terms through a rewriting of the rules using suitable external predicates. In particular, programs containing list terms are automatically rewritten to contain only terms and external predicates. The possibility to use lists allows programs to efficiently reason about recursive data structures, a feature that is required by many real-world applications. • A third extension to the DLVDB system has been realized to support programs with functional symbols. Similarly to list terms, rules are rewritten by replacing each functional term definition with calls to external predicates. Support to functional terms represents an important added value to DLVDB, since they are a very convenient means for generating domains and objects, allowing a more natural representation of problems in such domains. • A rich library of database stored functions for lists manipulation has been realized to facilitate the use of list terms in DLVDB through the use of external functions. Each function has been implemented for the DBMSs used as working databases for DLVDB, namely SQLServer, PostgreSQL, MySQL and Oracle. • Finally, a wide set of experiments has been performed to evaluate our extensions to the DLVDB system. All three extensions significantly improve the expressiveness of the supported language. The experimental results show that such extensions also significantly reduce the execution times as compared to DLVDB programs that do not support them. This thesis is organized as follows. Chapter 2 discusses the Answer Set Programming (ASP) framework based on a DLP language extended with aggregates, external predicates, functional terms and list terms. The chapter first defines the syntax of this language and its associated semantics, i.e., the answer set semantics. Then, it illustrates the usage of ASP as a formalism for knowledge representation and reasoning. ii Chapter 3 describes the DLVDB system. The chapter starts by introducing objectives and the architecture of DLVDB. Then, it focuses on the auxiliary directives the user can specify to let DLVDB interact with external databases. Finally, the chapter describes the evaluation strategy of DLP rules and their translation into SQL statements. Chapter 4 analyzes and compares the most recent ASP systems that support unstratified negation and other advanced constructs like disjunction, and various forms of constraints. The ASP systems are compared on the basis of two main aspects: the expressiveness of the supported language (e.g., its ability to express views, recursive rules, etc.), and the efficiency to answer a query (i.e., the quantity of data to be analyzed for answering a query, and the intrinsic complexity of the query itself). Chapter 5 describes the extensions that have been implemented to support external predicates, list terms, and functional terms in DLVDB. The chapter starts by providing the basic notions of database stored functions, which are used in our approach to implement the external predicates in DLVDB. Then, the evaluation strategies used for supporting external predicates, lists, and functional terms are described in detail. Chapter 6 presents an experimental evaluation of our extensions to the DLVDB system. The chapter provides a set of test cases to evaluate the benefits, in terms of performance and expressiveness, deriving from the use of our extensions (support to external predicates, lists, and functional terms) in DLVDB. Finally, Chapter 7 concludes the thesis by summarizing the main results achieved and by outlining future work, while Appendix A includes the source code of the implemented library for lists manipulations.
Generalizing identity-based string similarity metrics: theory and applications
(2018-01-19) Cauteruccio, Francesco; Leone, Nicola; Terracina, Giorgio
Le stringhe giocano un ruolo fondamentale in informatica: codificando i dati, la loro interpretazione permette di derivare informazione. Dato un insieme di stringhe, alcune interessanti domande emergono: “queste stringhe sono correlate?”, e se lo sono, “possiamo misura la loro correlazione?”. La definizione di un grado di similarit`a tra stringhe risulta essere fortemente importante. Varie definizioni di similarit`a tra stringhe sono state definite nella letteratura, derivanti dal concetto di metrica in matematica. Una delle pi`u famose metriche di similarit`a tra stringhe `e la edit distance, definita come il numero minimo di edit operation necessarie a trasformare una stringa in un’altra. Tuttavia, le varie definizioni presentano un’assunzione chiave: simboli uguali tra le stringhe rappresentano la stessa identica informazione, mentre simboli diversi introducono una qualche di↵erenza. Questa assunzione risulta essere estremamente riduttiva: esistono casi in cui l’identit`a tra simboli sembra non essere sufficiente a definire una similarit`a, e nel caso in cui non ci siano simboli in comune tra due stringhe, si pu`o verificare che simboli diversi rappresentino la stessa informazione. Inoltre, in