Vadalog
વાડાલોગ પ્રણાલી એ જ્ઞાન આલેખ વ્યવસ્થાપન પ્રણાલી (કેજીએમએસ) છે જે જ્ઞાન આલેખ પર જટિલ તર્ક તર્ક કાર્યો કરવા માટે એક ભાષા પ્રદાન કરે છે. તે જ સમયે, વાડાલોગ ડેટા સાયન્સ કાર્યોના સમગ્ર વર્ણપટને ટેકો આપવા માટે એક મંચ પ્રદાન કરે છેઃ ડેટા એકીકરણ, પૂર્વ-પ્રક્રિયા, આંકડાકીય વિશ્લેષણ, મશીન લર્નિંગ, અલ્ગોરિધમિક મોડેલિંગ, સંભવિત તર્ક અને અસ્થાયી તર્ક. તેની ભાષા નિયમ-આધારિત ભાષા ડેટાલોગના વિસ્તરણ પર આધારિત છે, જે આક્રમક સમાપ્તિ નિયંત્રણ વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કરતી ઉચ્ચ પ્રદર્શનવાળી ભાષા છે. વાડાલોગ ડેટા સાયન્સ પ્રવૃત્તિઓ અને સાધનોના સમગ્ર વર્ણપટને ટેકો આપી શકે છે. સિસ્ટમ પોસ્ટગ્રેએસક્યુએલ અને માયએસક્યુએલ જેવા રીલેશ્નલ ડેટાબેઝથી લઈને નિયો4જે જેવા ગ્રાફ ડેટાબેઝ સુધી બહુવિધ સ્રોતોમાંથી વાંચી અને જોડાઈ શકે છે, તેમજ મશીન લર્નિંગ ટૂલ્સ (દા. ત., વેકા અને સ્કિકિટ-લર્ન) અને વેબ ડેટા નિષ્કર્ષણ સાધન, ઓએક્સપાથનો ઉપયોગ કરી શકે છે. વધારાની પાયથોન લાઈબ્રેરીઓ અને એક્સ્ટેન્શન્સને પણ સિસ્ટમમાં સરળતાથી સંકલિત કરી શકાય છે. વાડાલોગ એ ઓક્સફર્ડ યુનિવર્સિટી, ટેક્નીશે યુનિવર્સિટી વિએનની નોલેજ ગ્રાફ લેબ અને બેંક ઓફ ઇટાલી વચ્ચેના સંયુક્ત પ્રયાસોનું પરિણામ છે. નોલેજ ગ્રાફ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ (KGMS) એ નોલેજ ગ્રાફ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ (KGMS) ને નોલેજ ગ્રાફનું સંચાલન કરવું પડે છે, જેમાં તથ્યો અને સંબંધોના રૂપમાં મોટી માત્રામાં માહિતીનો સમાવેશ થાય છે. સામાન્ય રીતે, તેને ત્રણ ઘટકોના જોડાણ તરીકે જોઈ શકાય છેઃ KBMS, એટલે કે, જ્ઞાન આધારિત વ્યવસ્થાપન પ્રણાલી, મોટા ડેટા, જે મોટા પ્રમાણમાં ડેટાને સંભાળવાની જરૂરિયાત છે, ખાસ કરીને જ્યારે તે ધ્યાનમાં લેવામાં આવે કે જ્ઞાન આલેખને બહુવિધ ડેટા સ્રોતો, કોર્પોરેટ અને જાહેર જ્ઞાન બંનેને એકીકૃત કરવા માટેના ઉકેલ તરીકે માનવામાં આવે છે, જેને મોટા જ્ઞાન આલેખમાં એકીકૃત કરી શકાય છે, (ડેટા) વિશ્લેષણ એ મશીન લર્નિંગ, ટેક્સ્ટ માઇનિંગ, ડેટા એનાલિટિક્સ અને ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન માટે હાલના સોફ્ટવેર પેકેજોની ઍક્સેસ પ્રદાન કરવાની અને તેમને એક જ પ્લેટફોર્મમાં એકસાથે જોડવાની જરૂર છે. વધુ તકનીકી દૃષ્ટિકોણથી, યોગ્ય કેજીએમએસને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે