管理三元式的新思路，涉及到查詢時似乎可以借用Social Network的思想

2024-07-21 02:17:03

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供稿：網友

    今天參加了一次討論會，一個主題是social network的search方法，另一個是關于本體中添加刪除三元式時的一致性問題和環路解決方法。
    我對這次討論會的內容有一些想法，想法有幾個方面，但我發現它們是有聯系的
    首先是關于推理的問題。在討論會上提到sesame在加入一個三元式的時候選取一些規則盡可能作一些相對有價值的推理，我想能不能反其道而行之：使得整個模型中的三元式的數量盡可能少，也就是盡力去除可以被其他現有三元式推理出來的三元式，使得整個模型最小化。也就是說，在每次添加新的三元式的時候，要做的不是推理出更多的三元式，而是看看有沒有三元式可以刪除，并盡可能這樣做。一個例子：如果已經有a subclass b，a subclass c，那么新加入b subclass c時就可以去除a subclass c，因為它可以由另兩個三元式推理得到。這樣想的直接考慮是在應用中刪除三元式時不存在一致性等種種問題，可以直接刪除；相應的增加三元式時時間代價會大一些，但是空間代價小了。
    然而問題就是表面上看直接信息量少了很多，可能應用于查詢時的時間代價會很大，在查詢時可能要做很多推理。但我覺得也許這是可以解決的，這是我的第二個想法，關于social network。可不可以將所有的本體中的所有的實體看成一個個結點，它們也許組成了一個social network。這個需要進一步論證是否符合social network的定義和相關概念。我先假定是符合的?？紤]一個實際的查詢，比如可能需要知道兩個給定結點（實體）之間的關系（路徑），不妨就采用窮舉法，假定兩個結點之間最短可以通過k個關系聯結，假定每個結點的度數是a，那么窮舉的推理相當于a^k數量級，這個數量級理論上是不可接受的，但是實際上可能是可以接受的，原因如下：首先兩邊同時進行，也許指數可以減半，僅需要a^(k/2)就可以解決；第二，因為social network有小世界的性質，那么平均兩個結點可以通過大約6個關系就能連接，這樣k通常是小于6的，這樣開銷大約是a^3以內（統計意義上的）；另外，social network中，每個結點的度數是極其有限的，僅和有限的結點關聯，典型的值比如100（我隨意估計的），這樣整個推理次數大約是10^6（請注意這個數字已經不是數量級，而是實際的次數），這個值可能仍然不能接受，但我認為是可以繼續降低的，原因如下：
可以考慮social network中的社區的概念，每個結點更多的是和有限的結點關聯，它們組成了社區，社區內連接比較密集，我的理解就是：在一個社區內部，彼此之間路徑應當很短（否則就不叫社區了），比如大約1-2步就可以到達對方；社區間的聯系是相對比較稀疏的，那么可不可能去管理社區間的關系（通過某種方式記錄），也就是將關注的焦點抽象一下，在查詢時先關注社區級別的關系：如果兩個結點在一個社區中，顯然查詢是很快的；如果不在一個社區中，那么可以很容易找到社區間的關系，因為社區間的關系是很稀疏的，記錄并提供合理和有效的索引也許是有可能的，這樣建立社區間的聯系以后再考慮社區內的聯系，最終得到兩個結點的關系，其實與討論會上的所謂social netword的組織結構的search方式有類似。
沒有考慮太仔細，我這方面基本功還很薄

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