Datalog± Ontology Consolidation

Knowledge bases in the form of ontologies are receiving increasing attention as they allow to clearly represent both the available knowledge, which includes the knowledge in itself and the constraints imposed to it by the domain or the users. In particular, Datalog ± ontologies are attractive because of their property of decidability and the possibility of dealing with the massive amounts of data in real world environments; however, as it is the case with many other ontological languages, their application in collaborative environments often lead to inconsistency related issues. In this paper we introduce the notion of incoherence regarding Datalog± ontologies, in terms of satisfiability of sets of constraints, and show how under specific conditions incoherence leads to inconsistent Datalog ± ontologies. The main contribution of this work is a novel approach to restore both consistency and coherence in Datalog± ontologies. The proposed approach is based on kernel contraction and restoration is performed by the application of incision functions that select formulas to delete. Nevertheless, instead of working over minimal incoherent/inconsistent sets encountered in the ontologies, our operators produce incisions over non-minimal structures called clusters. We present a construction for consolidation operators, along with the properties expected to be satisfied by them. Finally, we establish the relation between the construction and the properties by means of a representation theorem. Although this proposal is presented for Datalog± ontologies consolidation, these operators can be applied to other types of ontological languages, such as Description Logics, making them apt to be used in collaborative environments like the Semantic Web.Fil: Deagustini, Cristhian Ariel David. 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: Martinez, Maria Vanina. 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: Falappa, Marcelo Alejandro. 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

Reasoning in inconsistent prioritized knowledge bases: an argumentative approach

A study of query answering in prioritized ontological knowledge bases (KBs) has received attention in recent years. While several semantics of query answering have been proposed and their complexity is rather well-understood, the problem of explaining inconsistency-tolerant query answers has paid less attention. Explaining query answers permits users to understand not only what is entailed or not entailed by an inconsistent DL-LiteR KBs in the presence of priority, but also why. We, therefore, concern with the use of argumentation frameworks to allow users to better understand explanation techniques of querying answers over inconsistent DL-LiteR KBs in the presence of priority. More specifically, we propose a new variant of Dung’s argumentation frameworks, which corresponds to a given inconsistent DL-LiteR KB. We clarify a close relation between preferred subtheories adopted in such prioritized DL-LiteR setting and acceptable semantics of the corresponding argumentation framework. The significant result paves the way for applying algorithms and proof theories to establish preferred subtheories inferences in prioritized DL-LiteR KBs

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

Introducing Preference-Based Argumentation to Inconsistent Ontological Knowledge Bases

International audienceHandling inconsistency is an inherent part of decision making in traditional agri-food chains – due to the various concerns involved. In order to explain the source of inconsistency and represent the existing conflicts in the ontological knowledge base, argumentation theory can be used. However, the current state of art methodology does not allow to take into account the level of significance of the knowledge expressed by the various ontological knowledge sources. We propose to use preferences in order to model those differences between formulas and evaluate our proposal practically by implementing it within the INRA platform and showing a use case using this formalism in a bread making decision support system

DDLV: A system for rational preferential reasoning for Datalog

Datalog is a powerful language that can be used to represent explicit knowledge and compute inferences in knowledge bases. Datalog cannot, however, represent or reason about contradictory rules. This is a limitation as contradictions are often present in domains that contain exceptions. In this paper, we extend Datalog to repres- ent contradictory and defeasible information. We define an approach to efficiently reason about contradictory information in Datalog and show that it satisfies the KLM requirements for a rational consequence relation. We introduce DDLV, a defeasible Datalog reasoning system that implements this approach. Finally, we evaluate the performance of DDLV

Consolidación de ontologías Datalog±

En la presente tesis nos enfocamos en el manejo de dos problemas diferentes pero relacionados que suelen aparecer en el conocimiento, especialmente en entornos colaborativos: inconsistencias e incoherencias. Inconsistencia es un problema clásico y ampliamente reconocido en la representación de conocimiento, el cual trae importantes consecuencias para los mecanismos clásicos de inferencia. Incoherencia, por otra parte, ha recibido cada vez más atención desde el surgimiento de lenguajes ontológicos; la misma se relaciona con conflictos en el conjunto de reglas ontológicas que hacen a tales reglas imposibles de satisfacer al mismo tiempo. En este trabajo formalizamos la noción de incoherencia en ontologías Datalog±, que se encontraba ausente en la literatura, en términos de la satisfacibilidad del conjunto de restricciones en las mismas, y mostramos como bajo ciertas condiciones incoherencia puede llevar a ontologías Datalog± inconsistentes. La contribución principal de este trabajo es el desarrollo de dos operadores noveles para la restauración tanto de la consistencia como la coherencia en ontologías Datalog±. Los enfoques propuestos se basan en kernel contraction. En el primero de ellos la restauración se realiza mediante la aplicación de funciones de incisión que seleccionan fórmulas para remoción de los conjuntos incoherentes/inconsistentes mínimos encontrados en las ontologías. Tal operador trata los conflictos mínimos de manera local, sin tener en cuenta la relación (si es que existe) entre los diferentes conflictos mínimos. El otro enfoque, que puede ser visto como un enfoque global, tiene en cuenta tal relación mediante el agrupamiento de conflictos mínimos relacionados en nuevas estructuras llamadas clusters, mediante el uso de una relación de solapamiento. En esta disertación presentamos construcciones tanto para el enfoque local como el global, junto con las propiedades que se espera que los mismos satisfagan, expresadas a través de postulados. Finalmente, establecemos la relación entre las construcciones y las propiedades mediante el uso de teoremas de representación. Si bien la propuesta está enfocada en la consolidación de ontologías Datalog±, estos operadores pueden ser aplicados a otros tipos de lenguajes ontológicos, tales como las Lógicas Descriptivas, haciéndolos aptos para su uso en ambientes colaborativos como la Web Semántica.Eje: Tesis Doctorales. Tesis doctoral presentada por el autor en el 2015, ditigida por Guillermo R. Simari y Marcelo A. Falappa.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Consolidación de ontologías Datalog±