કેટલીક વધારાની જરૂરિયાતોને ઓળખી શકાય છેઃ ભાષાની વ્યાખ્યા અને ઉચ્ચ અભિવ્યક્ત શક્તિ સાથેની ઔપચારિકતા, ખર્ચ-અસરકારક માહિતીની તકરાર, તેના તમામ પગલાંઓમાં, ડેટાની સફાઈથી લઈને વેબ ડેટા નિષ્કર્ષણ અને ઘણા વિવિધ સ્રોતોમાંથી મોટા ડેટાની પહોંચ, કાર્યક્ષમ તાર્કિક, સંભવિત અને ઑન્ટોલોજિકલ તર્ક, ઓછી જટિલતા, બંને અવકાશ જટિલતા (મોટા ડેટાને નિયંત્રિત કરવા માટે) અને વાક્યરચના, ઇન્ટરફેસો (એપીઆઈ) ની દ્રષ્ટિએ ઘણા વિજાતીય ડેટા સ્રોતો, જેમ કે કોર્પોરેટ આરડીબીએમએસ, નોએસક્યુએલ અથવા આરડીએફ સ્ટોર્સ, વેબ, મશીન-લર્નિંગ અને એનાલિટિક્સ પેકેજો. અન્ય જરૂરિયાતોમાં કોડ દ્વારા પ્રસ્તાવિત વધુ લાક્ષણિક DBMS કાર્યો અને સેવાઓનો સમાવેશ થઈ શકે છે. વાડાલોગ સિસ્ટમ વાડાલોગ એક એવું પ્લેટફોર્મ પ્રદાન કરે છે જે ઉપર સૂચિબદ્ધ કેજીએમએસની તમામ જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરે છે. તે જ્ઞાન આલેખની ટોચ પર નિયમ-આધારિત તર્ક કાર્યો કરવા માટે સક્ષમ છે અને તે ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન અને મશીન લર્નિંગ જેવા ડેટા સાયન્સ વર્કફ્લોને પણ ટેકો આપે છે. તર્ક કાર્ય અને પુનરાવર્તન એક નિયમ એ સ્વરૂપની અભિવ્યક્તિ છેઃ-જ્યાંઃ શરીરના અણુઓ છે, તે માથાનો અણુ છે. એક નિયમ શરીરમાં રહેલા ચલોથી શરૂ કરીને નવા જ્ઞાનનું અનુમાન લગાવવાની મંજૂરી આપે છેઃ જ્યારે નિયમના મુખ્ય ભાગમાં તમામ ચલો સફળતાપૂર્વક સોંપવામાં આવે છે, ત્યારે નિયમ સક્રિય થાય છે અને તે હેડ પ્રેડિકેટના વ્યુત્પન્નમાં પરિણમે છેઃ ડેટાબેઝ અને નિયમોનો સમૂહ આપવામાં આવે છે, તર્ક કાર્યનો હેતુ નવા જ્ઞાનનું અનુમાન લગાવવાનો, ડેટાબેઝમાં સમૂહના નિયમો લાગુ કરવાનો (વિસ્તૃત જ્ઞાન) છે. છેલ્લા દાયકાઓમાં અપનાવવામાં આવેલ જ્ઞાનનું સૌથી વ્યાપક સ્વરૂપ નિયમોના સ્વરૂપમાં રહ્યું છે, પછી ભલે તે નિયમ-આધારિત પ્રણાલીઓ હોય, ઑન્ટોલોજી-આધારિત પ્રણાલીઓ હોય અથવા અન્ય સ્વરૂપો હોય અને તેને સામાન્ય રીતે જ્ઞાન આલેખમાં મેળવી શકાય છે. જ્ઞાન આલેખની પ્રકૃતિ પણ આ નિયમોમાં પુનરાવર્તનની હાજરીને ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ પાસું બનાવે છે. પુનરાવર્તનનો અર્થ એ છે કે તર્ક કાર્યનો અંતિમ જવાબ મેળવતા પહેલા સમાન નિયમોને ઘણી વખત બોલાવવામાં આવી શકે છે અને તે ખાસ કરીને શક્તિશાળી છે કારણ કે તે અગાઉના અનુમાનિત પરિણામો પર આધારિત અનુમાનને મંજૂરી આપે છે. આ સૂચવે છે કે પ્રણાલીએ એક વ્યૂહરચના પ્રદાન કરવી આવશ્યક છે જે સમાપ્તિની બાંયધરી આપે છે. વધુ તકનીકી રીતે, જો નિયમોના અમલીકરણ સાથે બાંધવામાં આવેલ નિર્ભરતા આલેખ ચક્રીય હોય તો પ્રોગ્રામ પુનરાવર્તિત હોય છે. પુનરાવર્તનનું સૌથી સરળ સ્વરૂપ એ છે કે જેમાં નિયમના વડા પણ શરીરમાં દેખાય છે (સ્વ-પુનરાવર્તિત નિયમો). ક્વેરી લેંગ્વેજ વાડાલોગ લેંગ્વેજ તર્ક પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે પરવાનગી આપે છે જેમાં પુનરાવર્તન પણ શામેલ છે. તે વાર્ડેડ ડેટાલોગ ± પર આધારિત છે, જે ભાષાઓના ડેટાલોગ ± પરિવાર સાથે સંબંધિત છે, જે ડેટાલોગને નિયમના શીર્ષમાં અસ્તિત્વના પરિમાણો સાથે વિસ્તરે છે અને તે જ સમયે નિર્ણાયકતા અને વ્યવહાર્યતા પ્રાપ્ત કરવા માટે તેના વાક્યરચનાને પ્રતિબંધિત કરે છે. અસ્તિત્વના નિયમોને ટુપલ જનરેટિંગ ડિપેન્ડન્સીઝ (ટી. જી. ડી. એસ.) તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. અસ્તિત્વના નિયમમાં નીચેનું સ્વરૂપ હોય છેઃ અથવા, વૈકલ્પિક રીતે, ડેટાલોગ વાક્યરચનામાં, તેને નીચે પ્રમાણે લખી શકાય છેઃ p (X, Z):-r (X). વાડાલોગમાં ચલ પ્રથમ ક્રમના તર્કમાં ચલ જેવા હોય છે અને ચલ તે જે નિયમમાં થાય છે તેના સ્થાનિક હોય છે. આનો અર્થ એ છે કે વિવિધ નિયમોમાં સમાન ચલ નામની ઘટનાઓ વિવિધ ચલોનો સંદર્ભ આપે છે. નિયત ડેટાલોગ ± નિયમોના સમૂહના કિસ્સામાં, જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ r (X, Y):-p (X). p (Z):-r (X, Z). બીજા નિયમમાં ચલ Z ખતરનાક હોવાનું કહેવાય છે, કારણ કે પ્રથમ નિયમ પરમાણુ r ની બીજી મુદતમાં નલ પેદા કરશે અને આ અણુ p મેળવવા માટે બીજા નિયમમાં ઇન્જેક્ટ કરવામાં આવશે, જે પ્રોગ્રામનો જવાબ શોધવાનો પ્રયાસ કરતી વખતે નલના પ્રસાર તરફ દોરી જશે. જો મનસ્વી પ્રચારને મંજૂરી આપવામાં આવે, તો તર્ક અનિશ્ચિત છે અને કાર્યક્રમ અનંત હશે. વોર્ડેડ ડેટાલોગ ± આ મુદ્દાને પાર કરીને પૂછે છે કે સમૂહમાં વ્યાખ્યાયિત દરેક નિયમ માટે, નિયમ સંસ્થાઓમાંના તમામ ચલો માથામાં ઓછામાં ઓછા એક અણુમાં સહઅસ્તિત્વ ધરાવતા હોવા જોઈએ, જેને વોર્ડ કહેવાય છે. સાવચેતીનો ખ્યાલ પ્રોગ્રામની અંદર ખતરનાક ચલનો ઉપયોગ કરવાની રીતને પ્રતિબંધિત કરે છે. અભિવ્યક્ત શક્તિની દ્રષ્ટિએ આ એક મર્યાદા હોવા છતાં, આ જરૂરિયાત સાથે અને તેના આર્કિટેક્ચર અને સમાપ્તિ અલ્ગોરિધમ્સને કારણે, વાર્ડેડ ડેટાલોગ ± મર્યાદિત સંખ્યામાં પગલાંઓમાં પ્રોગ્રામના