提升动态连接树算法与论证攻击定义实践

### 提升动态连接树算法与论证攻击定义实践 在当今的技术领域中，有两个重要的研究方向值得我们深入探讨，一是提升动态连接树算法（LDJT）在关系时态模型中的应用，二是在社会经济系统决策中论证攻击关系的定义。 #### 提升动态连接树算法（LDJT） LDJT 主要用于关系时态模型的过滤和预测。它通过复用紧凑的一阶连接树（FO jtree）结构，高效地回答多个查询。 ##### 基本概念与构建 - **定义相关集合**：$H_t = \{φ(A)|C ∈G→| ∀A ∈A : A /∉N_{t - 1}\}$，即从$G→$的第一个时间片消除所有非接口概率随机变量（PRVs）、它们的因子和边。 - **构建 FO jtree**：LDJT 要确保在$G→$得到的 FO jtree 中，$I_{t - 1}$和$I_t$分别位于参数簇（parcluster）中。为此，它向$G→$添加因子$g_{I_{t - 1}}$和$g_{I_t}$，从$H_t$构建$J_t$，并将包含$g_{I_{t - 1}}$的参数簇标记为入簇（in - cluster），包含$g_{I_t}$的参数簇标记为出簇（out - cluster）。 ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(G→):::process -->|添加因子| B(gI_t-1和gI_t):::process B -->|构建| C(Jt):::process C -->|标记| D(入簇和出簇):::process ``` ##### 推理过程 - **初始时间步（t = 0）**： 1. 使用$J_0$，将$t = 0$的查询和证据传递给 LJT 进行查询回答。 2. 回答完所有查询后，使用出簇参数簇，对该参数簇中的所有非接口 PRVs 求和，结果保存到消息$α_0$中，它编码了当前状态。 3. $t$加 1。 - **后续时间步（t > 0）**： 1. 将$α_{t - 1}$添加到$J_t$的入簇中，恢复上一个时间步的状态。 2. 使用 LJT 进行过滤，在消息传递过程中，上一状态的信息通过 FO jtree 分布。 3. 查询回答后，对$J_t$出簇中的所有非接口 PRVs 求和，结果保存到消息$α_t$中，$t$加 1。 ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(t = 0):::process -->|使用J0和LJT| B(查询回答):::process B -->|处理出簇| C(生成α0):::process C -->|t加1| D(t > 0):::process D -->|添加αt-1到入簇| E(恢复状态):::process E -->|使用LJT过滤| F(消息传递):::process F -->|处理出簇| G(生成αt):::process G -->|t加1| D ``` ##### 算法代码 ```plaintext procedure LDJT(G0, G→, {Q}T_t=0, {E}T_t=0) t := 0 (J0, Jt, It) := DFO - JTREE(G0, G→) ```