Desarrollo de sistemas de argumentación masiva sobre bases de datos federadas

En este proyecto se estudia el problema de la producción de una vista (view) consolidada del conocimiento que una comunidad de agentes posee almacenado en la forma de bases de datos privadas posiblemente de gran tamaño. Cada agente en la comunidad cuenta con una fuente independiente de información en la forma de una base de datos que podría contener información que puede ser inconsistente e incompleta, tanto en sí misma como en conjunto con las otras bases de datos. Estas características hacen difícil la consolidación por los medios tradicionales de generación de vistas (views). La idea de obtener una vista única (unique view) es proporcionar una forma de consultar el conocimiento almacenado de una manera escéptica, es decir, que la respuesta refleje la percepción que la comunidad de información puede soportar sin conflicto, o si los conflictos persistieran con esos posibles conflictos resueltos de manera escéptica. Los agentes que utilicen el sistema propuesto serán capaces de acceder a múltiples fuentes de conocimiento representado en forma de bases de datos deductivas como si estuvieran accediendo a una única base de datos. Una aplicación inmediata de este esquema será la propuesta de una nueva arquitectura para sistemas de soporte de decisiones (DSS) que combinará las tecnologías de base de datos, o más concretamente bases de datos federadas, que serán consideradas como si fueran agentes de información, con las tecnologías desarrolladas para realizar argumentación masiva.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Desarrollo de sistemas de argumentación masiva sobre bases de datos federadas

En este proyecto se estudia el problema de la producción de una vista (view) consolidada del conocimiento que una comunidad de agentes posee almacenado en la forma de bases de datos privadas posiblemente de gran tamaño. Cada agente en la comunidad cuenta con una fuente independiente de información en la forma de una base de datos que podría contener información que puede ser inconsistente e incompleta, tanto en sí misma como en conjunto con las otras bases de datos. Estas características hacen difícil la consolidación por los medios tradicionales de generación de vistas (views). La idea de obtener una vista única (unique view) es proporcionar una forma de consultar el conocimiento almacenado de una manera escéptica, es decir, que la respuesta refleje la percepción que la comunidad de información puede soportar sin conflicto, o si los conflictos persistieran con esos posibles conflictos resueltos de manera escéptica. Los agentes que utilicen el sistema propuesto serán capaces de acceder a múltiples fuentes de conocimiento representado en forma de bases de datos deductivas como si estuvieran accediendo a una única base de datos. Una aplicación inmediata de este esquema será la propuesta de una nueva arquitectura para sistemas de soporte de decisiones (DSS) que combinará las tecnologías de base de datos, o más concretamente bases de datos federadas, que serán consideradas como si fueran agentes de información, con las tecnologías desarrolladas para realizar argumentación masiva.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Strong Completeness Results for Paraconsistent Logic Programming

In [6], we introduced a means of allowing logic programs to contain negations in both the head and the body of a clause. Such programs were called generally Horn programs (GHPs, for short). The model-theoretic semantics of GHPs were defined in terms of four-valued Belnap lattices [5]. For a class of programs called well-behaved programs, an SLD-resolution like proof procedure was introduced. This procedure was proven (under certain restrictions) to be sound (for existential queries) and complete (for ground queries). In this paper, we remove the restriction that programs be well-behaved and extend our soundness and completeness results to apply to arbitrary existential queries and to arbitrary GHPs. This is the strongest possible completeness result for GHPs. The results reported here apply to the design of very large knowledge bases and in processing queries to knowledge bases that possibly contain erroneous information

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

Handling Inconsistency in Knowledge Bases

Real-world automated reasoning systems, based on classical logic, face logically inconsistent information, and they must cope with it. It is onerous to develop such systems because classical logic is explosive. Recently, progress has been made towards semantics that deal with logical inconsistency. However, such semantics was never analyzed in the aspect of inconsistency tolerant relational model. In our research work, we use an inconsistency and incompleteness tolerant relational model called Paraconsistent Relational Model. The paraconsistent relational model is an extension of the ordinary relational model that can store, not only positive information but also negative information. Therefore, a piece of information in the paraconsistent relational model has four truth values: true, false, both, and unknown. However, the paraconsistent relational model cannot represent disjunctive information (disjunctive tuples). We then introduce an extended paraconsistent relational model called disjunctive paraconsistent relational model. By using both the models, we handle inconsistency - similar to the notion of quasi-classic logic or four-valued logic -- in deductive databases (logic programs with no functional symbols). In addition to handling inconsistencies in extended databases, we also apply inconsistent tolerant reasoning technique in semantic web knowledge bases. Specifically, we handle inconsistency assosciated with closed predicates in semantic web. We use again the paraconsistent approach to handle inconsistency. We further extend the same idea to description logic programs (combination of semantic web and logic programs) and introduce dl-relation to represent inconsistency associated with description logic programs

Amalgamating Knowledge Bases, III - Algorithms, Data Structures, and Query Processing

Integrating knowledge from multiple sources is an important aspect of automated reasoning systems. In the first part of this series of papers, we presented a uniform declarative framework, based on annotated logics, for amalgamating multiple knowledge bases when these knowledge bases (possibly) contain inconsistencies, uncertainties, and non-monotonic modes of negation. We showed that annotated logics may be used, with some modifications, to mediate between different knowledge bases. The multiple knowledge bases are amalgamated by embedding the individual knowledge bases into a lattice. In this paper, we briefly describe an SLD-resolution based proof procedure that is sound and complete w.r.t. our declarative semantics. We will then develop an OLDT -resolution based query processing procedure, MULTI-OLDT , that satisfies two important properties: (1) efficient reuse of previous computations is achieved by maintaining a table -- we describe the structure of this table and show that table operations can be efficiently executed, and (2) approximate, interruptable query answering is achieved, i.e. it is possible to obtain an ``intermediate, approximate'' answer from the query processing procedure by interrupting it at any point in time during its execution. The design of the MULTI-OLDT procedure will include the development of run-time algorithms to incrementally and efficiently update the table. (Also cross-referenced as UMIACS-TR-94-35