જવાબો શોધવા માટે સક્ષમ છે. તે કોમ્પ્યુટેશનલ જટિલતા અને અભિવ્યક્ત શક્તિ વચ્ચે સારો વિનિમય પણ દર્શાવે છે, જે પી. ટી. આઈ. એમ. ઈ. માહિતીની જટિલતાને કબજે કરે છે, જ્યારે ઑન્ટોલોજિકલ તર્ક અને પુનરાવર્તન સાથે કાર્યક્રમો ચલાવવાની સંભાવનાને મંજૂરી આપે છે. વાડાલોગ એક્સ્ટેંશન વાડાલોગ તેની સંપૂર્ણતામાં વોર્ડ ડેટાલોગ ± ની પ્રતિકૃતિ બનાવે છે અને તેને એકવિધ એકત્રીકરણ (લઘુત્તમ, મહત્તમ, રકમ, પ્રોડ, ગણતરી સંચાલકો), સ્તરીકૃત નકારાત્મકતા, વિવિધ ડેટા પ્રકારો (શબ્દમાળાઓ, પૂર્ણાંક, ડબલ, તારીખ, બુલિયન, સમૂહ, સૂચિઓ, ચિહ્નિત શૂન્ય) માટે સમર્થન, ડેટા સ્રોતો અને બાહ્ય પુસ્તકાલયો સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવી તે વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે સમૃદ્ધ એનોટેશન મિકેનિઝમ જેવી ભાષામાં સમાવેશ સાથે વિસ્તરે છે. વધુમાં, સિસ્ટમ કાર્યક્ષમ ગણતરીને મંજૂરી આપવા માટે ઉચ્ચ ઇજનેરી માળખું પ્રદાન કરે છે. આ નીચેની બે રીતે કરવામાં આવે છે. ઇન-મેમરી પ્રોસેસિંગ આર્કિટેક્ચર અને પુલ સ્ટ્રીમ-આધારિત અભિગમ અપનાવવો, જે મેમરી વપરાશને મર્યાદિત કરે છે અથવા તેને અનુમાનિત બનાવે છે. આક્રમક સમાપ્તિ નિયંત્રણ વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કરીને, જે શક્ય તેટલી વહેલી તકે પીછો-આલેખ (જવાબો પેદા કરવા માટે વપરાય છે) બનાવતી વખતે પેટર્ન અને બિનજરૂરીતાને શોધી કાઢે છે અને જ્યારે તે થાય ત્યારે ગણતરીને કાપી નાખે છે. આ હકીકતોના આઇસોમોર્ફિઝમની વિભાવના સાથે જોડાયેલું છે, જે જવાબ મેળવવા માટે જરૂરી પગલાંની સંખ્યાને ઘટાડે છેઃ જો કોઈ હકીકત h એ h માટે આઇસોમોર્ફિક હોય, તો સિસ્ટમ માત્ર હકીકત h ના પીછો ગ્રાફનું અન્વેષણ કરશે. તેથી વાડાલોગ સિસ્ટમ ઑન્ટોલોજિકલ તર્ક કાર્યો કરવા માટે સક્ષમ છે, કારણ કે તે ડેટાલોગ પરિવાર સાથે સંબંધિત છે. વાડાલોગના લોજિકલ કોર સાથે તર્ક કરવાથી OWL 2 QL અને SPARQL (અસ્તિત્વના પરિમાણોના ઉપયોગ દ્વારા), અને ગ્રાફ એનાલિટિક્સ (પુનરાવર્તન અને એકત્રીકરણ માટેના સમર્થન દ્વારા) મેળવે છે. ભાષાની ઘોષણાત્મક પ્રકૃતિ કોડને વાંચવામાં સરળ અને વ્યવસ્થિત બનાવે છે. તત્ત્વશાસ્ત્રીય તર્ક કાર્યનું ઉદાહરણ વડાલોગ નિયમોના નીચેના સમૂહને ધ્યાનમાં લોઃ પૂર્વજ (Y, X):-વ્યક્તિ (X). પૂર્વજ (Y, Z):-પૂર્વજ (Y, X), પિતૃ (X, Z). પ્રથમ નિયમ જણાવે છે કે દરેક વ્યક્તિ માટે એક પૂર્વજ અસ્તિત્વમાં છે. બીજો