我在ACE数据挖掘套件中使用WARMR频繁模式算法。这里有一个玩具示例来说明我的问题。

假设你有20个例子（example(ex1))，…，example(ex20))），并且只有一个谓词，称之为quality，所以quality(E, X)表示E具有质量X。X可以取6个值：a，b，c，d，e和f，它们之间有关联：c是b，b是a（因此c也是a），f是e，e是d（因此f也是d）。可以想象成图形：

a - b - c
d - e - f

当WARMR挖掘频繁模式时，一旦一个分支/图形中的一个质量被包含，就不应该允许从同一分支中添加其他质量。例如，在第三级：

 example(A),quality(A,a),quality(A,d)

是一个有效的模式，但：

 example(A),quality(A,a),quality(A,c)

或

 example(A),quality(A,a),quality(A,b)

则不是。

我已经在.bk文件中包含了这个背景知识：

bond(b,a).bond(c,b).bond(f,e).bond(e,d).no_bond(a,d).no_bond(a,e).no_bond(a,f).bond(X,Y) :- bond(X,Z),bond(Z,Y).bond(X,Y) :- bond(Y,X).no_bond(X,Y) :- no_bond(Y,X).no_bond(X,Y) :- no_bond(X,Z),bond(Z,Y).

并且我尝试通过在.s文件中添加以下内容来强制执行上述条件：

rmode(quality(+E, #).constraint(quality(E, Q), not_occurs(bond(Q,_))).

和

rmode(quality(+E, #).constraint(quality(E, Q), user(X, no_bond(Q,_))).   

或

constraint(quality(E, Q), user(X, no_bond(Q,X))).

这些方法都没有奏效。任何帮助都将不胜感激。

回答：

所以有人向我建议了以下答案：

首先在背景知识中添加以下谓词：

branch1(E,X) :- quality(E,X), member(X, [a,b,c]).branch2(E,X) :- quality(E,X), member(X, [d,e,f]).

然后在设置文件中包含这些：

rmode(1:branch1(+E,#)).rmode(1:branch2(+E,#)).

这解决了我提出的问题。然而，我实际问题中的数据形成了一个有向树，因此这种“静态”分支方法不适用。