Bài giảng cơ sở dữ liệu - Bài 1: Cơ sở dữ liệu suy diễn

1Bài 1, phần 1: Cơ sở dữ liệu suy diễn PGS.TS. Đỗ Phúc Khoa Hệ thống thông tin Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM 2Nội dung „ Cơ sở dữ liệu suy diễn (CSDLSD) „ Dạng luật trong CSDLSD „ Vị từ được suy và vị từ nền „ Luật không đệ qui „ Tạo dữ liệu qua phép AND, OR, NOT „ Suy diễn với luật không đệ qui „ Suy diễn với luật đệ qui 3Cơ sở dữ liệu suy diễn „ Cơ sở dữ liệu suy diễn tích hợp cơ sở dữ liệu và lập trình logic. „ Lập trình logic có thế mạnh là khả năng diễn đạt tri thức, ràng buộc toàn vẹn. „ Cơ sở dữ liệu có khả năng quản trị dữ liệu, bảo mật dữ liệu. „ Cơ sở dữ liệu suy diễn có khả năng sử dụng các tính năng của lập trình logic để thực hiện các suy diễn nhằm tạo ra thông tin mới dựa trên các luật suy diễn và dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. 4Dạng luật trong CSDLSD „ Luật có dạng tổng quát: H: - G1 & G2 & Gk „ Với H là phần đầu hay kết luận của luật. „ G1 & G2 & Gk là phần thân của luật. „ Các Gk là đích con hay tiền đề của luật. 5Luật suy diễn „ parent(X,Y): - father(X,Y) | mother(X,Y) „ Với father, mother, parent là các vị từ X,Y là các biến. „ Mỗi vị từ p(X,Y,Z) ứng với một quan hệ P(X,Y,Z) trong CSDL 6Vị từ được suy và vị từ nền „ Vị từ được suy IDB (intensional predicate): là vị từ xuất hiện trong phần kết luận của luật. Vị từ được suy cũng có thể xuất hiện trong phần thân của luật. „ Vị từ nền EDB (extensional predicate): ứng với một quan hệ được lưu trữ trong CSDL. „ Một vị từ có thể nhận được giá trị đúng hay sai. Nếu p là vị từ nền và P là quan hệ nền thì p(a,b,c) với a, b, c là đối sẽ có giá trị đúng nếu bộ (a,b,c) sẽ tạo được trong tiến trình suy diễn. 7„ Vị từ ở phần đầu không xuất hiện trong phần thân của luật. „ Ví dụ: „ sibling(X,Y): - parent(Z,X) & mother(Z,Y). Luật không đệ qui 8Luật đệ qui „ Vị từ ở phần đầu xuất hiện trong phần thân của luật. „ Ví dụ: „ ancestor(X,Y): - parent(X,Y). „ ancestor(X,Y): - parent(X,Z) & ancestor(Z,Y) 9Tạo dữ liệu qua phép AND Phép AND(&) được xây dựng trên cơ sở phép kết và phép chiếu của đại số quan hệ. „ Với luật t(a,b,d,e):- r(a,b,c) & s(c,d,e), quan hệ trong T(a,b,d,e) ứng với vị từ t(a,b,d,e):được tính theo cách sau: „ T(a,b,d,e) = Πa,b,d,e ( R(a,b,c) ∞ S(c,d,e) ). „ Nếu dùng câu SQL, ta có câu lệnh tương ứng: „ SELECT r.a, r.b, s.d, s.e „ FROM table r, table s „ WHERE r.c = s.c. 10 Tạo dữ liệu qua phép OR „ Phép OR (|) được xây dựng trên cơ sở phép hợp sau đây: t(a,b,c): - r(a,b,c) | s(a,b,c) „ Quan hệ T(a,b,c) trong t(a,b,c) được tính theo cách: T(a,b,c) = R(a,b,c) ∪ S(a,b,c) „ Nếu dùng SQL, ta có câu lệnh tương ứng : „ SELECT * „ FROM table1 r „ UNION SELECT * FROM table2 r INTO table t 11 Tạo dữ liệu qua phép NOT (∼) „ Phép not(∼) được xây dựng trên cơ sở phép hiệu, ví dụ: „ t(a,b,c): - r(a,b,c) & (∼s(a,b,c)) „ Quan hệ được suy T(a,b,c) của vị từ t(a,b,c) được tính theo cách sau: „ t(a,b,c) = r(a,b,c) \ s(a,b,c) „ Nếu dùng SQL, ta có thể cài đặt như sau: „ SELECT a, b, e „ FROM table r „ WHERE a NOT IN (SELECT a FROM s) 12 Suy diễn với luật không đệ qui „ So khớp và đồng nhất biến „ So sánh các thành phần để tìm vị từ và sự kiện trong tiến trình suy diễn. Sau khi so khớp sẽ xảy ra tiến trình đồng nhất biến theo nghĩa thay thế biến bằng một giá trị cụ thể. Xét hai luật sau: „ r1: grandfather(X,Y): -father(X,Z) & parent(Z,Y) „ r2: parent(X,Y): - father(X,Y) | mother(X,Y) 13 So khớp và đồng nhất biến „ Quan hệ Father(A,B), Mother(A,B) được mô tả bằng vị từ father(A,B), mother(A,B) (hay EDB). „ Từ các vị từ ngoài, nhờ các luật suy diễn chúng ta có thể tạo các quan hệ cho các IDB là Parent(A,B) hay grandfather(A,B). 14 Đồ thị suy diễn Có thể mô tả các luật suy diễn bằng đồ thị suy diễn. Ví dụ với hai luật trên ta có thể tạo đồ thị dạng cây suy diễn ở hình sau: 15 Tiến trình suy diễn „ Trong tiến trình suy diễn để tạo quan hệ cho vị từ được suy grandfather(X,Y) „ Cần tạo các quan hệ cho các vị từ father(X,Z) và parent(Z,Y). 16 Tiến trình suy diễn (tt) „ Do father(X,Z) là quan hệ nền nên chỉ cần thẩm định parent(Z,Y) bằng cách so khớp và đồng nhất biến để có dạng sau: „ parent(Z,Y):- father(Z,Y) | mother(Z,Y) „ Với vị từ nền father(Z,Y) chúng ta sử dụng so khớp và đồng nhất biến theo thứ tự xuất hiện của đối trong vị từ và thứ tự xuất hiện trường trong quan hệ nền. 17 Tiến trình suy diễn (tt) „ Từ quan hệ father(F,C), chúng ta có các đồng nhất biến sau cho father(X,Z) và father(Z,Y). „ FATHER (F C ) father( X Z ) father( Z Y ) „ an son an son an son „ loc vinh loc vinh loc vinh 18 Phân giải luật không đệ qui Có hai bước chính là: „ Tạo cây suy diễn theo các luật. „ Duyệt cây để thẩm định và tạo sinh dữ liệu cho vị từ được suy. „ Với hai luật: „ r1: sibling(X,Y):- parent(X,Z) & parent(Z,Y) & (XY) „ r2: parent(X,Y):- father(X,Y) | mother(X,Y) 19 Phân giải luật không đệ qui (tt) „ Vị từ được suy sibling(X,Y) với các đích sibling(A,B) sẽ được thẩm định như sau: „ Tìm luật so khớp được với đích và thực hiện đồng nhất biến. „ Tạo cây con có gốc chính là đích của bài toán. Xử lý đệ qui với các đích con là các lá của cây con vừa mới tạo được. Nếu vị từ trong lá là vị từ nền thì không thể mở rộng được cây con. 20 Đồ thị suy diễn 21 Tạo ra các quan hệ IDB trên đồ thị suy diễn „ Sau khi đã tạo xong đồ thị suy diễn, duyệt cây để tạo sinh dữ liệu cho các vị từ được suy. Ý tưởng của thuật toán như sau: „ Tìm luật có phần đầu so khớp được với đích. „ Tạo dữ liệu cho các vị từ trong phần thân của luật. „ Thực hiện các phép toán logic để tạo dữ liệu cho vị từ được suy. 22 Tạo ra các quan hệ IDB trên đồ thị suy diễn (tt) 23 Suy diễn với luật đệ qui „ Xét hai luật: „ r1: ancestor(X,Y) :- parent(X,Y) „ r2: ancestor(X,Y) :- parent(X,Z) & ancestor(Z,Y) „ Với parent(X,Y) là vị từ nền, ancestor(X,Y) là vị từ được suy và các luật có dạng đệ qui. Quan hệ parent(X,Y) ứng với các bộ sau đây: „ parent(X,Y)={(j,f)(j,h)(k,g)(k,i)(f,c)(f,e)(g,c)(h,d)(i,d) (c,a)(d,a)(d,b)(e,b)} „ Với đích cần tìm là query parent(j,W) theo nghĩa j là tổ tiên của ai? Một phần của cây suy diễn cho các luật và đích nêu trên được trình bày ở hình 5.4. 24 Tiến trình mở rộng cây suy diễn 25 Tạo dữ liệu cho các quan hệ