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

Towards an argument-based music recommender system

The significance of recommender systems has steadily grown in recent years as they help users to access relevant items from the vast universe of possibilities available these days. However, most of the research in recommenders is based purely on quantitative aspects, i.e., measures of similarity between items or users. In this paper we introduce a novel hybrid approach to refine recommendations achieved by quantitative methods with a qualitative approach based on argumentation, where suggestions are given after considering several arguments in favor or against the recommendations. In order to accomplish this, we use Defeasible Logic Programming (DeLP) as the underlying formalism for obtaining recommendations. This approach has a number of advantages over other existing recommendation techniques.In particular, recommendations can be refined at any time by adding new polished rules, and explanations may be provided supporting each  recommendation in a way that can be easily understood by the user, by means of the computed arguments.Fil: Briguez, Cristian Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; ArgentinaFil: Budan, Maximiliano Celmo David. 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. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; ArgentinaFil: Deagustini, Cristhian Ariel David. 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. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; ArgentinaFil: Maguitman, Ana Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; ArgentinaFil: Capobianco, Marcela. 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. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; 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. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentin

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

Defeasible argumentation over relational databases

Defeasible argumentation has been applied successfully in several real-world domains in which it is necessary to handle incomplete and contradictory information. In recent years, there have been interesting attempts to carry out argumentation processes supported by massive repositories developing argumentative reasoning applications. One of such efforts builds arguments by retrieving information from relational databases using the DBI-DeLP framework; this article presents eDBI-DeLP, which extends the original DBI-DeLP framework by providing two novel aspects which refine the interaction between DeLP programs and relational databases. First, we expand the expressiveness of dbi-delp programs by providing ways of controlling how the information in databases is recovered; this is done by introducing filters that enable an improved fine-grained control on the argumentation processes which become useful in applications, providing the semantics and the implementation of such filters. Second, we introduce an argument comparison criterion which can be adjusted at the level of literals to model particular features such as credibility and topic expertise, among others. These new tools can be particularly useful in environments such as medical diagnosis expert systems, decision support systems, or recommender systems based on argumentation, where datasets are often provided in the form of relational databases.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 Rios. Facultad de Ciencias Económicas; ArgentinaFil: Fulladoza Dalibón, Santiago Emanuel. 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 Rios. Facultad de Ciencias Económicas; ArgentinaFil: Gottifredi, Sebastián. 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; Argentina. Universidad Nacional de Entre Rios. Facultad de Ciencias Económicas; ArgentinaFil: Chesñevar, Carlos Iván. 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

Belief base contraction by belief accrual

The problem of knowledge evolution has received considerable attention over the years. Mainly, the study of the dynamics of knowledge has been addressed in the area of Belief Revision, a field emerging as the convergence of the efforts in Philosophy, Logic, and more recently Computer Science, where research efforts usually involve “flat” knowledge bases where there is no additional information about the formulas stored in it. Even when this may be a good fit for particular applications, in many real-world scenarios different information items may be attached to formulas. For instance, when the reliability of the source of the piece of information is attached to it as a measure of some quality (e.g., strength) of the piece of information itself, or when some characteristic informs us on the desirability of the item (e.g., the potential benefit that could be obtained from it). If this type of information is available, we can use it to guide how the belief base is to be modified when new information arrives. In this work, we present a novel approach to the contraction of knowledge bases where formulas have values attached that measure some quality linked to those formulas, exploiting it to define their desirability, and uses such desirability to define which formulas need to be removed to solve conflicts. In this context, we introduce a set of properties for contraction operators by extending classic approaches. We also show how the local treatment of minimal conflicts can induce some counter-intuitive contractions, and we present a way to avoid them by considering optimal resolutions of conflicts using the additional information encoded. We show how the proposed formalization captures any contraction that is optimal under a set of features. Finally, we present a refinement based on the identification of related minimal conflicts that performs contraction in optimal ways without looking into the entire knowledge base. The approach is based on the use of the accrual of beliefs where several formulas collaboratively use their respective values to prevail in the resolution of conflicts.Fil: Deagustini, Cristhian Ariel David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; ArgentinaFil: Martinez, Maria Vanina. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Falappa, Marcelo Alejandro. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Simari, Guillermo Ricardo. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

How does incoherence affect inconsistency-tolerant semantics for Datalog±?

