关于概率推理数据库理论
摘要：建模不确定性的框架中，既可以给予信任和怀疑以独立且一流的地位。我们采用概率论作为操作不确定性的数学形式。一个智能体可以以置信水平的形式表达对一段信息的知识的不确定性，其中置信水平由一个概率区间对组成，分别对应于信任和怀疑。置信水平空间自然地引出了三格的概念，类似于Fitting的双格概念。直观地，这种三格中的点可以根据真实性、信息性或精确性进行排序。我们通过将置信水平与经典推理数据库的事实和规则相关联，开发了一个概率性演绎数据库的框架。尽管三格结构为定义概率性演绎数据库的语义提供了多种选择，但我们选择基于真实性顺序的语义，因为我们发现这种语义与经典演绎数据库的框架最接近。除了提出基于估值的声明性语义和基于不动点理论的等价语义之外，我们还提出了一个证明过程，并证明其良构和完备性。我们证明了经典的Datalog查询程序具有多项式时间的数据复杂性，而在概率性演绎数据库框架中，某些查询程序甚至无法在某些输入数据库上终止。我们在我们的框架中确定了一个大而自然的实际感兴趣的查询程序类，并证明了该类程序具有多项式时间的数据复杂性，即它们不仅会在每个输入数据库上终止，而且在输入数据库大小的多项式步骤内保证终止。
作者：Laks V. S. Lakshmanan and Fereidoon Sadri
论文ID：cs/0312043
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2007-05-23