Desarrollo de Sistemas de Argumentación Masiva sobre Base de Datos Federadas

En la sociedad actual, existe una demanda creciente de aplicaciones que usan intensivamente bases de datos y que requieren indiscutiblemente contar con sistemas con habilidades cognitivas superiores a las disponibles en los actuales sistemas. La integración de un conjunto de bases en un solo sistema de bases de datos federadas lleva a la aparición de inconsistencia informacional de diversos tipos entre las distintas bases de datos que contienen la misma clase de información.En este proyecto se desarrolló un framework de integración para distintas bases de datos; basado en argumentación rebatible. El sistema propuesto no busca resolver los problemas de inconsistencia entre las bases de datos; sí asegura consistencia en las conclusiones que genera a partir de tal información. Como aplicación del framework propuesto se describió su utilización en sistemas de recomendación; los cuales plantean escenarios con bases de datos y buscan integrar información de fuentes diferentes y que potencialmente sean contradictoria.El presente proyecto se realizó en el marco de cooperación entre la Facultad de Ciencias de la Administración fcad-uner y el Departamento en Ciencias e Ingeniería de la Computación (dcic-uns) de Universidad Nacional del Sur

Improving Inconsistency Resolution by Considering Global Conflicts

Over the years, inconsistency management has caught the attention of researchers of different areas. Inconsistency is a problem that arises in many different scenarios, for instance, ontology development or knowledge integration. In such settings, it is important to have adequate automatic tools for handling potential conflicts. Here we propose a novel approach to belief base consolidation based on a refinement of kernel contraction that accounts for the relation among kernels using clusters. We define cluster contraction based consolidation operators as the contraction by falsum on a belief base using cluster incision functions, a refinement of (smooth) kernel incision functions. A cluster contraction-based approach to belief bases consolidation can successfully obtain a belief base satisfying the expected consistency requirement. Also, we show that the application of cluster contraction-based consolidation operators satisfy minimality regarding loss of information and are equivalent to operators based on maxichoice contraction.Fil: Deagustini, Cristhian Ariel David. 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: Martinez, Maria Vanina. University of Oxford; Reino UnidoFil: Falappa, Marcelo Alejandro. 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