Abstrakt. Markov logik nätverk (MLNs) har framgångsrikt tillämpats på flera utmanande problem genom att ta en "programmering språk" metod där en uppsättning formler handkodas och vikter lärs från data. Eftersom slutsatsen spelar en viktig roll i denna process, skulle "programmering" med en MLN avsevärt underlättas genom att påskynda slutsatsen. Vi presenterar en ny meta-inference algoritm som utnyttjar den upprepade strukturen ofta närvarande i relationsdomäner för att påskynda befintliga inference tekniker. Vårt tillvägagångssätt samlar först frågorna bokstavliga och sedan utför full slutsats för endast en representant från varje kluster. Klustersteget ådrar sig endast en engångskostnad när vikter inlärs över en fast struktur.
Mihalkova och Richardson REF föreslår att klustra frågeatomer och sedan utföra full slutsats för endast en representant från varje kluster.
Speeding up inference in statistical relational learning by clustering similar query literals
{'venue': 'In Proceedings of the 19th International Conference on Inductive Logic Programming (ILP-09', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}