Integración de ontologías Datalog+/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. En la presente investigación se busca la definición de métodos automáticos de integración de ontologías Datalog+/-. En base a lo logrado en este aspecto se buscará la adaptación del framework desarrollado para su aplicación tanto en la creación de federaciones de Bases de Datos (Data Federation) como en el intercambio de datos (Data Exchange). En estos campos de aplicación estos métodos podrán contribuir brindando la posibilidad de obtener de forma automática un esquema universal que respete tanto como sea posible a los originales manteniendo la coherencia del mismo con respecto a las restricciones de integridad impuestas a los datos, y definiendo que datos pueden ser mantenidos en la federación resolviendo incoherencias en el proceso. Adicionalmente, se analizarán posibles extensiones a Datalog+/- basadas en formalismos de Argumentación Rebatible, teniendo en cuenta aspectos como la definición on de relaciones de inferencia para estas ontologías aumentadas que tengan en cuenta los aspectos no-monótonos de la Argumentación Rebatible, o el impacto de tales relaciones en las conclusiones finales obtenidas y la complejidad de la obtención de las mismas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Definición de la infraestructura para procesos masivos de argumentación mediante aplicación de revisión de creencias y argumentación sobre ontologías Datalog+/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. En la presente investigación se busca la definición de métodos automáticos de resolución de conflictos en ontologías Datalog+/-. En base a lo logrado en este aspecto se buscará la adaptación del framework desarrollado para su aplicación tanto en la creación de federaciones de Bases de Datos (Data Federation) como en el intercambio de datos (Data Exchange). En estos campos de aplicación estos métodos podrán contribuir brindando la posibilidad de obtener de forma automática un esquema universal que respete tanto como sea posible a los originales manteniendo la coherencia del mismo con respecto a las restricciones de integridad impuestas a los datos, y definiendo que datos pueden ser mantenidos en la federación resolviendo incoherencias en el proceso. Adicionalmente, se analizarán posibles extensiones a Datalog+/- basadas en formalismos de Argumentación Rebatible, teniendo en cuenta aspectos como la definición de relaciones de inferencia para estas ontologías aumentadas que tengan en cuenta los aspectos no-monótonos de la Argumentación Rebatible, o el impacto de tales relaciones en las conclusiones finales obtenidas y la complejidad de la obtención de las mismas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Inductive logic programming at 30: a new introduction

Inductive logic programming (ILP) is a form of machine learning. The goal of ILP is to induce a hypothesis (a set of logical rules) that generalises training examples. As ILP turns 30, we provide a new introduction to the field. We introduce the necessary logical notation and the main learning settings; describe the building blocks of an ILP system; compare several systems on several dimensions; describe four systems (Aleph, TILDE, ASPAL, and Metagol); highlight key application areas; and, finally, summarise current limitations and directions for future research.Comment: Paper under revie

Dwelling on ontology - semantic reasoning over topographic maps

The thesis builds upon the hypothesis that the spatial arrangement of topographic features, such as buildings, roads and other land cover parcels, indicates how land is used. The aim is to make this kind of high-level semantic information explicit within topographic data. There is an increasing need to share and use data for a wider range of purposes, and to make data more definitive, intelligent and accessible. Unfortunately, we still encounter a gap between low-level data representations and high-level concepts that typify human qualitative spatial reasoning. The thesis adopts an ontological approach to bridge this gap and to derive functional information by using standard reasoning mechanisms offered by logic-based knowledge representation formalisms. It formulates a framework for the processes involved in interpreting land use information from topographic maps. Land use is a high-level abstract concept, but it is also an observable fact intimately tied to geography. By decomposing this relationship, the thesis correlates a one-to-one mapping between high-level conceptualisations established from human knowledge and real world entities represented in the data. Based on a middle-out approach, it develops a conceptual model that incrementally links different levels of detail, and thereby derives coarser, more meaningful descriptions from more detailed ones. The thesis verifies its proposed ideas by implementing an ontology describing the land use ‘residential area’ in the ontology editor Protégé. By asserting knowledge about high-level concepts such as types of dwellings, urban blocks and residential districts as well as individuals that link directly to topographic features stored in the database, the reasoner successfully infers instances of the defined classes. Despite current technological limitations, ontologies are a promising way forward in the manner we handle and integrate geographic data, especially with respect to how humans conceptualise geographic space