ProbLog: A Probabilistic Prolog and its Application in Link Discovery

"ProbLog: A Probabilistic Prolog and its Application in Link Discovery"
Luc de Raedt, Angelika Kimming and Hannu Toivonen
Machine Learning Lab, Albert-Ludwigs-University Freiburg, Germany
(IJCAI-07)

ProbLogという確率的Prologの紹介。
Stochastic Logic Programmings(SLPs)、PHA、PRISM、probabilistic Datalog(pD)との違いを述べている。
PHAとpDはまだ見た事がなかったので早速調べてみたいと思う。

何となく分かった事は、他の確率的論理プログラミングとは違い、すべてのclauseに対してtrueになる確率を付与していることらしい。
Bayesian Logic Programming(BLP)などでは、確率的なprobabilisitic clauseと決定的なlogical clauseという２つの（本当は３つくらいあったかも）clauseを区別して考えている。
ProbLogでは、clauseがtrueになる確率を１にすることでlogical clauseを表現できる。

ProbLogでは、clauseの確率計算をDNFを通して行う。
DNFを使った確率計算の効率化のためにbinary decision diagrams(BDD)というものを利用するらしい。

あまり詳しく読んでいないから、実際のプログラムをどのように書けばいいのかがわかりません。
ProbLogを使って既存の確率モデル(BNとか)をどう表現できるのかをコード付きで説明してもらえるとうれしいです。

論文を読んでみる感じでは、そこそこ変数の数が大規模なデータでも動くらしいのでもう少し勉強してみたい。