alcuni casi una mappatura one-to-one tra i simboli risulta inefficace, quindi si necessita una mappatura many-to-many. La necessit`a di avere una metrica di similarit`a tra stringhe che sia in grado di catturare correlazioni nascoste tra le stringhe emerge, ove il concetto chiave `e rappresentato dal considerare che simboli di↵erenti possono esprimere concetti simili. Lo scopo di questa tesi `e di contribuire in questo scenario. In primis, un framework che generalizza la maggior parte delle metriche di similarit`a tra stringhe (basate sull’identit`a tra simboli) viene presentato, idoneo a scenari di applicazione in cui sono presenti stringhe definite su alfabeti eterogenei. La Multi-Parameterized Edit Distance (una generalizzazione della edit distance con il supporto del framework) viene definita formalmente e studiata dal punto di vista della complessit`a computazionale. In seguito, di↵erenti euristiche, definite, implementate e testate, vengono presentate, in modo da approcciarsi alle difficolt`a computazionali presenti. Varie euristiche sono presentate e tre di esse sono studiate, discusse e testate in dettaglio. Alcuni contesti di applicazione, studiati in questa tesi, sono quindi discussi, spaziando dal settore ingegneristico a quello informatico biomedico: anomaly detection nelle Wireless Sensors Area Network, analisi dei White Matter Fiber-Bundles e analisi degli Elettroencefalogrammi. Le conclusioni e una panoramica dei lavori futuri chiudono la tesi.
Tecniche per la valutazione distribuita di programmi logici
(2014-11-30) Barilaro, Rosamaria; Leone, Nicola; Terracina, Giorgio
Recent developments in IT, and in particular the expansion of networking technologies, have made quite common the availability of software architectures where data sources are distributed across multiple (physically-di erent) sites. As a consequence, the number of applications requiring to e ciently query and reason on natively distributed data is constantly growing. In this thesis we focus on the context in which it is necessary to combine data natively resides on di erent, autonomous and distributed sources and it is appropriate to deal with reasoning task to extract knowledge from the data, via deductive database techniques [1]. The aim is distributed evaluation of logic programs through an optimization strategy that minimizes the cost of the local process and data transmission. We considered that a single logic rule can be seen as a conjunctive query (possibly with negation), whose result must be stored in the head predicate. Then, starting from the conjunctive query optimization techniques, the idea is to extend the best results of these to evaluation of logic programs. In this context the methods based on structural analysis of the queries seem particularly promising. Indeed, logical rules often contain multiple interactions interactions among join variables [2]. In the case of simple queries (acyclic) there are several algorithms that ensure execution time with a polynomial upper bound. Structural methods [3, 4, 5, 6] attempt to propagate the good results of acyclic queries to larger classes of these, whose structure is cyclic, but with a low \degree of cyclicity". The Hypertree Decomposition technique [6] appears to be the most powerful since generalizes strongly all other structural methods and guarantees improved response times for each class of queries. Decomposition can be interpreted as an execution plan for the query, which rst requires the evaluation of the join associated with each cluster, and then requires the processing of the resulting join tree using a bottom-up approach. We used a weighted extension of Hypertree Decomposition [7] that combine structural analysis with evaluation of relevant quantitative information about the data, such as the number of tuples in relations, the selectivity of attributes and so on, and calculates minimum decompositions w.r.t. a cost function. We suitably modi ed this method in order to estimate the cost of data transmission between di erent sites resulting from the distribution of the sources and the correct evaluation of negation in rule bodies. According decomposition the query is transformed into a (tree-like) set of sub-queries which also allows the parallel evaluation of independent sub-query. We used parallel techniques combined with techniques for query optimization. We have adopted DLVDB [8, 9, 10, 11] as core reasoning engine, which allows to evaluate logic programs directly on database and combines appropriately expressive power of logic programming systems and the e cient data management of DBMSs. The interaction with databases is achieved by means ODBC connections, therefore, in case of distributed computing on network it allows to transparently access di erent sources and to express very simply distributed queries. We have implemented a prototype that we used to conduct the experiments. The preliminary results are very encouraging and showed the validity of the approach.