如何防止Datalog规则修剪空值？

Question

我有以下事实和规则：

% frequents(D,P) % D=drinker, P=pub
% serves(P,B) % B=beer
% likes(D,B)

frequents(janus, godthaab).
frequents(janus, goldenekrone).
frequents(yanai, goldenekrone).
frequents(dimi,  schlosskeller).

serves(godthaab, tuborg).
serves(godthaab, carlsberg).
serves(goldenekrone, pfungstaedter).
serves(schlosskeller, fix).

likes(janus, tuborg).
likes(janus, carlsberg).

count_good_beers_for_at(D,P,F) :- group_by((frequents(D,P), serves(P,B), likes(D,B)),[D,P],(F = count)).
possible_beers_served_for_at(D,P,B) :- lj(serves(P,B), frequents(D,R), P=R).

现在，我想构建一个规则，当每个酒吧中可用的“喜欢”啤酒的数量大于0时，应该像谓词一样返回"true“。

当规则不返回元组时，我会认为谓词为true。如果谓词是假的，我计划让它返回没有一个“喜欢”啤酒的酒吧。

正如你所看到的，我已经有了一条规则，在特定的酒吧里，为一名饮酒者计算好的啤酒。我也有一条规定，规定我有多少可供饮用的啤酒。

DES> count_good_beers_for_at(A,B,C)

{                                           
  count_good_beers_for_at(janus,godthaab,2)
}
Info: 1 tuple computed.          

正如你所看到的，柜台没有归还那些经常光顾的酒吧，但是有0种喜欢的啤酒。我正计划用左外接来解决这个问题。

DES> is_happy_at(D,P,Z) :- lj(serves(P,B), count_good_beers_for_at(D,Y,Z), (Y=P))

Info: Processing:
  is_happy_at(D,P,Z) :-
    lj(serves(P,B),count_good_beers_for_at(D,Y,Z),Y = P).
{                                           
  is_happy_at(janus,godthaab,2),
  is_happy_at(null,goldenekrone,null),
  is_happy_at(null,schlosskeller,null)
}
Info: 3 tuples computed.

这几乎是对的，只是它也给了我不常去的酒吧。我试着增加一个额外的条件：

DES> is_happy_at(D,P,Z) :- lj(serves(P,B), count_good_beers_for_at(D,Y,Z), (Y=P)), frequents(D,P)

Info: Processing:
  is_happy_at(D,P,Z) :-
    lj(serves(P,B),count_good_beers_for_at(D,Y,Z),Y = P),
    frequents(D,P).
{                                           
  is_happy_at(janus,godthaab,2)
}
Info: 1 tuple computed.

现在我不知怎么地过滤掉了所有包含空的东西！我怀疑这是由于DES中的空值逻辑造成的。

我认识到，我可能是以错误的方式处理整个问题。任何帮助都是非常感谢的。

编辑:作业是"very_happy(D) ist wahr，genau dann wenn jede Bar，die Trinker besucht，wenigstens ein Bier ausschenkt，das er mag。“意思是"very_happy(D)是真的，当且仅当每个酒吧的饮酒者D拜访，至少提供一瓶啤酒，他喜欢“。因为这个任务是关于Datalog的，所以我认为不使用Prolog就可以解决这个问题。

Answer 1

我认为，对于您的指定，您应该使用基本的Datalog，而不滥用聚合。问题的重点是如何表达普遍量化的条件。我在谷歌上搜索了“通用量化数据”()，并在第一位置找到了断言：

一个普遍量化的条件只能用一个存在量化和否定的等价条件来表示。

在该PDF中，您还可以找到一个有用的示例(页面9& 10)。

因此，我们必须重新表述我们的问题。最后我得到了这样的代码：

not_happy(D) :-
  frequents(D, P),
  likes(D, B),
  not(serves(P, B)).

very_happy(D) :-
  likes(D, _),
  not(not_happy(D)).

这似乎是必需的：

DES> very_happy(D)

{                                           
}
Info: 0 tuple computed.          

请注意likes(D, _)，这是为了避免柳井和迪米被列为very_happy，而没有明确声明他们喜欢什么(抱歉，我的英语真的糟透了.)

编辑：对不起，但是上面的解决方案不起作用。我把它改写成这样：

likes_pub(D, P) :-
  likes(D, B),
  serves(P, B).

unhappy(D) :-
  frequents(D, P),
  not(likes_pub(D, P)).

very_happy(D) :-
  likes(D, _),
  not(unhappy(D)).

测试：

DES> unhappy(D)

{                                           
  unhappy(dimi),
  unhappy(janus),
  unhappy(yanai)
}
Info: 3 tuples computed.          

DES> very_happy(D)

{                                           
}
Info: 0 tuples computed.          

现在我们再加上一个事实：

serves(goldenekrone, tuborg).

我们可以看到修正后的代码结果：

DES> unhappy(D)

{                                           
  unhappy(dimi),
  unhappy(yanai)
}
Info: 2 tuples computed.          

DES> very_happy(D)

{                                           
  very_happy(janus)
}
Info: 1 tuple computed.          

Answer 2

也许不是你期待的答案。但是，您可以使用普通的Prolog，并且可以很容易地使用袋/3或setof/3内置谓词按查询进行分组。

?- bagof(B,(frequents(D,P), serves(P,B), likes(D,B)),L), length(L,N).
D = janus,
P = godthaab,
L = [tuborg,carlsberg],
N = 2

bagof/3的语义是这样的，它不计算给定查询的外部联接。查询通常由Prolog执行。首先对结果进行累加和键排序。最后，通过回溯返回结果。如果您的数据模拟不能没有空，那么是的，您必须过滤。

但是，当你只想知道是否存在一种受欢迎的啤酒时，你就不需要进入聚合体了。您可以通过查询直接完成它，而不需要任何聚合：

is_happy_at(D,P) :- frequents(D,P), once((serves(P,B), likes(D,B))).
?- is_happy_at(D,P).
D = janus,
P = godthaab ;
Nein

一次/1防止不必要的回溯。当Datalog看到is _ either _at/2中的投影时，它可能会自动不执行不必要的回溯，即B被投影。或者，您可能需要显式地使用与SQL对应的内容。或者最终您的datalog提供了一些与SQL存在相对应的内容，这些内容最接近于一次/1。

再见