Erratum to: Database preference queries - a possibilistic logic approach with symbolic priorities.

International audienceThis note corrects a claim made in the above-mentioned paper about the exact representation of a conditional preference network by means of a possibilistic logic base with partially ordered symbolic weights. We provide a counter-example that shows that the possibilistic logic representation is indeed not always exact. This is the basis of a short discussion on the difficulty of obtaining an exact representation

Possibilistic Conditional Preference Networks

International audienceThe paper discusses the use of product-based possibilistic networks for representing conditional preference statements on discrete variables. The approach uses non-instantiated possibility weights to define conditional preference tables. Moreover, additional information about the relative strengths of symbolic weights can be taken into account. It yields a partial preference order among possible choices corresponding to a symmetric form of Pareto ordering. In the case of Boolean variables, this partial ordering coincides with the inclusion between the sets of preference statements that are violated. Furthermore, this graphical model has two logical counterparts in terms of possibilistic logic and penalty logic. The flexibility and the representational power of the approach are stressed. Besides, algorithms for handling optimization and dominance queries are provided

Conditional Preference Nets and Possibilistic Logic

International audienceCP-nets (Conditional preference networks) are a well-known compact graphical representation of preferences in Artificial Intelligence, that can be viewed as a qualitative counterpart to Bayesian nets. In case of binary attributes it captures specific partial orderings over Boolean interpretations where strict preference statements are defined between interpretations which differ by a single flip of an attribute value. It respects preferential independence encoded by the ceteris paribus property. The popularity of this approach has motivated some comparison with other preference representation setting such as possibilistic logic. In this paper, we focus our discussion on the possibilistic representation of CP-nets, and the question whether it is possible to capture the CP-net partial order over interpretations by means of a possibilistic knowledge base and a suitable semantics. We show that several results in the literature on the alleged faithful representation of CP-nets by possibilistic bases are questionable. To this aim we discuss some canonical examples of CP-net topologies where the considered possibilistic approach fails to exactly capture the partial order induced by CP-nets, thus shedding light on the difficulties encountered when trying to reconcile the two frameworks

04271 Abstracts Collection -- Preferences: Specification, Inference, Applications

From 27.06.04 to 02.07.04, the Dagstuhl Seminar 04271 ``Preferences: Specification, Inference, Applications\u27\u27 was held in the International Conference and Research Center (IBFI), Schloss Dagstuhl. During the seminar, several participants presented their current research, and ongoing work and open problems were discussed. Abstracts of the presentations given during the seminar as well as abstracts of seminar results and ideas are put together in this paper. The first section describes the seminar topics and goals in general. Links to extended abstracts or full papers are provided, if available

Graphical preference representation under a possibilistic framework

La modélisation structurée de préférences, fondée sur les notions d'indépendance préférentielle, a un potentiel énorme pour fournir des approches efficaces pour la représentation et le raisonnement sur les préférences des décideurs dans les applications de la vie réelle. Cette thèse soulève la question de la représentation des préférences par une structure graphique. Nous proposons une nouvelle lecture de réseaux possibilistes, que nous appelons p-pref nets, où les degrés de possibilité représentent des degrés de satisfaction. L'approche utilise des poids de possibilité non instanciés (appelés poids symboliques), pour définir les tables de préférences conditionnelles. Ces tables donnent naissance à des vecteurs de poids symboliques qui codent les préférences qui sont satisfaites et celles qui sont violées dans un contexte donné. Nous nous concentrons ensuite sur les aspects théoriques de la manipulation de ces vecteurs. En effet, la comparaison de ces vecteurs peut s'appuyer sur différentes méthodes: celles induites par la règle de chaînage basée sur le produit ou celle basée sur le minimum que sous-tend le réseau possibiliste, les raffinements du minimum le discrimin, ou leximin, ainsi que l'ordre Pareto, et le Pareto symétrique qui le raffine. Nous prouvons que la comparaison par produit correspond exactement au celle du Pareto symétrique et nous nous concentrons sur les avantages de ce dernier par rapport aux autres méthodes. En outre, nous montrons que l'ordre du produit est consistant avec celui obtenu en comparant des ensembles de préférences satisfaites des tables. L'image est complétée par la proposition des algorithmes d'optimisation et de dominance pour les p-pref nets. Dans ce travail, nous discutons divers outils graphiques pour la représentation des préférences. Nous nous focalisons en particulier sur les CP-nets car ils partagent la même structure graphique que les p-pref nets et sont basés sur la même nature de préférences. Nous prouvons que les ordres induits par les CP-nets ne peuvent pas contredire ceux des p-pref nets et nous avons fixé les contraintes nécessaires pour raffiner les ordres des p-pref nets afin de capturer les contraintes Ceteris Paribus des CP-nets. Cela indique que les CP-nets représentent potentiellement une sous-classe des p-pref nets avec des contraintes. Ensuite, nous fournissons une comparaison approfondie entre les différents modèles graphiques qualitatifs et quantitatifs, et les p-pref nets. Nous en déduisons que ces derniers peuvent être placés à mi- chemin entre les modèles qualitatifs et les modèles quantitatifs puisqu'ils ne nécessitent pas une instanciation complète des poids symboliques alors que des informations supplémentaires sur l'importance des poids peuvent être prises en compte. La dernière partie de ce travail est consacrée à l'extension du modèle proposé pour représenter les préférences de plusieurs agents. Dans un premier temps, nous proposons l'utilisation de réseaux possibilistes où les préférences sont de type tout ou rien et nous définissons le conditionnement dans le cas de distributions booléennes. Nous montrons par ailleurs que ces réseaux multi-agents ont une contrepartie logique utile pour vérifier la cohérence des agents. Nous expliquons les étapes principales pour transformer ces réseaux en format logique. Enfin, nous décrivons une extension pour représenter des préférences nuancées et fournissons des algorithmes pour les requêtes d'optimisation et de dominance.Structured modeling of preference statements, grounded in the notions of preferential independence, has tremendous potential to provide efficient approaches for modeling and reasoning about decision maker preferences in real-life applications. This thesis raises the question of representing preferences through a graphical structure. We propose a new reading of possibilistic networks, that we call p-pref nets, where possibility weights represent satisfaction degrees. The approach uses non-instantiated possibility weights, which we call symbolic weights, to define conditional preference tables. These conditional preference tables give birth to vectors of symbolic weights that reflect the preferences that are satisfied and those that are violated in a considered situation. We then focus on the theoretical aspects of handling of these vectors. Indeed, the comparison of such vectors may rely on different orderings: the ones induced by the product-based, or the minimum based chain rule underlying the possibilistic network, the discrimin, or leximin refinements of the minimum- based ordering, as well as Pareto ordering, and the symmetric Pareto ordering that refines it. We prove that the product-based comparison corresponds exactly to symmetric Pareto and we focus on its assets compared to the other ordering methods. Besides, we show that productbased ordering is consistent with the ordering obtained by comparing sets of satisfied preference tables. The picture is then completed by the proposition of algorithms for handling optimization and dominance queries. In this work we discuss various graphical tools for preference representation. We shed light particularly on CP-nets since they share the same graphical structure as p-pref nets and are based on the same preference statements. We prove that the CP-net orderings cannot contradict those of the p-pref nets and we found suitable additional constraints to refine p-pref net orderings in order to capture Ceteris Paribus constraints of CP-nets. This indicates that CP-nets potentially represent a subclass of p-pref nets with constraints. Finally, we provide an thorough comparison between the different qualitative and quantitative graphical models and p-pref nets. We deduce that the latter can be positioned halfway between qualitative and quantitative models since they do not need a full instantiation of the symbolic weights while additional information about the relative strengths of these weights can be taken into account. The last part of this work is dedicated to extent the proposed model to represent multiple agents preferences. As a first step, we propose the use of possibilistic networks for representing all or nothing multiple agents preferences and define conditioning in the case of Boolean possibilities. These multiple agents networks have a logical counterpart helpful for checking agents consistency. We explain the main steps for transforming multiple agents networks into logical format. Finally, we outline an extension with priority levels of these networks and provide algorithms for handling optimization and dominance queries

The Role of preferences in logic programming: nonmonotonic reasoning, user preferences, decision under uncertainty

Intelligent systems that assist users in fulfilling complex tasks need a concise and processable representation of incomplete and uncertain information. In order to be able to choose among different options, these systems also need a compact and processable representation of the concept of preference. Preferences can provide an effective way to choose the best solutions to a given problem. These solutions can represent the most plausible states of the world when we model incomplete information, the most satisfactory states of the world when we express user preferences, or optimal decisions when we make decisions under uncertainty. Several domains, such as, reasoning under incomplete and uncertain information, user preference modeling, and qualitative decision making under uncertainty, have benefited from advances on preference representation. In the literature, several symbolic approaches of nonclassical reasoning have been proposed. Among them, logic programming under answer set semantics offers a good compromise between symbolic representation and computation of knowledge and several extensions for handling preferences. Nevertheless, there are still some open issues to be considered in logic programming. In nonmonotonic reasoning, first, most approaches assume that exceptions to logic program rules are already specified. However, sometimes, it is possible to consider implicit preferences based on the specificity of the rules to handle incomplete information. Secondly, the joint handling of exceptions and uncertainty has received little attention: when information is uncertain, the selection of default rules can be a matter of explicit preferences and uncertainty. In user preference modeling, although existing logic programming specifications allow to express user preferences which depend both on incomplete and contextual information, in some applications, some preferences in some context may be more important than others. Furthermore, more complex preference expressions need to be supported. In qualitative decision making under uncertainty, existing logic programming-based methodologies for making decisions seem to lack a satisfactory handling of preferences and uncertainty. The aim of this dissertation is twofold: 1) to tackle the role played by preferences in logic programming from different perspectives, and 2) to contribute to this novel field by proposing several frameworks and methods able to address the above issues. To this end, we will first show how preferences can be used to select default rules in logic programs in an implicit and explicit way. In particular, we propose (i) a method for selecting logic program rules based on specificity, and (ii) a framework for selecting uncertain default rules based on explicit preferences and the certainty of the rules. Then, we will see how user preferences can be modeled and processed in terms of a logic program (iii) in order to manage user profiles in a context-aware system and (iv) in order to propose a framework for the specification of nested (non-flat) preference expressions. Finally, in the attempt to bridge the gap between logic programming and qualitative decision under uncertainty, (v) we propose a classical- and a possibilistic-based logic programming methodology to compute an optimal decision when uncertainty and preferences are matters of degrees.Els sistemes intel.ligents que assisteixen a usuaris en la realització de tasques complexes necessiten una representació concisa i formal de la informació que permeti un raonament nomonòton en condicions d’incertesa. Per a poder escollir entre les diferents opcions, aquests sistemes solen necessitar una representació del concepte de preferència. Les preferències poden proporcionar una manera efectiva de triar entre les millors solucions a un problema. Aquestes solucions poden representar els estats del món més plausibles quan es tracta de modelar informació incompleta, els estats del món més satisfactori quan expressem preferències de l’usuari, o decisions òptimes quan estem parlant de presa de decisió incorporant incertesa. L’ús de les preferències ha beneficiat diferents dominis, com, el raonament en presència d’informació incompleta i incerta, el modelat de preferències d’usuari, i la presa de decisió sota incertesa. En la literatura, s’hi troben diferents aproximacions al raonament no clàssic basades en una representació simbòlica de la informació. Entre elles, l’enfocament de programació lògica, utilitzant la semàntica de answer set, ofereix una bona aproximació entre representació i processament simbòlic del coneixement, i diferents extensions per gestionar les preferències. No obstant això, en programació lògica es poden identificar diferents problemes pel que fa a la gestió de les preferències. Per exemple, en la majoria d’enfocaments de raonament no-monòton s’assumeix que les excepcions a default rules d’un programa lògic ja estan expressades. Però de vegades es poden considerar preferències implícites basades en l’especificitat de les regles per gestionar la informació incompleta. A més, quan la informació és també incerta, la selecció de default rules pot dependre de preferències explícites i de la incertesa. En el modelatge de preferències del usuari, encara que els formalismes existents basats en programació lògica permetin expressar preferències que depenen d’informació contextual i incompleta, en algunes aplicacions, donat un context, algunes preferències poden ser més importants que unes altres. Per tant, resulta d’interès un llenguatge que permeti capturar preferències més complexes. En la presa de decisions sota incertesa, les metodologies basades en programació lògica creades fins ara no ofereixen una solució del tot satisfactòria pel que fa a la gestió de les preferències i la incertesa. L’objectiu d’aquesta tesi és doble: 1) estudiar el paper de les preferències en la programació lògica des de diferents perspectives, i 2) contribuir a aquesta jove àrea d’investigació proposant diferents marcs teòrics i mètodes per abordar els problemes anteriorment citats. Per a aquest propòsit veurem com les preferències es poden utilitzar de manera implícita i explícita per a la selecció de default rules proposant: (i) un mètode basat en l’especificitat de les regles, que permeti seleccionar regles en un programa lògic; (ii) un marc teòric per a la selecció de default rules incertes basat en preferències explícites i la incertesa de les regles. També veurem com les preferències de l’usuari poden ser modelades i processades usant un enfocament de programació lògica (iii) que suporti la creació d’un mecanisme de gestió dels perfils dels usuaris en un sistema amb reconeixement del context; (iv) que permeti proposar un marc teòric capaç d’expressar preferències amb fòrmules imbricades. Per últim, amb l’objectiu de disminuir la distància entre programació lògica i la presa de decisió amb incertesa proposem (v) una metodologia basada en programació lògica clàssica i en una extensió de la programació lògica que incorpora lògica possibilística per modelar un problema de presa de decisions i per inferir una decisió òptima.Los sistemas inteligentes que asisten a usuarios en tareas complejas necesitan una representación concisa y procesable de la información que permita un razonamiento nomonótono e incierto. Para poder escoger entre las diferentes opciones, estos sistemas suelen necesitar una representación del concepto de preferencia. Las preferencias pueden proporcionar una manera efectiva para elegir entre las mejores soluciones a un problema. Dichas soluciones pueden representar los estados del mundo más plausibles cuando hablamos de representación de información incompleta, los estados del mundo más satisfactorios cuando hablamos de preferencias del usuario, o decisiones óptimas cuando estamos hablando de toma de decisión con incertidumbre. El uso de las preferencias ha beneficiado diferentes dominios, como, razonamiento en presencia de información incompleta e incierta, modelado de preferencias de usuario, y toma de decisión con incertidumbre. En la literatura, distintos enfoques simbólicos de razonamiento no clásico han sido creados. Entre ellos, la programación lógica con la semántica de answer set ofrece un buen acercamiento entre representación y procesamiento simbólico del conocimiento, y diferentes extensiones para manejar las preferencias. Sin embargo, en programación lógica se pueden identificar diferentes problemas con respecto al manejo de las preferencias. Por ejemplo, en la mayoría de enfoques de razonamiento no-monótono se asume que las excepciones a default rules de un programa lógico ya están expresadas. Pero, a veces se pueden considerar preferencias implícitas basadas en la especificidad de las reglas para manejar la información incompleta. Además, cuando la información es también incierta, la selección de default rules pueden depender de preferencias explícitas y de la incertidumbre. En el modelado de preferencias, aunque los formalismos existentes basados en programación lógica permitan expresar preferencias que dependen de información contextual e incompleta, in algunas aplicaciones, algunas preferencias en un contexto puede ser más importantes que otras. Por lo tanto, un lenguaje que permita capturar preferencias más complejas es deseable. En la toma de decisiones con incertidumbre, las metodologías basadas en programación lógica creadas hasta ahora no ofrecen una solución del todo satisfactoria al manejo de las preferencias y la incertidumbre. El objectivo de esta tesis es doble: 1) estudiar el rol de las preferencias en programación lógica desde diferentes perspectivas, y 2) contribuir a esta