Defaults in deduktiven Datenbanken
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6.2. TOP-DOWN 151Identifikatoren für die zusammengesetzten potentiellen Antworten erzeugt werden, mußman die Duplikatelim<strong>in</strong>ierung explizit programmieren (etwa mit e<strong>in</strong>er Tabelle, <strong>in</strong> derdarüber Buch geführt wird, welche der ursprünglichen potentiellen Antworten <strong>in</strong> e<strong>in</strong>erzusammengesetzten Antwort stecken). Bei e<strong>in</strong>em NF 2 -Datenbanksystem geschieht e<strong>in</strong>esolche Duplikatelim<strong>in</strong>ierung natürlich automatisch, ist aber nicht weniger aufwendig.6.2 Top-DownIn diesem Abschnitt wird e<strong>in</strong> ”top-down“ Algorithmus zur Anfrage-Bearbeitung angegeben,der also von der Anfrage ausgehend rekursiv Unteranfragen bearbeitet, die schließlichmit den Fakten direkt beantwortet werden können. Im Unterschied zum ”bottom-up“Algorithmus wird hier zielgerichtet vorgegangen, dafür kann dieselbe Unteranfrage abermehrfach auftreten und die Vorteile e<strong>in</strong>er mengenorientierten Arbeitsweise werden nichtgenutzt. Die aus der logischen Programmierung bekannte SLDNF-Resolution [Llo87] iste<strong>in</strong> ”top-down“ Algorithmus für Hornklauseln mit Negations-<strong>Defaults</strong>. Ziel ist es hier,e<strong>in</strong>en ähnlichen Algorithmus für beliebige Klauseln und <strong>Defaults</strong> zu entwickeln.Der hier vorgeschlagene Algorithmus hat gewisse Ähnlichkeiten zu den Algorithmenaus [Prz89, G<strong>in</strong>89, BG89]. Alle diese Algorithmen prüfen allerd<strong>in</strong>gs die Anwendbarkeit der<strong>Defaults</strong> <strong>in</strong> e<strong>in</strong>er eigenen zweiten Phase, während der hier angegebene Algorithmus diesso früh wie möglich tut (verzahnt mit der Berechnung der Antworten). Dies ist e<strong>in</strong>erseitse<strong>in</strong> Effizienzvorteil, andererseits aber auch nötig, um disjunktive Antworten zu berechnen:Da die Antworten von unterschiedlichen Extensionen abhängen, braucht man hier e<strong>in</strong>eRückkopplung von der Prüfung der <strong>Defaults</strong> zu dem eigentlichen Beweiser. Außerdemwird dadurch die Ähnlichkeit zur SLDNF-Resolution größer, die negative Literale ja auchsofort auswertet. Wie <strong>in</strong> der E<strong>in</strong>leitung erläutert wurde, ist es gerade diese Ähnlichkeit,die auf effiziente Implementierungen hoffen läßt.[Prz89, G<strong>in</strong>89, BG89] basieren ihrerseits wieder auf [Rei80]: Hierher stammt die Idee,die Benutzung von <strong>Defaults</strong> <strong>in</strong> Beweisen zuzulassen, aber über die verwendeten <strong>Defaults</strong>Buch zu führen.OL-ResolutionAuch <strong>in</strong> diesem Abschnitt wird so vorgegangen, daß e<strong>in</strong> aus der Literatur bekannter Beweiserum <strong>Defaults</strong> erweitert wird. Es wird hier die OL-Resolution [CL73] verwendet, aberman könnte auch e<strong>in</strong>e ganze Reihe anderer Beweiser auf entsprechende Weise erweitern.Die OL-Resolution ist e<strong>in</strong> Widerlegungsbeweiser, d.h. sie versucht, aus Φ ∪ {¬ψ} dieleere Klausel abzuleiten, also e<strong>in</strong>en Widerspruch. Gel<strong>in</strong>gt dies, so gilt Φ ⊢ ∃(ψ) (derExistenzabschluß entfällt natürlich, wenn ψ ke<strong>in</strong>e Variablen enthält).Als l<strong>in</strong>earer Resolventenbeweiser hat die OL-Resolution immer e<strong>in</strong>e aktuelle Zielklausel“( center clause“), zu der sie e<strong>in</strong> Axiom als Seitenklausel“ ( side clause“) h<strong>in</strong>zu-” ” ””nimmt, um die nächste Zielklausel abzuleiten. Die Zielklausel wird mit der Negation der