封閉世界假設英文解釋翻譯、封閉世界假設的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 closed-world assumption

分詞翻譯：

封閉的英語翻譯：

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

世界的英語翻譯：

earth; welt; world
【法】 world

假設的英語翻譯：

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

專業解析

封閉世界假設（Closed World Assumption, CWA）的漢英詞典視角詳解

1. 定義與核心思想

封閉世界假設（Closed World Assumption, CWA）是知識表示與數據庫領域的核心概念，指在特定系統（如數據庫或邏輯程式）中，若某命題未被明确聲明為真，則默認其為假。其核心邏輯可概括為：“未被系統顯式包含的事實即視為不存在或錯誤”。例如，在關系數據庫中，若查詢“某員工是否擁有某項技能”時未檢索到記錄，系統會直接返回“否”，而非“未知”。

漢英對照關鍵術語：

封閉世界假設：Closed World Assumption (CWA)
默認假說：Default Negation
知識庫：Knowledge Base

2. 與開放世界假設的對比

封閉世界假設與開放世界假設（Open World Assumption, OWA）形成對立。OWA認為系統未包含的信息狀态為“未知”（如語義網中的RDF标準），而CWA則強制要求系統具備信息完備性。例如，在CWA下，數據庫未錄入“張三會法語”即推斷“張三不會法語”；而OWA僅表示“系統無法确認張三是否會法語”。

3. 典型應用場景

數據庫查詢優化：SQL等關系數據庫系統依賴CWA實現高效查詢，通過否定缺失記錄簡化邏輯處理。
邏輯編程：Prolog等語言使用CWA支持“否定即失敗”（Negation as Failure）機制，如規則 not(P) :- call(P), !, fail; true. 即基于CWA推導。
知識推理系統：受限領域專家系統（如醫療診斷）常采用CWA縮小假設空間，提升推理效率。

4. 局限性及争議

CWA的強假設可能導緻知識不完備性風險。例如，在動态更新的系統中（如實時交通信息庫），未錄入的數據未必為假，此時CWA可能導出錯誤結論。因此，CWA更適用于靜态或高度可控的知識環境。

參考文獻

Russell, S., & Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. (定義與數據庫應用)
Reiter, R. On Closed World Data Bases. Logic and Data Bases, 1978. (CWA與OWA對比)
Lloyd, J. W. Foundations of Logic Programming. Springer. (邏輯編程中的實現機制)

網絡擴展解釋

封閉世界假設（Closed-World Assumption, CWA）是邏輯學、人工智能和知識表示中的核心概念，其核心思想是：系統默認未被明确聲明為真的事實即為假。以下是詳細解釋：

1.基本定義

核心原則：若知識庫或系統中未明确包含某個命題，則默認該命題為假。例如，若教師名單中沒有“小明”，則在CWA下推斷“小明不是教師”。
形式化描述：在Horn子句邏輯中，若知識庫無法推導出命題$P$，則假設$ eg P$成立。

2.應用場景

數據庫系統：查詢缺失記錄時，默認記錄不存在（如未查到航班信息則視為無此航班）。
分類任務：在封閉世界分類中，假設測試數據僅包含訓練時已知的類别，未知類别樣本會被直接拒絕（如垃圾郵件分類）。
邏輯編程：Prolog等語言基于CWA設計，未聲明的規則或事實被視為不成立。

3.與開放世界假設（OWA）的對比

特征	封閉世界假設（CWA）	開放世界假設（OWA）
未知處理	默認未知為假	承認未知可能存在
適用領域	數據庫、分類系統	語義網絡、知識圖譜
靈活性	嚴格，適合有限場景	更接近現實，但複雜度高

4.局限性

局部封閉假設：在知識圖譜等場景中，可能僅對部分數據采用CWA（如未收錄的實體默認不存在），但需權衡準确率。
邏輯沖突風險：若知識庫不完整，CWA可能導緻錯誤推論（如遺漏教師名單中的真實記錄）。

封閉世界假設通過簡化未知事實的處理提升效率，適用于結構化且邊界明确的問題，但需注意其與開放世界假設的互補性。實際應用中需根據場景選擇假設類型。