2、可解释的潜在客户生成：微服务与假设性答案

可解释的潜在客户生成：微服务与假设性答案

在当今的数据驱动时代，有效地从海量数据中挖掘潜在的有价值信息是许多领域的重要需求。本文将介绍一种基于微服务架构的可解释潜在客户生成系统，通过假设性答案推理程序（HARP）来实现从数据流和规则集合中进行潜在客户推导。

1. 理论基础：时态数据日志

该系统的理论基于时态数据日志（Temporal Datalog），这是一种无否定的Datalog变体，其中谓词包含时态属性。时态数据日志有两种类型的项：对象项和时间项。对象项可以是对象（常量）或对象变量，时间项可以是自然数（时间点）、时间变量或形如T + k的表达式（T为时间变量，k为整数）。

谓词恰好有一个时态参数，且总是最后一个。原子公式（原子）的形式为P(t1, …, tn, τ)，表示谓词P在时间τ对项t1到tn成立。程序是形如α ← α1 ∧ … ∧ αn的规则集合，其中α是规则头，α1 ∧ … ∧ αn是规则体。出现在至少一个非空规则头中的谓词是内涵谓词，否则是外延谓词。

数据流是一组数据切片，每个自然数对应一个数据切片。每个数据切片由有限个具有外延谓词的原子组成，其时间参数为数据切片的索引。查询是原子列表，查询的答案是使查询有效的替换。

给定一个时态数据日志程序和一个数据流，可以为给定查询计算假设性答案。假设性答案是一个替换σ与一组原子H（假设）的配对，若H中的原子稍后出现在数据流中，则σ是查询的答案。相关算法是对逻辑编程中SLD - 归结的改进，它维护一个假设性答案列表，随着新数据切片的产生而更新。

为了解释假设性答案的推导过程，将其与一组称为证据的原子相关联。这些原子是数据流中用于推导答案的过去原子。随着新数据切片的到来