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Relaxing Ceteris Paribus Preferences with Partially Ordered Priorities
International audienceConditional preference networks (CP-nets) are a simple approach to the compact representation of preferences. In spite of their merit the application of the ceteris paribus principle underlying them is too global and systematic and sometimes leads to questionable incomparabilities. Moreover there is a natural need for expressing default preferences that generally hold, together with more specific ones that reverse them. This suggests the introduction of priorities for handling preferences in a more local way. After providing the necessary background on CP-nets and identifying the representation issues, the paper presents a logical encoding of preferences under the form of a partially ordered base of logical formulas using a discrimin ordering of the preferences. It is shown that it provides a better approximation of CP-nets than other approaches. This approximation is faithful w.r.t. the strict preferences part of the CP-net and enables a better control of the incomparabilites. Its computational cost remains polynomial w.r.t. the size of the CP-net. The case of cyclic CP-nets is also discussed
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 realitzaci贸 de tasques complexes necessiten
una representaci贸 concisa i formal de la informaci贸 que permeti un raonament nomon貌ton
en condicions d鈥檌ncertesa. Per a poder escollir entre les diferents opcions, aquests
sistemes solen necessitar una representaci贸 del concepte de prefer猫ncia.
Les prefer猫ncies poden proporcionar una manera efectiva de triar entre les millors solucions
a un problema. Aquestes solucions poden representar els estats del m贸n m茅s plausibles
quan es tracta de modelar informaci贸 incompleta, els estats del m贸n m茅s satisfactori
quan expressem prefer猫ncies de l鈥檜suari, o decisions 貌ptimes quan estem parlant de presa
de decisi贸 incorporant incertesa.
L鈥櫭簊 de les prefer猫ncies ha beneficiat diferents dominis, com, el raonament en pres猫ncia
d鈥檌nformaci贸 incompleta i incerta, el modelat de prefer猫ncies d鈥檜suari, i la presa de decisi贸
sota incertesa. En la literatura, s鈥檋i troben diferents aproximacions al raonament no cl脿ssic
basades en una representaci贸 simb貌lica de la informaci贸. Entre elles, l鈥檈nfocament de programaci贸
l貌gica, utilitzant la sem脿ntica de answer set, ofereix una bona aproximaci贸 entre
representaci贸 i processament simb貌lic del coneixement, i diferents extensions per gestionar
les prefer猫ncies.
No obstant aix貌, en programaci贸 l貌gica es poden identificar diferents problemes pel
que fa a la gesti贸 de les prefer猫ncies. Per exemple, en la majoria d鈥檈nfocaments de raonament
no-mon貌ton s鈥檃ssumeix que les excepcions a default rules d鈥檜n programa l貌gic ja
estan expressades. Per貌 de vegades es poden considerar prefer猫ncies impl铆cites basades en
l鈥檈specificitat de les regles per gestionar la informaci贸 incompleta. A m茅s, quan la informaci贸
茅s tamb茅 incerta, la selecci贸 de default rules pot dependre de prefer猫ncies expl铆cites i de la
incertesa. En el modelatge de prefer猫ncies del usuari, encara que els formalismes existents
basats en programaci贸 l貌gica permetin expressar prefer猫ncies que depenen d鈥檌nformaci贸
contextual i incompleta, en algunes aplicacions, donat un context, algunes prefer猫ncies
poden ser m茅s importants que unes altres. Per tant, resulta d鈥檌nter猫s un llenguatge que
permeti capturar prefer猫ncies m茅s complexes. En la presa de decisions sota incertesa, les
metodologies basades en programaci贸 l貌gica creades fins ara no ofereixen una soluci贸 del
tot satisfact貌ria pel que fa a la gesti贸 de les prefer猫ncies i la incertesa.
L鈥檕bjectiu d鈥檃questa tesi 茅s doble: 1) estudiar el paper de les prefer猫ncies en la programaci贸
l貌gica des de diferents perspectives, i 2) contribuir a aquesta jove 脿rea d鈥檌nvestigaci贸
proposant diferents marcs te貌rics i m猫todes per abordar els problemes anteriorment citats.
Per a aquest prop貌sit veurem com les prefer猫ncies es poden utilitzar de manera impl铆cita i
expl铆cita per a la selecci贸 de default rules proposant: (i) un m猫tode basat en l鈥檈specificitat
de les regles, que permeti seleccionar regles en un programa l貌gic; (ii) un marc te貌ric per a
la selecci贸 de default rules incertes basat en prefer猫ncies expl铆cites i la incertesa de les regles.
Tamb茅 veurem com les prefer猫ncies de l鈥檜suari poden ser modelades i processades usant
un enfocament de programaci贸 l貌gica (iii) que suporti la creaci贸 d鈥檜n mecanisme de gesti贸
dels perfils dels usuaris en un sistema amb reconeixement del context; (iv) que permeti
proposar un marc te貌ric capa莽 d鈥檈xpressar prefer猫ncies amb f貌rmules imbricades. Per 煤ltim,
amb l鈥檕bjectiu de disminuir la dist脿ncia entre programaci贸 l貌gica i la presa de decisi贸
amb incertesa proposem (v) una metodologia basada en programaci贸 l貌gica cl脿ssica i en
una extensi贸 de la programaci贸 l貌gica que incorpora l貌gica possibil铆stica per modelar un
problema de presa de decisions i per inferir una decisi贸 貌ptima.Los sistemas inteligentes que asisten a usuarios en tareas complejas necesitan una representaci贸n
concisa y procesable de la informaci贸n que permita un razonamiento nomon贸tono
e incierto. Para poder escoger entre las diferentes opciones, estos sistemas suelen
necesitar una representaci贸n 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
m谩s plausibles cuando hablamos de representaci贸n de informaci贸n incompleta, los estados
del mundo m谩s satisfactorios cuando hablamos de preferencias del usuario, o decisiones
贸ptimas cuando estamos hablando de toma de decisi贸n con incertidumbre.
El uso de las preferencias ha beneficiado diferentes dominios, como, razonamiento en
presencia de informaci贸n incompleta e incierta, modelado de preferencias de usuario, y
toma de decisi贸n con incertidumbre. En la literatura, distintos enfoques simb贸licos de razonamiento
no cl谩sico han sido creados. Entre ellos, la programaci贸n l贸gica con la sem谩ntica
de answer set ofrece un buen acercamiento entre representaci贸n y procesamiento simb贸lico
del conocimiento, y diferentes extensiones para manejar las preferencias.
Sin embargo, en programaci贸n l贸gica se pueden identificar diferentes problemas con
respecto al manejo de las preferencias. Por ejemplo, en la mayor铆a de enfoques de razonamiento
no-mon贸tono se asume que las excepciones a default rules de un programa l贸gico
ya est谩n expresadas. Pero, a veces se pueden considerar preferencias impl铆citas basadas en
la especificidad de las reglas para manejar la informaci贸n incompleta. Adem谩s, cuando la
informaci贸n es tambi茅n incierta, la selecci贸n de default rules pueden depender de preferencias
expl铆citas y de la incertidumbre. En el modelado de preferencias, aunque los formalismos
existentes basados en programaci贸n l贸gica permitan expresar preferencias que
dependen de informaci贸n contextual e incompleta, in algunas aplicaciones, algunas preferencias
en un contexto puede ser m谩s importantes que otras. Por lo tanto, un lenguaje
que permita capturar preferencias m谩s complejas es deseable. En la toma de decisiones con
incertidumbre, las metodolog铆as basadas en programaci贸n l贸gica creadas hasta ahora no
ofrecen una soluci贸n 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 programaci贸n
l贸gica desde diferentes perspectivas, y 2) contribuir a esta joven 谩rea de investigaci贸n proponiendo
diferentes marcos te贸ricos y m茅todos para abordar los problemas anteriormente
citados. Para este prop贸sito veremos como las preferencias pueden ser usadas de manera impl铆cita y expl铆cita para la selecci贸n de default rules proponiendo: (i) un m茅todo para
seleccionar reglas en un programa basado en la especificad de las reglas; (ii) un marco
te贸rico para la selecci贸n de default rules basado en preferencias expl铆citas y incertidumbre.
Tambi茅n veremos como las preferencias del usuario pueden ser modeladas y procesadas
usando un enfoque de programaci贸n l贸gica (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 te贸rico capaz de expresar preferencias con formulas anidadas. Por 煤ltimo, con
el objetivo de disminuir la distancia entre programaci贸n l贸gica y la toma de decisi贸n con
incertidumbre proponemos (v) una metodolog铆a para modelar un problema de toma de
decisiones y para inferir una decisi贸n 贸ptima usando un enfoque de programaci贸n l贸gica
cl谩sica y uno de programaci贸n l贸gica extendida con l贸gica posibil铆stica.Sistemi intelligenti, destinati a fornire supporto agli utenti in processi decisionali complessi,
richiedono una rappresentazione dell鈥檌nformazione 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 pi霉 credibili quando si tratta
di ragionamento non monotono, gli stati del mondo pi霉 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鈥檌ncertezza 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鈥檌nformazione, e diversi estensioni per la gestione delle preferenze
sono state proposti in tal senso.
Nonostante ci贸, 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 gi脿 specificate. Tuttavia, a volte per
trattare l鈥檌nformazione incompleta 猫 possibile prendere in considerazione preferenze implicite
basate sulla specificit脿 delle regole. In secondo luogo, la gestione congiunta di eccezioni
e incertezza ha avuto scarsa attenzione: quando l鈥檌nformazione 猫 incerta, la scelta
di default rule pu貌 essere una questione di preferenze esplicite e d鈥檌ncertezza allo stesso
tempo. Nella creazione di preferenze dell鈥檜tente, anche se le specifiche di programmazione
logica esistenti permettono di esprimere preferenze che dipendono sia da un鈥檌nformazione
incompleta che da una contestuale, in alcune applicazioni talune preferenze possono essere
pi霉 importanti di altre, o espressioni pi霉 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鈥檌ncertezza.
Lo scopo di questa dissertazione 猫 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 specificit脿 dell鈥檌nformazione; (ii) un framework per la selezione di default rule basato
sulle preferenze esplicite e sull鈥檌ncertezza 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鈥檜tente 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鈥檈stensione della programmazione logica con logica possibilistica