નિયમ જણાવે છે કે, જો તે પિતૃ છે, તો તે પણ તેના પૂર્વજ છે. પ્રથમ નિયમમાં પૂર્વજોની આગાહીની પ્રથમ સ્થિતિમાં અસ્તિત્વના પ્રમાણની નોંધ લો, જે પીછો કરવાની પ્રક્રિયામાં નલ νi પેદા કરશે. આવા નલ પછી બીજા નિયમના વડા સુધી ફેલાય છે. ડેટાબેઝ D = {વ્યક્તિ (એલિસ), વ્યક્તિ (બોબ), પિતૃ (એલિસ, બોબ)} ને વિસ્તૃત તથ્યો અને તમામ સંલગ્ન પૂર્વજોની હકીકતો શોધવાની ક્વેરી સાથે તર્ક કાર્ય તરીકે ધ્યાનમાં લો. પીછો કરવાની પ્રક્રિયા કરીને, હકીકત પૂર્વજ (ν1, એલિસ) વ્યક્તિ (એલિસ) પર પ્રથમ નિયમને ટ્રિગર કરીને પેદા થાય છે. પછી, પૂર્વજ (ν1, એલિસ) અને પિતૃ (એલિસ, બોબ) પરના બીજા નિયમને સક્રિય કરીને પૂર્વજ (ν1, બોબ) બનાવવામાં આવે છે. છેવટે, પ્રથમ નિયમ વ્યક્તિ (બોબ) પર શરૂ થઈ શકે છે, પરંતુ પરિણામી હકીકત પૂર્વજ (ν2, બોબ) પૂર્વજ (ν1, બોબ) સાથે આઇસોમોર્ફિક છે, આમ આ હકીકત પેદા થતી નથી અને પીછો ગ્રાફના અનુરૂપ ભાગની શોધ કરવામાં આવતી નથી. નિષ્કર્ષમાં, પ્રશ્નનો જવાબ તથ્યોનો સમૂહ છે {પૂર્વજ (ν1, એલિસ), પૂર્વજ (ν1, બોબ)}. વધારાની વિશેષતાઓ ડેટા સાયન્સ ટૂલ્સ સાથે વાડાલોગનું એકીકરણ ડેટા બાઇન્ડિંગ્સ પ્રિમિટિવ્સ અને ફંક્શન્સ દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે. ડેટા બાઇન્ડીંગ પ્રિમિટિવ્સઃ બાઇન્ડીંગ બાહ્ય ડેટા સ્ત્રોતો અથવા ડેટાબેઝ, ફ્રેમવર્ક અથવા લાઇબ્રેરી જેવી સિસ્ટમો સાથે જોડાવાની મંજૂરી આપે છે અને સિસ્ટમને તેમની સાથે કેવી રીતે વ્યવહાર કરવો તે કહે છે. આમાં પોસ્ટગ્રેએસક્યુએલ અથવા માયએસક્યુએલ જેવી રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ સિસ્ટમ્સ સાથેના જોડાણો અને નિયો4જે જેવા ગ્રાફ ડેટાબેઝનો સમાવેશ થાય છે. મશીન લર્નિંગ લાઈબ્રેરીઓ (વેકા, સ્કિકિટ-લર્ન, ટેન્સરફ્લો) અને વેબ ડેટા નિષ્કર્ષણ સાધન, ઓએક્સપાથને એકીકૃત કરવું પણ શક્ય છે, જે વેબમાંથી સીધા ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ કહેવાતી ટિપ્પણીઓ દ્વારા શક્ય છેઃ તે ખાસ હકીકતો છે જે ચોક્કસ વર્તણૂકો સાથે અસ્તિત્વના નિયમોના સમૂહને વધારે છે. @input એનોટેશન સિસ્ટમને કહે છે કે પ્રોગ્રામના અણુ માટેની હકીકતો બાહ્ય ડેટા સ્રોતમાંથી આયાત કરવામાં આવે છે, દા. ત., એક રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ. @output એનોટેશન સ્પષ્ટ કરે છે કે પ્રોગ્રામના અણુ માટેની હકીકતો બાહ્ય લક્ષ્યમાં નિકાસ કરવામાં આવશે, દા. ત., પ્રમાણભૂત