En la presente tesis nos enfocamos en el manejo de dos problemas diferentes pero relacionados que suelen aparecer en el conocimiento, especialmente en entornos colaborativos: inconsistencias e incoherencias. Inconsistencia es un problema clásico y ampliamente reconocido en la representación de conocimiento, el cual trae importantes consecuencias para los mecanismos clásicos de inferencia. Incoherencia, por otra parte, ha recibido cada vez más atención desde el surgimiento de lenguajes ontológicos; la misma se relaciona con conflictos en el conjunto de reglas ontológicas que hacen a tales reglas imposibles de satisfacer al mismo tiempo. En este trabajo formalizamos la noción de incoherencia en ontologías Datalog±, que se encontraba ausente en la literatura, en términos de la satisfacibilidad del conjunto de restricciones en las mismas, y mostramos como bajo ciertas condiciones incoherencia puede llevar a ontologías Datalog± inconsistentes. La contribución principal de este trabajo es el desarrollo de dos operadores noveles para la restauración tanto de la consistencia como la coherencia en ontologías Datalog±. Los enfoques propuestos se basan en kernel contraction. En el primero de ellos la restauración se realiza mediante la aplicación de funciones de incisión que seleccionan fórmulas para remoción de los conjuntos incoherentes/inconsistentes mínimos encontrados en las ontologías. Tal operador trata los conflictos mínimos de manera local, sin tener en cuenta la relación (si es que existe) entre los diferentes conflictos mínimos. El otro enfoque, que puede ser visto como un enfoque global, tiene en cuenta tal relación mediante el agrupamiento de conflictos mínimos relacionados en nuevas estructuras llamadas clusters, mediante el uso de una relación de solapamiento. En esta disertación presentamos construcciones tanto para el enfoque local como el global, junto con las propiedades que se espera que los mismos satisfagan, expresadas a través de postulados. Finalmente, establecemos la relación entre las construcciones y las propiedades mediante el uso de teoremas de representación. Si bien la propuesta está enfocada en la consolidación de ontologías Datalog±, estos operadores pueden ser aplicados a otros tipos de lenguajes ontológicos, tales como las Lógicas Descriptivas, haciéndolos aptos para su uso en ambientes colaborativos como la Web Semántica.Eje: Tesis Doctorales. Tesis doctoral presentada por el autor en el 2015, ditigida por Guillermo R. Simari y Marcelo A. Falappa.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Consolidación de ontologías Datalog±

En la presente tesis nos enfocamos en el manejo de dos problemas diferentes pero relacionados que suelen aparecer en el conocimiento, especialmente en entornos colaborativos: inconsistencias e incoherencias. Inconsistencia es un problema clásico y ampliamente reconocido en la representación de conocimiento, el cual trae importantes consecuencias para los mecanismos clásicos de inferencia. Incoherencia, por otra parte, ha recibido cada vez más atención desde el surgimiento de lenguajes ontológicos; la misma se relaciona con conflictos en el conjunto de reglas ontológicas que hacen a tales reglas imposibles de satisfacer al mismo tiempo. En este trabajo formalizamos la noción de incoherencia en ontologías Datalog±, que se encontraba ausente en la literatura, en términos de la satisfacibilidad del conjunto de restricciones en las mismas, y mostramos como bajo ciertas condiciones incoherencia puede llevar a ontologías Datalog± inconsistentes. La contribución principal de este trabajo es el desarrollo de dos operadores noveles para la restauración tanto de la consistencia como la coherencia en ontologías Datalog±. Los enfoques propuestos se basan en kernel contraction. En el primero de ellos la restauración se realiza mediante la aplicación de funciones de incisión que seleccionan fórmulas para remoción de los conjuntos incoherentes/inconsistentes mínimos encontrados en las ontologías. Tal operador trata los conflictos mínimos de manera local, sin tener en cuenta la relación (si es que existe) entre los diferentes conflictos mínimos. El otro enfoque, que puede ser visto como un enfoque global, tiene en cuenta tal relación mediante el agrupamiento de conflictos mínimos relacionados en nuevas estructuras llamadas clusters, mediante el uso de una relación de solapamiento. En esta disertación presentamos construcciones tanto para el enfoque local como el global, junto con las propiedades que se espera que los mismos satisfagan, expresadas a través de postulados. Finalmente, establecemos la relación entre las construcciones y las propiedades mediante el uso de teoremas de representación. Si bien la propuesta está enfocada en la consolidación de ontologías Datalog±, estos operadores pueden ser aplicados a otros tipos de lenguajes ontológicos, tales como las Lógicas Descriptivas, haciéndolos aptos para su uso en ambientes colaborativos como la Web Semántica.Eje: Tesis Doctorales. Tesis doctoral presentada por el autor en el 2015, ditigida por Guillermo R. Simari y Marcelo A. Falappa.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI