I detta dokument diskuteras en metod för införande av ett probabilistiskt inferenssystem baserat på en utökad relationsdatamodell. Denna modell ger ett enhetligt tillvägagångssätt för en mängd olika tillämpningar såsom dynamisk pro gramming, lösa glesa linjära ekvationer och begränsning förökning. I detta arbete representeras sannolikhetsmodellen som en generaliserad relationsdatabas. Subse Quent probabilistiska förfrågningar kan behandlas som standard relationsförfrågningar. Konventionella system för databashantering kan lätt införas för att införa ett sådant system med ungefärliga resonemang. Probabilistiska modeller [4, 9, 10] används för att göra beslut under osäkerhet. Inputen till en probabilistisk modell är vanligtvis ett Bayesianskt nätverk [10]. Den kan också bestå av en uppsättning möjligheter som definierar ett Markovnätverk [4]. I detta dokument utgår vi ifrån att den proba bilistiska modellen beskrivs av ett Markov-nätverk. För denna modell kan förökningsmetoden [5, 6, 7, 12, 13] med fördel användas för att omvandla potentialerna till marginella fördelningar. Det finns en annan viktig anledning att karakterisera en probabilistisk modell av ett Markov nätverk, eftersom det har visat sig att ett sådant nätverk kan representeras som en generaliserad relationsdatabas (14, 15, 16]. Det vill säga, den probabilistiska modellen kan omvandlas till en likvärdig (utökad) relationell datamodell. Mer specifikt kan marginalen som motsvarar varje politisk fråga ses som en relation i relationsdatabasen. Dessutom bildar databassystemet som härrör från ett markovnätverk en acyklisk dependency [15], som har många önskvärda egenskaper [1, 8] i databastillämpningar. Eftersom den probabilistiska modellen nu representeras av en relativ datamodell, kan en begäran om sannolikhet uttryckt som en villkorlig sannolikhet omvandlas på motsvarande sätt till en standardförfrågan som ska utföras av databashanteringssystemet. Naturligtvis kan alla frågeoptimering tekniker användas direkt för att behandla denna fråga inklusive datastruktur modification. Dessa omvandlingar gör det således möjligt för oss att dra full nytta av sökoptimeraren och andra per formance förbättringsmöjligheter som finns i traditionella relationsdatabaser. Detta dokument, en uppföljare till presentationen i IPMU-konferensen [15], rapporterar om de tekniska detaljerna i samband med utformningen av ett probabilistiskt inferenssystem genom att omvandla ett Markov-nätverk till en relationsdatabas. Vår tidning är organiserad enligt följande. I avsnitt 2, för fullständighet, ser vi över en enhetlig relationell datamodell för både probabilistiska resonemang och databashanteringssystem. I avsnitt 3 visar vi att en faktoriserad sannolikhetsfördelning kan uttryckas som ett generellt acykliskt föreningsberoende. Metoden för att genomföra ett probabilistiskt slutledningssystem beskrivs i avsnitt 4. Först beskriver vi hur en relationsdatabas konstrueras för en given probabilistisk modell. Vi visar sedan att behandlingen av en begäran om bevisupptagning är likvärdig med behandlingen av en standard relationsfråga. Vi avslutar med att påpeka att det utvidgade relationsdatabassystemet faktiskt kan modellera ett antal till synes olika men nära relaterade tillämpningar [12]. Innan vi introducerar vår datamodell måste vi definiera några grundläggande begrepp som är relevanta för vår diskussion såsom: hypergrafer, faktoriserade distributioner och marginalisering. Då visar vi hur under vissa förhållanden en faktoriserad gemensam sannolikhetsfördelning kan uttryckas
Denna översättning av klickfunktionerna i ett Markov-nät till en allmän relationsdatabas är i huvudsak densamma som i REF.
A Method for Implementing a Probabilistic Model as a Relational Database
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}