gtr*_*rak 47 artificial-intelligence data-modeling drools prolog datalog
另一个人没有在实践中有什么好处呢？我理解他们所做的事情,但他们在实际使用中的局限性和能力是什么？我正在考虑Drools vs一个新的AI项目的java prolog,但对其他建议持开放态度.在复杂的关系数据集或替代方案上进行推理有哪些流行的方法？
Con*_*lls 46
向后链接(la Prolog)更像是找到初始条件形成通向目标的路径.在一个非常基本的层面上,它是从你的目标向后搜索,找到能够实现它的条件.
后向链接用于疑问应用程序(查找满足特定标准的项目) - 后向链接应用程序的一个商业示例可能是查找特定再保险合同涵盖哪些保险单.
正向链接(la CLIPS)匹配条件,然后根据这些条件生成推断.这些条件可以反过来匹配其他规则.基本上,这需要一组初始条件,然后从这些条件中得出所有推论.
推断(如果声明)也可以是可以触发外部操作的操作或事件.这在事件驱动的系统中很有用,因为规则集可以配置为(例如)启动工作流或其他一些操作.这种类型的规则引擎是商业应用中最常用的.
事件驱动系统是正向链规则引擎的常见应用.正向链接应用的一个示例可以是电信计划供应引擎(通常用于管理移动电话计划).输入具有特定计划的特定用户将触发在各种电话交换机,计费系统,财务,CRM系统等中设置的一系列项目.
Tec*_*ogy 20
关注的答案非常好.当被要求将差异煮沸时,我通常会说:
大量输出假设+前面的大量数据=>使用正向链接
较少的输出假设+必须查询数据=>使用后向链接
但这只是一个经验法则,而不是诫命.
小智 5
在旧的旧的旧专家系统时代，他们曾经说过前向链接有利于环顾四周（检查可能发生的情况），而后向链接有利于确认（检查“是否”确实存在）。
思考配置（前向链接，XCON [1]）和医学诊断（MYCIN）[2]