The concept of incoherence naturally arises in ontological settings, specially when integrating knowledge. In the Datalog± literature, however, this is an issue that is yet to be studied more deeply. The main focus of our work is to show how classical inconsistency-tolerant semantics for query answering behaves when dealing with atoms that are relevant to unsatisfiable sets of existential rules, which may hamper the quality of answers and any reasoning task based on those semantics. We also propose a notion of incoherency-tolerant semantics for query answering in Datalog±, and exemplify this notion with a particular semantics based on the transformation of classic Datalog± ontologies into defeasible Datalog± ones, which use argumentation as its reasoning machinery.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: 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; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias de la Administración; 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

Multi-source multiple change on belief bases

In a multi-agent system, an agents belief base can be modified when that agent receives information from other agents. Here, we study the case when these belief base changes occur in a collaborative multi-agent system environment, and the agents in the system exhibit different degrees of credibility; the former assumption guarantees that the agents are truthful and they help each other, and the latter introduces the opportunity of choosing the best possible source of information Belief Revision in Multi-Agent Systems has been analyzed in where the distinction between Multi-Agent Belief Revision (MABR) and Individual Belief Revision (IBR) is explained on the one hand, MABR studies the overall belief revision be-havior of agent teams in which, to pursue the mutual goal, the involved agents need to communicate, cooperate, coordinate, and negotiate with one another. On the other hand, IBR is divided into two different areas: belief revision in a single agent environment called Single agent Belief Revision (SBR) and individual belief revision in a multi-agent environment called Multi-Source Belief Revision (MSBR). In this last area, an individual belief revision process is carried out in a multi-agent environment where the new information may come from multiple sources that may be in conflict. We can also distinguish two types of MSBR: unitary MSBR where an agent can receive from different informant agents an atomic piece of information (see for instance, and conjunctive MSBR where the received information is a set of objects, probably provided by one or more sources. Our proposal is focused on the latter approach.Fil: Tamargo, Luciano Héctor. 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: 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: García, Alejandro Jorge. 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. 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. 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. 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. 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. 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

Argument-based mixed recommenders and their application to movie suggestion

Recommender systems have become prevalent in recent years as they help users to access relevant items from the vast universe of possibilities available these days. Most existing research in this area is based purely on quantitative aspects such as indices of popularity or measures of similarity between items or users. This work introduces a novel perspective on movie recommendation that combines a basic quantitative method with a qualitative approach, resulting in a family of mixed character recommender systems. The proposed framework incorporates the use of arguments in favor or against recommendations to determine if a suggestion should be presented or not to a user. In order to accomplish this, Defeasible Logic Programming (DeLP) is adopted as the underlying formalism to model facts and rules about the recommendation domain and to compute the argumentation process. This approach has a number features that could be proven useful in recommendation settings. In particular, recommendations can account for several different aspects (e.g., the cast, the genre or the rating of a movie), considering them all together through a dialectical analysis. Moreover, the approach can stem for both content-based or collaborative filtering techniques, or mix them in any arbitrary way. Most importantly, explanations supporting each recommendation can be provided in a way that can be easily understood by the user, by means of the computed arguments. In this work the proposed approach is evaluated obtaining very positive results. This suggests a great opportunity to exploit the benefits of transparent explanations and justifications in recommendations, sometimes unrealized by quantitative methods.Fil: Briguez, Cristian Emanuel. 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: Budan, Maximiliano Celmo David. 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: Deagustini, Cristhian Ariel David. 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: Maguitman, Ana Gabriela. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; ArgentinaFil: Capobianco, Marcela. 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

Relational databases as a massive information source for defeasible argumentation

Argumentation provides a sophisticated yet powerful mechanism for the formalization of commonsense reasoning in knowledge-based systems, with application in many areas of Artificial Intelligence. Nowadays, most argumentation systems build their arguments on the basis of a single, fixed knowledge base, often under the form of a logic program as in Defeasible Logic Programming or in Assumption-Based Argumentation. Currently, adding new information to such programs requires a manual encoding, which is not feasible for many real-world environments which involve large amounts of data, usually conceptualized as relational databases. This paper presents a novel approach to compute arguments from premises obtained from relational databases, identifying several relevant aspects. In our setting, different databases can be updated by external, independent applications, leading to changes in the spectrum of available arguments. We present algorithms for integrating a database management system with an argument-based inference engine. Empirical results and running-time analysis associated with our approach show that it provides a powerful alternative for efficiently achieving massive argumentation, taking advantage of modern DBMS technologies. We contend that our proposal is significant for developing new architectures for knowledge-based applications, such as Decision Support Systems and Recommender Systems, using argumentation as the underlying inference model.Fil: Deagustini, Cristhian Ariel David. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias de la Administración; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fulladoza Dalibón, Santiago Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias de la Administración; ArgentinaFil: Gottifredi, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; ArgentinaFil: Falappa, Marcelo Alejandro. 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: Chesñevar, Carlos Iván. 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