આઉટપુટ અથવા સંબંધિત ડેટાબેઝ. @bind, @mapping, @qbind જેવી અન્ય ટિપ્પણીઓ @input ટિપ્પણી અથવા @output ટિપ્પણી માટેના લક્ષ્યો માટે ડેટા સ્રોતોને કસ્ટમાઇઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે. વિધેયોઃ 'કસ્ટમ સમીકરણો કે જે અંકગણિત ઓપરેટર્સ, સ્ટ્રિંગ મેનીપ્યુલેશન અથવા સરખામણીનો ઉપયોગ કરે છે તેને પણ સમર્થન આપી શકાય છે. પાયથોનમાં લખાયેલ પુસ્તકાલયો પણ સક્ષમ છે અને તેમને સમર્પિત એનોટેશન @library સાથે સંકલિત કરી શકાય છે. આ સિસ્ટમ જ્યુપિટરલેબ પ્લેટફોર્મ સાથે એકીકરણ પણ પ્રદાન કરે છે, જ્યાં વાડાલોગ પ્રોગ્રામ્સ લખી અને ચલાવી શકાય છે અને આઉટપુટ વાંચી શકાય છે, જે પ્લેટફોર્મની કાર્યક્ષમતાનો ઉપયોગ કરે છે. તે પ્રોગ્રામની ચોકસાઈનું મૂલ્યાંકન કરવાની, તેને ચલાવવાની અને વાક્યરચના હાઇલાઇટિંગ, કોડ વિશ્લેષણ (કોડ સાચો છે કે ભૂલો છે કે કેમ તે તપાસવું) અને પરિણામોની સ્પષ્ટતા (પરિણામ કેવી રીતે મેળવવામાં આવ્યું છે) જેવા સાધનો દ્વારા આઉટપુટ તથ્યોની વ્યુત્પત્તિ પ્રક્રિયાનું વિશ્લેષણ કરવાની સંભાવના પણ આપે છેઃ આ તમામ કાર્યક્ષમતાઓ નોટબુકમાં એમ્બેડ કરવામાં આવે છે અને વાડાલોગ કોડ લખવામાં અને તેનું વિશ્લેષણ કરવામાં મદદ કરે છે. વિવિધ સંશોધન અને ઉદ્યોગ ક્ષેત્રોમાંથી વાસ્તવિક દુનિયાના ઘણા ઉપયોગના કેસોને સંબોધવા માટે વાડાલોગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. બાદમાં, આ વિભાગ નાણાકીય ક્ષેત્ર સાથે જોડાયેલા બે સુસંગત અને સુલભ કેસો રજૂ કરે છે. કંપની નિયંત્રણ પેઢીની માલિકીનો આલેખ એકમોને નોડ તરીકે અને શેરોને ધાર તરીકે દર્શાવે છે. જ્યારે કોઈ એકમ બીજા એકમ પર ચોક્કસ પ્રમાણમાં શેર ધરાવે છે (સામાન્ય રીતે સંપૂર્ણ બહુમતીમાં ઓળખાય છે), ત્યારે તે એકમ પર નિર્ણય લેવાની શક્તિનો ઉપયોગ કરી શકે છે અને આ કંપનીનું નિયંત્રણ અને વધુ સામાન્ય રીતે, જૂથ માળખું ગોઠવે છે. તમામ નિયંત્રણ સંબંધોની શોધ માટે વિવિધ દૃશ્યો અને ખૂબ જ જટિલ જૂથ માળખાઓની તપાસ કરવાની જરૂર છે, એટલે કે પ્રત્યક્ષ અને પરોક્ષ નિયંત્રણ. આ પ્રશ્નને નીચેના નિયમોમાં અનુવાદિત કરી શકાયઃ જો કોઈ કંપની કુલ ઇક્વિટીના 50 ટકાથી વધુની સીધી માલિકી ધરાવે છે, તો કંપની પરોક્ષ રીતે કંપનીને નિયંત્રિત કરે છે જો મધ્યસ્થી કંપનીઓના સમૂહને નિયંત્રિત કરે છે જે સંયુક્ત રીતે (એટલે કે, તેમના શેરનો સરવાળો) 50 ટકાથી વધુની માલિકી ધરાવે છે. આ નિયમો વાડાલોગ પ્રોગ્રામમાં