Vadalog
وڈالوگ سسٹم ایک نالج گراف مینجمنٹ سسٹم (کے جی ایم ایس) ہے جو نالج گراف پر پیچیدہ منطق استدلال کے کاموں کو انجام دینے کے لیے ایک زبان پیش کرتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، وڈالوگ ڈیٹا سائنس کے کاموں کے پورے میدان عمل کی حمایت کرنے کے لیے ایک پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے: ڈیٹا انضمام، پری پروسیسنگ، شماریاتی تجزیہ، مشین لرننگ، الگورتھمک ماڈلنگ، ممکنہ استدلال اور عارضی استدلال۔ اس کی زبان اصول پر مبنی زبان ڈیٹالاگ، وارڈڈ ڈیٹالاگ ± کی توسیع پر مبنی ہے، جو ایک اعلی کارکردگی والی زبان ہے جو ایک جارحانہ اختتامی کنٹرول حکمت عملی کا استعمال کرتی ہے۔ وڈالوگ ڈیٹا سائنس کی سرگرمیوں اور ٹولز کے پورے میدان عمل کی حمایت کر سکتا ہے۔ یہ نظام متعلقہ ڈیٹا بیس، جیسے پوسٹگری ایس کیو ایل اور مائی ایس کیو ایل سے لے کر گراف ڈیٹا بیس، جیسے نیو 4 جے تک، کے ساتھ ساتھ مشین لرننگ ٹولز (جیسے ویکا اور سکٹ لرن)، اور ویب ڈیٹا ایکسٹریکشن ٹول، او ایکس پیتھ کا استعمال کر سکتا ہے اور متعدد ذرائع سے منسلک ہو سکتا ہے۔ اضافی ازگر کتب خانوں اور توسیعات کو بھی آسانی سے نظام میں ضم کیا جا سکتا ہے۔ وڈالوگ آکسفورڈ یونیورسٹی، ٹیکنیشے یونیورسٹی وائن کی نالج گراف لیب اور بینک آف اٹلی کے درمیان مشترکہ کوشش کا نتیجہ ہے۔ نالج گراف مینجمنٹ سسٹم (کے جی ایم ایس) ایک نالج گراف مینجمنٹ سسٹم (کے جی ایم ایس) کو نالج گراف کا انتظام کرنا ہوتا ہے، جس میں حقائق اور رشتوں کی شکل میں بڑی مقدار میں ڈیٹا شامل ہوتا ہے۔ عام طور پر، اسے تین اجزاء کے اتحاد کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے: کے بی ایم ایس، یعنی ایک نالج بیس مینجمنٹ سسٹم، بگ ڈیٹا، جو کہ بڑی مقدار میں ڈیٹا کو سنبھالنے کی ضرورت ہے، خاص طور پر جب اس بات پر غور کیا جائے کہ نالج گراف کو متعدد ڈیٹا ذرائع، کارپوریٹ اور عوامی علم دونوں کو مربوط کرنے کے حل کے طور پر سوچا گیا ہے، جسے بڑے نالج گرافوں میں ضم کیا جا سکتا ہے، (ڈیٹا) تجزیات مشین لرننگ، ٹیکسٹ مائننگ، ڈیٹا اینالیٹکس، اور ڈیٹا ویژوئلائزیشن کے لیے موجودہ سافٹ ویئر پیکجوں تک رسائی فراہم کرنے اور انہیں ایک ہی پلیٹ فارم میں یکجا کرنے کی ضرورت ہے۔ مزید تکنیکی نقطہ نظر سے، ایک مناسب کے جی ایم ایس کی وضاحت کے لیے کچھ اضافی تقاضوں کی نشاندہی کی جا سکتی ہے: کسی زبان کی تعریف اور اعلی اظہار طاقت کے ساتھ ایک رسمی حیثیت، لاگت سے موثر ڈیٹا جھگڑا، اس کے تمام مراحل میں، ڈیٹا کی صفائی سے لے کر ویب ڈیٹا نکالنے اور بہت سے مختلف ذرائع سے بڑے ڈیٹا تک رسائی، موثر منطقی، ممکنہ اور آنٹولوجیکل استدلال، کم پیچیدگی، دونوں کے لحاظ سے جگہ کی پیچیدگی (بڑے ڈیٹا کو سنبھالنے کے لیے) اور نحو، انٹرفیس (اے پی آئی) بہت سے متنوع ڈیٹا ذرائع تک رسائی کے لیے، جیسے کارپوریٹ آر ڈی بی ایم ایس، این او ایس کیو ایل یا آر ڈی ایف اسٹورز، ویب، مشین لرننگ اور تجزیاتی پیکیجز۔ دیگر ضروریات میں زیادہ عام ڈی بی ایم ایس افعال اور خدمات شامل ہو سکتی ہیں، جیسا کہ کوڈ نے تجویز کیا ہے۔ وڈالوگ سسٹم وڈالوگ ایک ایسا پلیٹ فارم پیش کرتا ہے جو اوپر درج کے جی ایم ایس کی تمام ضروریات کو پورا کرتا ہے۔ یہ علم کے گراف کے اوپر اصول پر مبنی استدلال کے کاموں کو انجام دینے کے قابل ہے اور یہ ڈیٹا سائنس کے ورک فلو کی بھی حمایت کرتا ہے، جیسے ڈیٹا ویژوئلائزیشن اور مشین لرننگ۔ استدلال کا کام اور تکرار ایک قاعدہ اس شکل کا اظہار ہے:-جہاں: جسم کے ایٹم ہیں، سر کا ایٹم ہے۔ ایک قاعدہ جسم میں موجود متغیرات سے شروع ہونے والے نئے علم کا اندازہ لگانے کی اجازت دیتا ہے: جب کسی قاعدے کے جسم میں موجود تمام متغیرات کو کامیابی کے ساتھ تفویض کیا جاتا ہے، تو قاعدہ فعال ہوجاتا ہے اور اس کے نتیجے میں ہیڈ پریڈیکیٹ کا مشتق ہوتا ہے: ڈیٹا بیس اور قواعد کے ایک سیٹ کو دیکھتے ہوئے، ایک استدلال کا کام نئے علم کا اندازہ لگانا، سیٹ کے قواعد کو ڈیٹا بیس (توسیعی علم) پر لاگو کرنا ہے۔ علم کی سب سے وسیع شکل جو پچھلی دہائیوں میں اپنائی گئی ہے وہ قواعد کی شکل میں رہی ہے، چاہے وہ اصول پر مبنی نظام ہو، آنٹولوجی پر مبنی نظام ہو یا دیگر شکلیں ہوں اور اسے عام طور پر علم کے گراف میں قید کیا جا سکتا ہے۔ علم کے گراف کی نوعیت بھی ان اصولوں میں تکرار کی موجودگی کو ایک خاص طور پر اہم پہلو بناتی ہے۔ تکرار کا مطلب یہ ہے کہ استدلال کے کام کا حتمی جواب حاصل کرنے سے پہلے ایک ہی اصولوں کو متعدد بار بلایا جاسکتا ہے اور یہ خاص طور پر طاقتور ہے کیونکہ یہ پہلے سے قیاس شدہ نتائج کی بنیاد پر ایک قیاس کی اجازت دیتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ نظام کو ایک ایسی حکمت عملی فراہم کرنی چاہیے جو خاتمے کی ضمانت دے۔ مزید تکنیکی طور پر، ایک پروگرام تکرار ہے اگر قواعد کے اطلاق کے ساتھ بنایا گیا انحصار گراف چکور ہے۔ تکرار کی سب سے آسان شکل وہ ہے جس میں کسی اصول کا سر بھی جسم میں ظاہر ہوتا ہے (خود تکرار کے اصول)۔ استفسار کی زبان وڈالوگ زبان استدلال کے سوالات کے جوابات دینے کی اجازت دیتی ہے جس میں تکرار بھی شامل ہے۔ یہ وارڈڈ ڈیٹالاگ ± پر مبنی ہے، جس کا تعلق زبانوں کے ڈیٹالاگ ± خاندان سے ہے جو ڈیٹالاگ کو قاعدے کے سروں میں وجودی مقدار کے ساتھ پھیلاتا ہے اور ساتھ ہی فیصلہ سازی اور ٹریکٹیبلٹی حاصل کرنے کے لیے اس کے نحو کو محدود کرتا ہے۔ وجود کے اصولوں کو ٹپل جنریٹنگ ڈیپینڈینسیوں (ٹی جی ڈی ایس) کے نام سے بھی جانا جاتا ہے۔ ایک وجودی اصول کی مندرجہ ذیل شکل ہوتی ہے: یا، متبادل طور پر، ڈیٹالوگ نحو میں، اسے اس طرح لکھا جا سکتا ہے: p (X, Z):-r (X)۔ وڈالوگ میں متغیرات فرسٹ آرڈر منطق میں متغیرات کی طرح ہوتے ہیں اور ایک متغیر اس اصول کے لیے مقامی ہوتا ہے جس میں یہ ہوتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ مختلف اصولوں میں ایک ہی متغیر نام کے واقعات مختلف متغیرات کا حوالہ دیتے ہیں۔ وارڈڈ ڈیٹالاگ ± قواعد کے ایک سیٹ کی صورت میں، جو مندرجہ ذیل پر مشتمل ہے: r (X، Y):-p (X)۔ پی (زیڈ):-آر (ایکس، زیڈ)۔ دوسرے اصول میں متغیر زیڈ کو خطرناک کہا جاتا ہے، کیونکہ پہلا اصول ایٹم آر کی دوسری میعاد میں کالعدم پیدا کرے گا اور اسے ایٹم پی حاصل کرنے کے لیے دوسرے اصول میں داخل کیا جائے گا، جس سے پروگرام کا جواب تلاش کرنے کی کوشش کرتے وقت کالعدم کا پھیلاؤ ہوتا ہے۔ اگر من مانی پروپیگنڈے کی اجازت دی جاتی ہے، تو استدلال ناقابل فیصلہ ہے اور پروگرام لامحدود ہوگا۔ وارڈڈ ڈیٹالاگ ± اس مسئلے پر قابو پا کر پوچھتا ہے کہ کسی سیٹ میں بیان کردہ ہر اصول کے لیے، رول باڈیز کے تمام متغیرات کو سر میں کم از کم ایک ایٹم میں ایک ساتھ رہنا چاہیے، جسے وارڈ کہا جاتا ہے۔ وارڈنیس کا تصور کسی پروگرام کے اندر خطرناک متغیر کو استعمال کرنے کے طریقے کو محدود کرتا ہے۔ اگرچہ اظہار کی طاقت کے لحاظ سے یہ ایک حد ہے، اس ضرورت کے ساتھ اور اس کے فن تعمیر اور اختتامی الگورتھم کی بدولت، وارڈڈ ڈیٹالاگ ± کسی پروگرام کے جوابات کو محدود تعداد میں مراحل میں تلاش کرنے کے قابل ہے۔ یہ کمپیوٹیشنل پیچیدگی اور اظہار کی طاقت کے درمیان ایک اچھی تجارت کا بھی مظاہرہ کرتا ہے، جس میں پی ٹی آئی ایم ای ڈیٹا کی پیچیدگی پر قبضہ ہوتا ہے جبکہ آنٹولوجیکل استدلال اور ریکرشن کے ساتھ پروگرام چلانے کے امکان کی اجازت دیتا ہے۔ وڈالوگ ایکسٹینشن وڈالوگ اپنی مکمل وارڈڈ ڈیٹالوگ ± میں نقل کرتا ہے اور اس کی زبان میں شمولیت کے ساتھ توسیع کرتا ہے: مونوٹونک ایگریگیشنز (منٹ، میکس، سم، پروڈ، کاؤنٹ آپریٹرز)، اسٹریٹیفائیڈ نیگیشن، مختلف ڈیٹا ٹائپز کے لیے سپورٹ (سٹرنگز، انٹیجر، ڈبل، ڈیٹ، بولین، سیٹ، لسٹس، مارکڈ نلز)، ڈیٹا سورس اور بیرونی لائبریریوں کے ساتھ تعامل کرنے کے طریقے کی وضاحت کرنے کے لیے بھرپور اینوٹیشن میکانزم۔ اس کے علاوہ، یہ نظام موثر حساب کتاب کی اجازت دینے کے لیے ایک انتہائی انجینئرنگ فن تعمیر فراہم کرتا ہے۔ یہ مندرجہ ذیل دو طریقوں سے کیا جاتا ہے۔ ان میموری پروسیسنگ فن تعمیر اور پل اسٹریم پر مبنی نقطہ نظر کو اپنانا، جو میموری کی کھپت کو محدود کرتا ہے یا اسے پیش گوئی کے قابل بناتا ہے۔ ایک جارحانہ اختتامی کنٹرول حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے، جو پیچھا گراف (جوابات پیدا کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے) کی تعمیر کے دوران نمونوں اور بے کار پن کا جلد از جلد پتہ لگاتا ہے اور جب وہ ہوتے ہیں تو حساب کو کاٹ دیتا ہے۔ یہ حقائق کے آئسومورفزم کے تصور سے جڑا ہوا ہے، جو جواب حاصل کرنے کے لیے درکار مراحل کی تعداد کو کم کرتا ہے: اگر کوئی حقیقت h، h کے لیے آئسومورفک ہے، تو نظام صرف حقیقت h کے تعاقب گراف کو تلاش کرے گا۔ اس لیے وڈالوگ نظام آنٹولوجیکل استدلال کے کاموں کو انجام دینے کے قابل ہے، کیونکہ اس کا تعلق ڈیٹالوگ خاندان سے ہے۔ وڈالوگ کے منطقی مرکز کے ساتھ استدلال کرنا او ڈبلیو ایل 2 کیو ایل اور ایس پی اے آر کیو ایل (وجودی مقدار کے استعمال کے ذریعے)، اور گراف تجزیات (تکرار اور جمع کرنے کی حمایت کے ذریعے) پر قبضہ کرتا ہے۔ زبان کی اعلانیہ نوعیت کوڈ کو پڑھنے میں آسان اور قابل انتظام بناتی ہے۔ آنٹولوجیکل استدلال کے کام کی مثال وڈالوگ قوانین کے درج ذیل سیٹ پر غور کریں: آباؤ اجداد (Y، X):-شخص (X)۔ آباؤ اجداد (Y، Z):-آباؤ اجداد (Y، X)، والدین (X، Z)۔ پہلا اصول بتاتا ہے کہ ہر شخص کے لیے ایک آباؤ اجداد موجود ہے۔ دوسرے اصول میں کہا گیا ہے کہ، اگر اس کا والدین ہے، تو وہ بھی اس کا آباؤ اجداد ہے۔ پہلے اصول میں آباؤ اجداد کی پیش گوئی کی پہلی پوزیشن میں وجودی مقدار کو نوٹ کریں، جو تعاقب کے طریقہ کار میں ایک صفر νi پیدا کرے گا۔ اس طرح کے صفر کو پھر دوسرے اصول کے سر پر پھیلایا جاتا ہے۔ ایک ڈیٹا بیس D = {شخص (ایلس)، شخص (باب)، والدین (ایلس، باب)} پر غور کریں جس میں توسیعی حقائق اور تمام شامل آباؤ اجداد کے حقائق کو تلاش کرنے کے استفسار کو استدلال کا کام سمجھا جائے۔ تعاقب کے طریقہ کار کو انجام دینے سے، حقیقت آباؤ اجداد (ν1، ایلس) شخص (ایلس) پر پہلے اصول کو متحرک کرکے پیدا ہوتا ہے۔ پھر، آباؤ اجداد (ν1، باب) آباؤ اجداد (ν1، ایلس) اور والدین (ایلس، باب) پر دوسرے اصول کو چالو کرکے بنایا جاتا ہے۔ آخر میں، پہلا قاعدہ شخص (باب) پر متحرک کیا جا سکتا ہے، لیکن اس کے نتیجے میں حقیقت آباؤ اجداد (ν2، باب) آباؤ اجداد (ν1، باب) کے ساتھ آئسومورفک ہے، اس طرح یہ حقیقت پیدا نہیں ہوتی ہے اور پیچھا گراف کے متعلقہ حصے کی کھوج نہیں کی جاتی ہے۔ آخر میں، سوال کا جواب حقائق کا مجموعہ ہے {آباؤ اجداد (ν1، ایلس)، آباؤ اجداد (ν1، باب)}۔ اضافی خصوصیات ڈیٹا سائنس ٹولز کے ساتھ وڈالوگ کا انضمام ڈیٹا بائنڈنگ پرائمیٹوز اور افعال کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا بائنڈنگ پرائمیٹوز: بائنڈنگ بیرونی ڈیٹا سورس یا سسٹم جیسے ڈیٹا بیس، فریم ورک یا لائبریری سے جڑنے کی اجازت دیتی ہے اور سسٹم کو بتاتی ہے کہ ان سے کیسے نمٹا جائے۔ اس میں پوسٹگری ایس کیو ایل یا مائی ایس کیو ایل جیسے ریلیشنل ڈیٹا بیس سسٹمز اور نیو 4 جے جیسے گراف ڈیٹا بیس کے ساتھ کنکشن شامل ہیں۔ مشین لرننگ لائبریریوں (ویکا، اسکائٹ لرن، ٹینسر فلو) اور ایک ویب ڈیٹا ایکسٹریکشن ٹول، او ایکس پیتھ کو مربوط کرنا بھی ممکن ہے، جو ویب سے براہ راست ڈیٹا کو بازیافت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ نام نہاد تشریحات کے ذریعے ممکن ہے: وہ خاص حقائق ہیں جو مخصوص طرز عمل کے ساتھ وجودی اصولوں کے مجموعے کو بڑھاتے ہیں۔ @input اینوٹیشن سسٹم کو بتاتا ہے کہ پروگرام کے ایٹم کے حقائق بیرونی ڈیٹا سورس سے درآمد کیے جاتے ہیں، مثال کے طور پر، ایک رشتہ دار ڈیٹا بیس۔ @output اینوٹیشن اس بات کی وضاحت کرتی ہے کہ پروگرام کے ایٹم کے حقائق کو بیرونی ہدف، مثال کے طور پر، معیاری آؤٹ پٹ یا رشتہ دار ڈیٹا بیس میں برآمد کیا جائے گا۔ دیگر تشریحات جیسے @bind، @mapping، @qbind اعداد و شمار کے ذرائع کو @input تشریح یا @output تشریح کے اہداف کے لیے حسب ضرورت بنانے کی اجازت دیتی ہیں۔ افعال: "کسٹم ایکسپریشنز جو ریاضی کے آپریٹرز، سٹرنگ ہیرا پھیری یا موازنہ کا استعمال کرتے ہیں، کی بھی حمایت کی جا سکتی ہے۔ ازگر میں لکھی گئی کتب خانوں کو بھی فعال کیا جاتا ہے اور انہیں وقف شدہ تشریح @library کے ساتھ مربوط کیا جا سکتا ہے۔ یہ نظام جپٹر لیب پلیٹ فارم کے ساتھ انضمام بھی فراہم کرتا ہے، جہاں وڈالوگ پروگراموں کو لکھا اور چلایا جا سکتا ہے اور آؤٹ پٹ کو پڑھا جا سکتا ہے، پلیٹ فارم کی فعالیتوں کا استحصال کرتے ہوئے۔ یہ پروگرام کی درستگی کا اندازہ کرنے، اسے چلانے اور آؤٹ پٹ حقائق کے مشتق عمل کا تجزیہ کرنے کا امکان بھی فراہم کرتا ہے جیسے کہ نحو کو نمایاں کرنا، کوڈ تجزیہ (یہ جانچنا کہ کوڈ درست ہے یا غلطیاں ہیں) اور نتائج کی وضاحتیں (نتیجہ کیسے حاصل کیا گیا ہے): یہ تمام فعالیت نوٹ بک میں سرایت کی گئی ہیں اور وڈالوگ کوڈ کو لکھنے اور تجزیہ کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ مختلف تحقیق اور صنعت کے شعبوں سے حقیقی دنیا کے استعمال کے بہت سے معاملات کو حل کرنے کے لیے وڈالوگ نظام کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مؤخر الذکر میں، یہ سیکشن مالیاتی ڈومین سے تعلق رکھنے والے دو متعلقہ اور قابل رسائی معاملات پیش کرتا ہے۔ کمپنی کنٹرول ایک کمپنی کی ملکیت کا گراف اداروں کو نوڈس کے طور پر اور حصص کو کناروں کے طور پر دکھاتا ہے۔ جب کسی ادارے کے پاس دوسرے پر حصص کی ایک خاص مقدار ہوتی ہے (عام طور پر مطلق اکثریت میں شناخت کی جاتی ہے)، تو وہ اس ادارے پر فیصلہ کرنے کا اختیار استعمال کرنے کے قابل ہوتا ہے اور اس سے کمپنی کا کنٹرول اور زیادہ عام طور پر گروپ کا ڈھانچہ تشکیل پاتا ہے۔ تمام کنٹرول تعلقات کی تلاش کے لیے مختلف منظرناموں اور بہت پیچیدہ گروپ ڈھانچوں، یعنی براہ راست اور بالواسطہ کنٹرول کی تحقیقات کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس سوال کا ترجمہ مندرجہ ذیل اصولوں میں کیا جائے: ایک کمپنی براہ راست کسی کمپنی کو کنٹرول کرتی ہے اگر وہ براہ راست کل ایکویٹی کے 50 فیصد سے زیادہ کی مالک ہے، ایک کمپنی بالواسطہ طور پر کسی کمپنی کو کنٹرول کرتی ہے اگر وہ انٹرمیڈیٹری کمپنیوں کے ایک سیٹ کو کنٹرول کرتی ہے جو مشترکہ طور پر (یعنی اپنے حصص کا مجموعہ) 50 فیصد سے زیادہ کی مالک ہے۔ ان اصولوں کو وڈالوگ پروگرام میں لکھا جا سکتا ہے جو تمام کنٹرول کناروں کو حاصل کرے گا جیسے کہ: کنٹرول (X، X):-کمپنی (X)۔ کنٹرول (X، Y):-کنٹرول (X، Y)، اون (Y، Z، W)، V = سم (W، <Y>)، V> 0.5.The پہلا قاعدہ بتاتا ہے کہ ہر کمپنی خود کو کنٹرول کرتی ہے۔ دوسرا قاعدہ کمپنیوں کے زیر انتظام تمام کمپنیوں کے حصص کا خلاصہ کرکے کنٹرول کی وضاحت کرتا ہے۔ یہ منظر نامہ اس بات کا تعین کرنے پر مشتمل ہے کہ آیا کمپنی کی ملکیت کے گراف میں دو اداروں کے درمیان کوئی تعلق موجود ہے یا نہیں۔ اس طرح کے روابط کے وجود کا تعین کرنا متعلقہ ہے، مثال کے طور پر، بینکنگ نگرانی اور کریڈٹ کی اہلیت کی تشخیص میں، کیونکہ ایک کمپنی کسی دوسری کمپنی کو قرضوں کے لیے ضامن کے طور پر کام نہیں کر سکتی اگر دونوں اس طرح کے تعلقات کا اشتراک کرتے ہیں۔ رسمی طور پر، دو کمپنیاں اور قریبی تعلق میں شامل ہیں اگر: (ریسپ۔،) براہ راست یا بالواسطہ طور پر (ریسپ۔،) کی 20 فیصد یا اس سے زیادہ ایکویٹی کا مالک ہے، یا ایک مشترکہ تیسرا فریق براہ راست یا بالواسطہ طور پر 20 فیصد یا اس سے زیادہ کا مالک ہے۔ ان اصولوں کو وڈالوگ پروگرام میں لکھا جا سکتا ہے جو تمام قریبی لنک کے کناروں کو حاصل کرے گا جیسے کہ: mcl (X, Y, S):-one (X, Y, S)۔ ایم سی ایل (ایکس، زیڈ، ایس 1 * ایس 2):-ایم سی 1 (ایکس، وائی، ایس 1)، اپنے (وائی، زیڈ، ایس 2)۔ سی ایل 1 (ایکس، وائی):-ایم سی ایل (ایکس، وائی، ایس)، ٹی ایس = سم (ایس)، ٹی ایس> 0.2. سی ایل 2 (ایکس، وائی):-سی ایل 1 (زیڈ، ایکس)، سی ایل 1 (زیڈ، وائی)، ایکس! = وائی۔ قریبی لنک (ایکس، وائی):-سی ایل 1 (ایکس، وائی)۔ قریبی لنک (X، Y):-cl2 (X، Y)۔ پہلے اصول میں کہا گیا ہے کہ دو کمپنیاں اور ملکیت کے کنارے سے منسلک ممکنہ قریبی روابط ہیں۔ دوسرے اصول میں کہا گیا ہے کہ، اگر کسی حصص کے ساتھ ممکنہ قریبی روابط ہیں اور حصص والی کمپنی کی ملکیت میں برتری موجود ہے، تو حصص کے ساتھ بھی ممکنہ قریبی روابط ہیں۔ تیسرے اصول میں کہا گیا ہے کہ اگر براہ راست یا بالواسطہ طور پر ملکیت کے تمام جزوی حصص کا مجموعہ حصص کی ایکویٹی کے 20 فیصد سے زیادہ یا اس کے برابر ہے، تو وہ پہلی تعریف کے مطابق قریبی روابط ہیں۔ چوتھا قاعدہ قریبی لنکس کی دوسری تعریف کا نمونہ ہے، یعنی تھرڈ پارٹی کیس۔ ڈیٹالاگ پرولاگ ڈی بی ایم ایس سیمنٹک ویب رول لینگویج گراف ڈیٹا بیس حوالہ جات گراف ڈیٹا بیس اعلانیہ پروگرامنگ زبانیں بھی دیکھیں۔