新理论研究递归SHACL形状学习的拟合问题

一篇被 ISWC26 接收的论文（arXiv:2607.27934）研究了从知识图谱中自动学习 SHACL 形状表达式的理论问题：给定正例与反例节点集合，计算一个能拟合这些示例的形状表达式。研究对象限定在对应描述逻辑 ELI* 的 SHACL 核心片段，并考虑 well-founded、stable 与 supported 三种递归语义。 论文解决了两个核心问题——拟合表达式是否存在以及如何计算最具体的拟合，并给出二者紧的指数时间上界，同时在相关特殊情形下证明了多项式时间界。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。