joven área de investigación proponiendo diferentes marcos teóricos y métodos para abordar los problemas anteriormente citados. Para este propósito veremos como las preferencias pueden ser usadas de manera implícita y explícita para la selección de default rules proponiendo: (i) un método para seleccionar reglas en un programa basado en la especificad de las reglas; (ii) un marco teórico para la selección de default rules basado en preferencias explícitas y incertidumbre. También veremos como las preferencias del usuario pueden ser modeladas y procesadas usando un enfoque de programación lógica (iii) para crear un mecanismo de manejo de los perfiles de los usuarios en un sistema con reconocimiento del contexto; (iv) para crear un marco teórico capaz de expresar preferencias con formulas anidadas. Por último, con el objetivo de disminuir la distancia entre programación lógica y la toma de decisión con incertidumbre proponemos (v) una metodología para modelar un problema de toma de decisiones y para inferir una decisión óptima usando un enfoque de programación lógica clásica y uno de programación lógica extendida con lógica posibilística.Sistemi intelligenti, destinati a fornire supporto agli utenti in processi decisionali complessi, richiedono una rappresentazione dell’informazione concisa, formale e che permetta di ragionare in maniera non monotona e incerta. Per poter scegliere tra le diverse opzioni, tali sistemi hanno bisogno di disporre di una rappresentazione del concetto di preferenza altrettanto concisa e formale. Le preferenze offrono una maniera efficace per scegliere le miglior soluzioni di un problema. Tali soluzioni possono rappresentare gli stati del mondo più credibili quando si tratta di ragionamento non monotono, gli stati del mondo più soddisfacenti quando si tratta delle preferenze degli utenti, o le decisioni migliori quando prendiamo una decisione in condizioni di incertezza. Diversi domini come ad esempio il ragionamento non monotono e incerto, la strutturazione del profilo utente, e i modelli di decisione in condizioni d’incertezza hanno tratto beneficio dalla rappresentazione delle preferenze. Nella bibliografia disponibile si possono incontrare diversi approcci simbolici al ragionamento non classico. Tra questi, la programmazione logica con answer set semantics offre un buon compromesso tra rappresentazione simbolica e processamento dell’informazione, e diversi estensioni per la gestione delle preferenze sono state proposti in tal senso. Nonostante ció, nella programmazione logica esistono ancora delle problematiche aperte. Prima di tutto, nella maggior parte degli approcci al ragionamento non monotono, si suppone che nel programma le eccezioni alle regole siano già specificate. Tuttavia, a volte per trattare l’informazione incompleta è possibile prendere in considerazione preferenze implicite basate sulla specificità delle regole. In secondo luogo, la gestione congiunta di eccezioni e incertezza ha avuto scarsa attenzione: quando l’informazione è incerta, la scelta di default rule può essere una questione di preferenze esplicite e d’incertezza allo stesso tempo. Nella creazione di preferenze dell’utente, anche se le specifiche di programmazione logica esistenti permettono di esprimere preferenze che dipendono sia da un’informazione incompleta che da una contestuale, in alcune applicazioni talune preferenze possono essere più importanti di altre, o espressioni più complesse devono essere supportate. In un processo decisionale con incertezza, le metodologie basate sulla programmazione logica viste sinora, non offrono una gestione soddisfacente delle preferenze e dell’incertezza. Lo scopo di questa dissertazione è doppio: 1) chiarire il ruolo che le preferenze giocano nella programmazione logica da diverse prospettive e 2) contribuire proponendo in questo nuovo settore di ricerca, diversi framework e metodi in grado di affrontare le citate problematiche. Per prima cosa, dimostreremo come le preferenze possono essere usate per selezionare default rule in un programma in maniera implicita ed esplicita. In particolare proporremo: (i) un metodo per la selezione delle regole di un programma logico basato sulla specificità dell’informazione; (ii) un framework per la selezione di default rule basato sulle preferenze esplicite e sull’incertezza associata alle regole del programma. Poi, vedremo come le preferenze degli utenti possono essere modellate attraverso un programma logico, (iii) per creare il profilo dell’utente in un sistema context-aware, e (iv) per proporre un framework che supporti la definizione di preferenze complesse. Infine, per colmare le lacune in programmazione logica applicata a un processo di decisione con incertezza (v) proporremo una metodologia basata sulla programmazione logica classica e una metodologia basata su un’estensione della programmazione logica con logica possibilistica

