An approach to argumentative reasoning servers with multiple preference criteria

Argumentation is a reasoning mechanism of dialectical and non-monotonic na- ture, with useful properties of computational tractability. In dynamic domains where agents deal with incomplete and contradictory information, an argument comparison criterion can be used to determine the accepted information; ar- gumentation systems with a single argument comparison criterion have been widely studied. In some of these approaches the comparison criterion is fixed, while in others a criterion can be selected and replaced in a modular way. In this work, we introduce an argumentative server that provides recommendations to its client agents and the possibility of indicating under what conditions an argument comparison criterion can be chosen to answer a particular query. To achieve this, we formalize a special type of query which, by using a conditional expression, allows the server to dynamically choose a criterion. As a result, several properties of these expressions will be studied.Fil: Teze, Juan Carlos Lionel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Gottifredi, Sebastián. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: García, Alejandro Javier. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Simari, Guillermo Ricardo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

An Approach to Argumentative Reasoning Servers with Multiple Preference Criteria

Argumentation is an attractive reasoning mechanism due to its dialectical and non monotonic nature, and its properties of computational tractability. In dynamic domains where the agents deal with incomplete and contradictory information, to determine the accepted or warranted information, an argument comparison criterion must be used. Argumentation systems that use a single argument comparison criterion have been widely studied in the literature. In some of these approaches, the comparison is xed and in others the criterion can be replaced in a modular way. In this work we introduce an argumentative server that provides recommendations to its client agents and the ability to decide how multiple argument comparison criteria can be combined. In the proposed formalism, the argumentative reasoning is based on the criteria selected by the client agents. As a result, a set of operators to combine multiple preference criteria is presented.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

An Approach to Argumentative Reasoning Servers with Multiple Preference Criteria

Argumentation is an attractive reasoning mechanism due to its dialectical and non monotonic nature, and its properties of computational tractability. In dynamic domains where the agents deal with incomplete and contradictory information, to determine the accepted or warranted information, an argument comparison criterion must be used. Argumentation systems that use a single argument comparison criterion have been widely studied in the literature. In some of these approaches, the comparison is xed and in others the criterion can be replaced in a modular way. In this work we introduce an argumentative server that provides recommendations to its client agents and the ability to decide how multiple argument comparison criteria can be combined. In the proposed formalism, the argumentative reasoning is based on the criteria selected by the client agents. As a result, a set of operators to combine multiple preference criteria is presented.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Improving argumentation-based recommender systems through context-adaptable selection criteria

Recommender Systems based on argumentation represent an important proposal where the recommendation is supported by qualitative information. In these systems, the role of the comparison criterion used to decide between competing arguments is paramount and the possibility of using the most appropriate for a given domain becomes a central issue; therefore, an argumentative recommender system that offers an interchangeable argument comparison criterion provides a significant ability that can be exploited by the user. However, in most of current recommender systems, the argument comparison criterion is either fixed, or codified within the arguments. In this work we propose a formalization of context-adaptable selection criteria that enhances the argumentative reasoning mechanism. Thus, we do not propose of a new type of recommender system; instead we present a mechanism that expand the capabilities of existing argumentation-based recommender systems. More precisely, our proposal is to provide a way of specifying how to select and use the most appropriate argument comparison criterion effecting the selection on the user´s preferences, giving the possibility of programming, by the use of conditional expressions, which argument preference criterion has to be used in each particular situation.Fil: Teze, Juan Carlos Lionel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; ArgentinaFil: Gottifredi, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: García, Alejandro Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Simari, Guillermo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentin

Servicios de Razonamiento con Múltiples Criterios de Preferencia

El objetivo general de esta línea de investigación es intentar modelar un Servicio de Razonamiento basado en argumentación rebatible con múltiples criterios de preferencia donde éstos puedan manipularse de forma dinámica. Como resultado se buscar´a aplicar operadores sobre los criterios para lograr tales objetivos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Servicios de Razonamiento con Múltiples Criterios de Preferencia

El objetivo general de esta línea de investigación es intentar modelar un Servicio de Razonamiento basado en argumentación rebatible con múltiples criterios de preferencia donde éstos puedan manipularse de forma dinámica. Como resultado se buscar´a aplicar operadores sobre los criterios para lograr tales objetivos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Introducir el manejo de múltiples criterios de comparación de argumentos en sistemas argumentativos

Esta línea de investigación explora la incorporación del manejo de multiplicidad de criterios de comparación de argumentos en Sistemas Argumentativos. El objetivo general es mejorar las capacidades de razonamiento de estos sistemas introduciendo mecanismos para que puedan soportar varios criterios y elegir el que mejor se ajusta a las necesidades o preferencias del usuario. Como resultado se intentarían desarrollar herramientas concretas de interacción entre el usuario y el sistema, las cuales permitan especificar de una manera declarativa cual es el criterio que se debe utilizar como así también la información que este necesita para realizar su tarea.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Introducir el manejo de múltiples criterios de comparación de argumentos en sistemas argumentativos

Esta línea de investigación explora la incorporación del manejo de multiplicidad de criterios de comparación de argumentos en Sistemas Argumentativos. El objetivo general es mejorar las capacidades de razonamiento de estos sistemas introduciendo mecanismos para que puedan soportar varios criterios y elegir el que mejor se ajusta a las necesidades o preferencias del usuario. Como resultado se intentarían desarrollar herramientas concretas de interacción entre el usuario y el sistema, las cuales permitan especificar de una manera declarativa cual es el criterio que se debe utilizar como así también la información que este necesita para realizar su tarea.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A Labelling Framework for Probabilistic Argumentation

The combination of argumentation and probability paves the way to new accounts of qualitative and quantitative uncertainty, thereby offering new theoretical and applicative opportunities. Due to a variety of interests, probabilistic argumentation is approached in the literature with different frameworks, pertaining to structured and abstract argumentation, and with respect to diverse types of uncertainty, in particular the uncertainty on the credibility of the premises, the uncertainty about which arguments to consider, and the uncertainty on the acceptance status of arguments or statements. Towards a general framework for probabilistic argumentation, we investigate a labelling-oriented framework encompassing a basic setting for rule-based argumentation and its (semi-) abstract account, along with diverse types of uncertainty. Our framework provides a systematic treatment of various kinds of uncertainty and of their relationships and allows us to back or question assertions from the literature

An informant-based approach to argument strength in Defeasible Logic Programming

This work formalizes an informant-based structured argumentation approach in a multi-agent setting, where the knowledge base of an agent may include information provided by other agents, and each piece of knowledge comes attached with its informant. In that way, arguments are associated with the set of informants corresponding to the information they are built upon. Our approach proposes an informant-based notion of argument strength, where the strength of an argument is determined by the credibility of its informant agents. Moreover, we consider that the strength of an argument is not absolute, but it is relative to the resolution of the conflicts the argument is involved in. In other words, the strength of an argument may vary from one context to another, as it will be determined by comparison to its attacking arguments (respectively, the arguments it attacks). Finally, we equip agents with the means to express reasons for or against the consideration of any piece of information provided by a given informant agent. Consequently, we allow agents to argue about the arguments’ strength through the construction of arguments that challenge (respectively, defeat) or are in favour of their informant agents.Fil: Cohen, Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Gottifredi, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Tamargo, Luciano Héctor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: García, Alejandro Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Simari, Guillermo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentin