封闭世界假设英文解释翻译、封闭世界假设的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 closed-world assumption

分词翻译：

封闭的英语翻译：

close; seal
【计】 capsulation; encapsulation; latch-up; lock stock and barrel
【化】 blocking; blocking (of the indicator); sealing
【医】 lutation; seal; sealing

世界的英语翻译：

earth; welt; world
【法】 world

假设的英语翻译：

suppose; hypothesis; if; in case of; on the assumption that
【化】 hypothesis
【经】 hypothesis

专业解析

封闭世界假设（Closed World Assumption, CWA）的汉英词典视角详解

1. 定义与核心思想

封闭世界假设（Closed World Assumption, CWA）是知识表示与数据库领域的核心概念，指在特定系统（如数据库或逻辑程序）中，若某命题未被明确声明为真，则默认其为假。其核心逻辑可概括为：“未被系统显式包含的事实即视为不存在或错误”。例如，在关系数据库中，若查询“某员工是否拥有某项技能”时未检索到记录，系统会直接返回“否”，而非“未知”。

汉英对照关键术语：

封闭世界假设：Closed World Assumption (CWA)
默认假说：Default Negation
知识库：Knowledge Base

2. 与开放世界假设的对比

封闭世界假设与开放世界假设（Open World Assumption, OWA）形成对立。OWA认为系统未包含的信息状态为“未知”（如语义网中的RDF标准），而CWA则强制要求系统具备信息完备性。例如，在CWA下，数据库未录入“张三会法语”即推断“张三不会法语”；而OWA仅表示“系统无法确认张三是否会法语”。

3. 典型应用场景

数据库查询优化：SQL等关系数据库系统依赖CWA实现高效查询，通过否定缺失记录简化逻辑处理。
逻辑编程：Prolog等语言使用CWA支持“否定即失败”（Negation as Failure）机制，如规则 not(P) :- call(P), !, fail; true. 即基于CWA推导。
知识推理系统：受限领域专家系统（如医疗诊断）常采用CWA缩小假设空间，提升推理效率。

4. 局限性及争议

CWA的强假设可能导致知识不完备性风险。例如，在动态更新的系统中（如实时交通信息库），未录入的数据未必为假，此时CWA可能导出错误结论。因此，CWA更适用于静态或高度可控的知识环境。

参考文献

Russell, S., & Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. (定义与数据库应用)
Reiter, R. On Closed World Data Bases. Logic and Data Bases, 1978. (CWA与OWA对比)
Lloyd, J. W. Foundations of Logic Programming. Springer. (逻辑编程中的实现机制)

网络扩展解释

封闭世界假设（Closed-World Assumption, CWA）是逻辑学、人工智能和知识表示中的核心概念，其核心思想是：系统默认未被明确声明为真的事实即为假。以下是详细解释：

1.基本定义

核心原则：若知识库或系统中未明确包含某个命题，则默认该命题为假。例如，若教师名单中没有“小明”，则在CWA下推断“小明不是教师”。
形式化描述：在Horn子句逻辑中，若知识库无法推导出命题$P$，则假设$ eg P$成立。

2.应用场景

数据库系统：查询缺失记录时，默认记录不存在（如未查到航班信息则视为无此航班）。
分类任务：在封闭世界分类中，假设测试数据仅包含训练时已知的类别，未知类别样本会被直接拒绝（如垃圾邮件分类）。
逻辑编程：Prolog等语言基于CWA设计，未声明的规则或事实被视为不成立。

3.与开放世界假设（OWA）的对比

特征	封闭世界假设（CWA）	开放世界假设（OWA）
未知处理	默认未知为假	承认未知可能存在
适用领域	数据库、分类系统	语义网络、知识图谱
灵活性	严格，适合有限场景	更接近现实，但复杂度高

4.局限性

局部封闭假设：在知识图谱等场景中，可能仅对部分数据采用CWA（如未收录的实体默认不存在），但需权衡准确率。
逻辑冲突风险：若知识库不完整，CWA可能导致错误推论（如遗漏教师名单中的真实记录）。

封闭世界假设通过简化未知事实的处理提升效率，适用于结构化且边界明确的问题，但需注意其与开放世界假设的互补性。实际应用中需根据场景选择假设类型。