Raisonnement avec des croyances partiellement ordonnées

Dans le cadre de cette thèse, nous présentons l’extension des résultats sur le raisonnement avec des bases de croyances totalement ordonnées au cas partiellement ordonné. L’idée est de raisonner avec des bases logiques équipées d’un ordre partiel exprimant la certitude relative et de construire une fermeture déductive partiellement ordonnée. Au niveau syntaxique, nous pouvons soit utiliser un langage exprimant des paires de formules et des axiomes décrivant les propriétés de l’ordre, ou utiliser des formules en relation avec des poids symboliques partiellement ordonnés dans l’esprit de la logique possibiliste. Une sémantique possible consiste à supposer que cet ordre provient d’un ordre partiel sur les modèles. Elle exige la capacité d’induire un ordre partiel sur les sous-ensembles d’un ensemble, à partir d’un ordre partiel sur ses éléments. Parmi plusieurs définitions de relations d’ordre partiel ainsi définies, nous sélectionnons la plus pertinente pour représenter la notion de certitude relative, en accord avec la théorie des possibilités. Nous montrons les limites d’une sémantique basée sur un ordre partiel unique sur les modèles et proposons une sémantique plus générale qui utilise une relation d’ordre partiel entre les ensembles de modèles. Nous utilisons un langage de plus haut niveau qui exprime des conjonctions de paires de formules en relation, avec des axiomes qui décrivent les propriétés de la relation. Nous proposons deux approches syntaxiques pour inférer de nouvelles paires de formules à partir d’une base partiellement ordonnée, et compléter ainsi l’ordre sur le langage propositionnel. L’une des inférences est proche des logiques conditionnelles de Lewis (qui traite le cas totalement ordonné) et d’un travail de Halpern. Elle est également proche du Système P. Nous reprenons la logique possibiliste symbolique proposée par Benferhat et Prade et comparons cette approche avec l’approche par certitude relative. Pour cela nous poursuivons l’étude de la logique possibiliste symbolique en démontrant un résultat de complétude. Nous étudions la question de la traduction d’une base partiellement ordonnée en base possibiliste symbolique et inversement. Nous proposons enfin des pistes pour une implémentation du système d’inférence de certitude relative et du système possibiliste symbolique

Proceedings of the IJCAI-09 Workshop on Nonmonotonic Reasoning, Action and Change

Copyright in each article is held by the authors. Please contact the authors directly for permission to reprint or use this material in any form for any purpose.The biennial workshop on Nonmonotonic Reasoning, Action and Change (NRAC) has an active and loyal community. Since its inception in 1995, the workshop has been held seven times in conjunction with IJCAI, and has experienced growing success. We hope to build on this success again this eighth year with an interesting and fruitful day of discussion. The areas of reasoning about action, non-monotonic reasoning and belief revision are among the most active research areas in Knowledge Representation, with rich inter-connections and practical applications including robotics, agentsystems, commonsense reasoning and the semantic web. This workshop provides a unique opportunity for researchers from all three fields to be brought together at a single forum with the prime objectives of communicating important recent advances in each field and the exchange of ideas. As these fundamental areas mature it is vital that researchers maintain a dialog through which they can cooperatively explore common links. The goal of this workshop is to work against the natural tendency of such rapidly advancing fields to drift apart into isolated islands of specialization. This year, we have accepted ten papers authored by a diverse international community. Each paper has been subject to careful peer review on the basis of innovation, significance and relevance to NRAC. The high quality selection of work could not have been achieved without the invaluable help of the international Program Committee. A highlight of the workshop will be our invited speaker Professor Hector Geffner from ICREA and UPF in Barcelona, Spain, discussing representation and inference in modern planning. Hector Geffner is a world leader in planning, reasoning, and knowledge representation; in addition to his many important publications, he is a Fellow of the AAAI, an associate editor of the Journal of Artificial Intelligence Research and won an ACM Distinguished Dissertation Award in 1990