Improving argumentation-based recommender systems through context-adaptable selection criteria

Recommender Systems based on argumentation represent an important proposal where the recommendation is supported by qualitative information. In these systems, the role of the comparison criterion used to decide between competing arguments is paramount and the possibility of using the most appropriate for a given domain becomes a central issue; therefore, an argumentative recommender system that offers an interchangeable argument comparison criterion provides a significant ability that can be exploited by the user. However, in most of current recommender systems, the argument comparison criterion is either fixed, or codified within the arguments. In this work we propose a formalization of context-adaptable selection criteria that enhances the argumentative reasoning mechanism. Thus, we do not propose of a new type of recommender system; instead we present a mechanism that expand the capabilities of existing argumentation-based recommender systems. More precisely, our proposal is to provide a way of specifying how to select and use the most appropriate argument comparison criterion effecting the selection on the user´s preferences, giving the possibility of programming, by the use of conditional expressions, which argument preference criterion has to be used in each particular situation.Fil: Teze, Juan Carlos Lionel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; ArgentinaFil: Gottifredi, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: García, Alejandro Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Simari, Guillermo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentin

An Approach to Argumentative Reasoning Servers with Multiple Preference Criteria

Argumentation is an attractive reasoning mechanism due to its dialectical and non monotonic nature, and its properties of computational tractability. In dynamic domains where the agents deal with incomplete and contradictory information, to determine the accepted or warranted information, an argument comparison criterion must be used. Argumentation systems that use a single argument comparison criterion have been widely studied in the literature. In some of these approaches, the comparison is xed and in others the criterion can be replaced in a modular way. In this work we introduce an argumentative server that provides recommendations to its client agents and the ability to decide how multiple argument comparison criteria can be combined. In the proposed formalism, the argumentative reasoning is based on the criteria selected by the client agents. As a result, a set of operators to combine multiple preference criteria is presented.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

An approach to argumentative reasoning servers with multiple preference criteria

Argumentation is a reasoning mechanism of dialectical and non-monotonic na- ture, with useful properties of computational tractability. In dynamic domains where agents deal with incomplete and contradictory information, an argument comparison criterion can be used to determine the accepted information; ar- gumentation systems with a single argument comparison criterion have been widely studied. In some of these approaches the comparison criterion is fixed, while in others a criterion can be selected and replaced in a modular way. In this work, we introduce an argumentative server that provides recommendations to its client agents and the possibility of indicating under what conditions an argument comparison criterion can be chosen to answer a particular query. To achieve this, we formalize a special type of query which, by using a conditional expression, allows the server to dynamically choose a criterion. As a result, several properties of these expressions will be studied.Fil: Teze, Juan Carlos Lionel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Gottifredi, Sebastián. 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: García, Alejandro Javier. 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

Diseño de sistemas recomendadores en el ámbito de las bibliotecas universitarias

Esta línea de I+D pretende diseñar un modelo de sistema que utilice técnicas de recomendación y de Machine Learning, para realizar sugerencias de fuentes de información en el ámbito de las bibliotecas universitarias. Estas técnicas podrían integrarse con el trabajo diario del bibliotecario, permitiendo potenciar los servicios y las funciones de las bibliotecas.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Merging existential rules programs in multi-agent contexts through credibility accrual

Merging operators represent a significant tool to extract a consistent and informative view from a set of agents. The consideration of practical scenarios where some agents can be more credible than others has contributed to substantially increase the interest in developing systems working with trust models. In this context, we propose an approach to the problem of merging knowledge in a multiagent scenario where every agent assigns to other agents a value reflecting its perception on how credible each agent is. The focus of this paper is the introduction of an operator for merging Datalog± ontologies considering agents’ credibility. We present a procedure to enhance a conflict resolution strategy by exploiting the credibility attached to a set of formulas; the approach is based on accrual functions that calculate the value of formulas according to the credibility of the agents that inform them. We show how our new operator can obtain the best-valued knowledge base among consistent bases available, according to the credibilities attached to the sources.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; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias de la Administración; ArgentinaFil: Teze, Juan Carlos Lionel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias de la Administración; Argentina. 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. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias 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

A hyperstable glycosyltransferase for blue denim dyeing

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Introducir el manejo de múltiples criterios de comparación de argumentos en sistemas argumentativos

Esta línea de investigación explora la incorporación del manejo de multiplicidad de criterios de comparación de argumentos en Sistemas Argumentativos. El objetivo general es mejorar las capacidades de razonamiento de estos sistemas introduciendo mecanismos para que puedan soportar varios criterios y elegir el que mejor se ajusta a las necesidades o preferencias del usuario. Como resultado se intentarían desarrollar herramientas concretas de interacción entre el usuario y el sistema, las cuales permitan especificar de una manera declarativa cual es el criterio que se debe utilizar como así también la información que este necesita para realizar su tarea.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo de servicio de razonamiento con preferencias

En la última década formalizar modelos para que agentes deliberativos puedan razonar en un sistema multi-agente se ha convertido en un importante área en AI. Muchos enfoques se han propuesto, uno de estos es el de Servicio de Razonamiento; esta línea de investigación básicamente se focalizaría en dicho servicio. Actualmente este servicio cuenta con un conjunto de operadores que modifican temporalmente la información almacenada en el servidor y un mecanismo de inferencia que es el que resuelve una consulta dada. No obstante, una instanciación de este servicio es el Servicio de Razonamiento basado en argumentación rebatible. En particular, en este servicio el mecanismo de inferencia está configurado para que utilice siempre los mismos criterios de preferencia al momento de resolver consultas cliente. El objetivo general de esta línea de investigación es intentar modelar un Servicio de Razonamiento con preferencias donde las mismas puedan manipularse de forma dinámica. Como resultado se buscaría definir algunos operadores para lograr tales objetivos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI