I Datalog representeras saknade värden av Skolemkonstanter. Mer allmänt, i logisk programmering saknade värden, eller existentiellt kvantifierade variabler, representeras av termer byggda från Skolem functors. I en analogi med probabilistiska relationsmodeller (PRM) vill vi representera den gemensamma sannolikhetsfördelningen över saknade värden i en databas eller ett logiskt program med ett bayesiskt nätverk. Detta dokument presenterar en förlängning av logiska program som gör det möjligt att ange en gemensam sannolikhetsfördelning över termer som byggts från Skolem functors i pro gram. Vår förlängning är baserad på begränsning logik programmering (CLP), så vi kallar det utökade språket CLP (BN). Vi visar att CLP (BN) subsumes PRMs; detta större expressivitet bilar ger både fördelar och nackdelar för CLP (BN). Vi visar också att algoritmer från induktiv logik programmering (ILP) kan användas med endast mindre modifiering för att lära CLP (BN) program. En implementering av CLP (BN) är offentligt tillgänglig som en del av YAP Prolog på
Santos REF presenterade en förlängning av logiska program som gör det möjligt att ange en gemensam sannolikhetsfördelning över saknade värden i en databas eller ett logiskt program, analogt med PRMs.
CLP(BN): Constraint Logic Programming for Probabilistic Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}