我在尝试解决一个问题，其中约束的满足情况并非总是能被验证。我找到了很多关于灵活约束满足的论文，但那并不是我想要的。下面是一个例子：

P(Jim喜欢奶酪) = 0.8P(Joe喜欢奶酪) = 0.5P(Sam喜欢奶酪) = 0.2P(Jim和Sam是朋友) = 0.9P(Jim和Joe是朋友) = 0.5P(Joe和Sam是朋友) = 0.7

Charlie正在谈论两个喜欢奶酪的朋友。他最有可能在谈论谁？

我目前将这个问题视为一个约束满足问题：

[喜欢奶酪]   [喜欢奶酪] |                           | | /-------[alldiff]-------\ | |/                         \|[X]--------[朋友]--------[Y]  ?            ?             ?  |            |             |(Sam)        (Joe)         (Jim)

是否有现有的方法来处理这种类型的CSP？

用CSP来框定这个问题是否合适？

回答：

对于命题模型（其中每个变量都有一个独特的名称），你应该查看概率图模型（特别是马尔可夫网络）。它们与SAT和CSP非常密切相关，因为它们基本上是一种泛化，但仍然属于相同的复杂度类#P。

如果你对这些模型的简洁、一阶表示感兴趣，你应该研究统计关系学习或一阶概率模型（同义词）。在这里，模型以“提升”的形式表达。例如，可能使用在某个对象域上变化的变量的概率约束，如下所示：

on(?x,?y) => largerThan(?y,?x)

对这些模型的推理，如果不依赖于生成地面模型，则在提升概率推理领域进行。