લખી શકાય છે જે નીચેની જેમ તમામ નિયંત્રણ ધાર મેળવશેઃ નિયંત્રણ (X, X):-કંપની (X). નિયંત્રણ (X, Y):-નિયંત્રણ (X, Y), પોતાનું (Y, Z, W), V = સરવાળો (W, <Y>), V> 0.5.The પ્રથમ નિયમ જણાવે છે કે દરેક કંપની પોતાને નિયંત્રિત કરે છે. બીજો નિયમ કંપનીઓ દ્વારા નિયંત્રિત તમામ કંપનીઓ પર કંપનીઓ દ્વારા રાખવામાં આવેલા શેરોનો સરવાળો કરીને નિયંત્રણને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. કડી બંધ કરો આ દૃશ્ય એ નક્કી કરવા માટે છે કે કંપની માલિકીના આલેખમાં બે સંસ્થાઓ વચ્ચે કડી અસ્તિત્વમાં છે કે કેમ. આવા જોડાણોનું અસ્તિત્વ નક્કી કરવું સુસંગત છે, ઉદાહરણ તરીકે, બેંકિંગ દેખરેખ અને ધિરાણ યોગ્યતા મૂલ્યાંકનમાં, કારણ કે જો બંને આવા સંબંધ ધરાવે છે તો કંપની અન્ય કંપનીને લોન માટે બાંયધરી આપનાર તરીકે કામ કરી શકતી નથી. ઔપચારિક રીતે, બે કંપનીઓ અને નજીકની કડીમાં સામેલ હોય છે જોઃ (આર. પી.,) પ્રત્યક્ષ અથવા પરોક્ષ રીતે (આર. પી.,) ની 20 ટકા કે તેથી વધુ ઇક્વિટી ધરાવે છે, અથવા સામાન્ય તૃતીય પક્ષ પ્રત્યક્ષ અથવા પરોક્ષ રીતે 20 ટકા કે તેથી વધુ ઇક્વિટી ધરાવે છે અને બંનેની. આ નિયમો વાડાલોગ પ્રોગ્રામમાં લખી શકાય છે જે નીચેની જેમ તમામ નજીકની કડીની ધાર મેળવશેઃ mcl (X, Y, S):-on (X, Y, S). mcl (X, Z, S1 * S2):-mc1 (X, Y, S1), પોતાનું (Y, Z, S2). સીએલ1 (એક્સ, વાય):-એમસીએલ (એક્સ, વાય, એસ), ટીએસ = સરવાળો (એસ), ટીએસ> 0.2. સીએલ2 (એક્સ, વાય):-સીએલ1 (ઝેડ, એક્સ), સીએલ1 (ઝેડ, વાય), એક્સ! = વાય. ક્લોસલિંક (એક્સ, વાય):-સીએલ1 (એક્સ, વાય). ક્લોસલિંક (X, Y):-cl2 (X, Y). પ્રથમ નિયમ જણાવે છે કે બે કંપનીઓ અને માલિકીની ધાર દ્વારા જોડાયેલી સંભવિત નજીકની કડીઓ છે. બીજો નિયમ જણાવે છે કે, જો શેર સાથે શક્ય નજીકના જોડાણો હોય અને શેર ધરાવતી કંપની પાસે માલિકીની ધાર હોય, તો શેર સાથે નજીકના જોડાણો પણ શક્ય છે. ત્રીજો નિયમ જણાવે છે કે, જો પ્રત્યક્ષ કે પરોક્ષ રીતે માલિકી ધરાવતા તમામ આંશિક શેરોનો સરવાળો શેરની ઇક્વિટીના 20 ટકા કરતાં વધારે અથવા તેની બરાબર હોય, તો તે પ્રથમ વ્યાખ્યા અનુસાર ગાઢ કડીઓ છે. ચોથો નિયમ ક્લોઝ લિંક્સની બીજી વ્યાખ્યાને મોડેલ કરે છે, એટલે કે, થર્ડ-પાર્ટી કેસ. ડેટાલોગ પ્રોલોગ DBMS સિમેન્ટીક વેબ રૂલ લેંગ્વેજ ગ્રાફ ડેટાબેઝ સંદર્ભો ગ્રાફ ડેટાબેઝ ઘોષણાત્મક પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ પણ જુઓ.