Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/-
- Autores
- Novello Pelayo, Ignacio; Pacífico, Cristian; Deagustini, Cristhian A. D.; Falappa, Marcelo Alejandro; Simari, Guillermo Ricardo
- Año de publicación
- 2017
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- 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. Dentro de las diferentes posibilidades para expresar conocimiento en los últimos tiempos un lenguaje que ha recibido cada vez más atención es Datalog+/-; debido a ser un lenguaje que ofrece un alto nivel de expresividad por construir reglas en fragmentos de Lógica de Primer Orden, permitiendo su compresión natural en la forma de esquemas de lógica clásica. Por otro lado, Datalog+/- como máquina de inferencia, tiene la propiedad de ser decidible, y (en la mayoría de los casos) tratable permitiendo manejar volúmenes masivos de datos de entornos reales. Sin embargo, el uso del conocimiento, especialmente compartido, suele traer aparejados conflictos en el mismo que dificulta su explotación por procesos automatizados. Es decir, aceptar nuevas observaciones y datos suele traer aparejados violaciones a la integridad y consistencia del cuerpo de conocimiento. En este sentido, el principal desafío es eliminar los conflictos la inconsistencias e incoherencias que puedan surgir en el conocimiento expresado. En la presente investigación se busca comprobar empíricamente la correctitud, computabilidad y eficiencia de operadores de contracción de kernel y de cluster para manejo de inconsistencias e incoherencias en ontologías Datalog+/- a través de la implementación de los mismos. Para esto, se analizará el disenño teórico de los operadores de contracción de kernel y cluster y su aplicación práctica para eliminar conflictos. A partir de un proyecto de software que implementa un intérprete Datalog+/-, se codificará las funcionalidades requeridas e implementarán los citados operadores.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Conocimiento
razonamiento
revisión de creencias - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61434
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_b65b67cd8b5fbc92e63131ded8bde0cd |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61434 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/-Novello Pelayo, IgnacioPacífico, CristianDeagustini, Cristhian A. D.Falappa, Marcelo AlejandroSimari, Guillermo RicardoCiencias InformáticasConocimientorazonamientorevisión de creenciasEn 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. Dentro de las diferentes posibilidades para expresar conocimiento en los últimos tiempos un lenguaje que ha recibido cada vez más atención es Datalog+/-; debido a ser un lenguaje que ofrece un alto nivel de expresividad por construir reglas en fragmentos de Lógica de Primer Orden, permitiendo su compresión natural en la forma de esquemas de lógica clásica. Por otro lado, Datalog+/- como máquina de inferencia, tiene la propiedad de ser decidible, y (en la mayoría de los casos) tratable permitiendo manejar volúmenes masivos de datos de entornos reales. Sin embargo, el uso del conocimiento, especialmente compartido, suele traer aparejados conflictos en el mismo que dificulta su explotación por procesos automatizados. Es decir, aceptar nuevas observaciones y datos suele traer aparejados violaciones a la integridad y consistencia del cuerpo de conocimiento. En este sentido, el principal desafío es eliminar los conflictos la inconsistencias e incoherencias que puedan surgir en el conocimiento expresado. En la presente investigación se busca comprobar empíricamente la correctitud, computabilidad y eficiencia de operadores de contracción de kernel y de cluster para manejo de inconsistencias e incoherencias en ontologías Datalog+/- a través de la implementación de los mismos. Para esto, se analizará el disenño teórico de los operadores de contracción de kernel y cluster y su aplicación práctica para eliminar conflictos. A partir de un proyecto de software que implementa un intérprete Datalog+/-, se codificará las funcionalidades requeridas e implementarán los citados operadores.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2017-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf81-85http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61434spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-42-5143-5info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/61343info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-10T12:10:57Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61434Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-10 12:10:58.213SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/- |
title |
Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/- |
spellingShingle |
Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/- Novello Pelayo, Ignacio Ciencias Informáticas Conocimiento razonamiento revisión de creencias |
title_short |
Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/- |
title_full |
Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/- |
title_fullStr |
Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/- |
title_full_unstemmed |
Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/- |
title_sort |
Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/- |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Novello Pelayo, Ignacio Pacífico, Cristian Deagustini, Cristhian A. D. Falappa, Marcelo Alejandro Simari, Guillermo Ricardo |
author |
Novello Pelayo, Ignacio |
author_facet |
Novello Pelayo, Ignacio Pacífico, Cristian Deagustini, Cristhian A. D. Falappa, Marcelo Alejandro Simari, Guillermo Ricardo |
author_role |
author |
author2 |
Pacífico, Cristian Deagustini, Cristhian A. D. Falappa, Marcelo Alejandro Simari, Guillermo Ricardo |
author2_role |
author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Conocimiento razonamiento revisión de creencias |
topic |
Ciencias Informáticas Conocimiento razonamiento revisión de creencias |
dc.description.none.fl_txt_mv |
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. Dentro de las diferentes posibilidades para expresar conocimiento en los últimos tiempos un lenguaje que ha recibido cada vez más atención es Datalog+/-; debido a ser un lenguaje que ofrece un alto nivel de expresividad por construir reglas en fragmentos de Lógica de Primer Orden, permitiendo su compresión natural en la forma de esquemas de lógica clásica. Por otro lado, Datalog+/- como máquina de inferencia, tiene la propiedad de ser decidible, y (en la mayoría de los casos) tratable permitiendo manejar volúmenes masivos de datos de entornos reales. Sin embargo, el uso del conocimiento, especialmente compartido, suele traer aparejados conflictos en el mismo que dificulta su explotación por procesos automatizados. Es decir, aceptar nuevas observaciones y datos suele traer aparejados violaciones a la integridad y consistencia del cuerpo de conocimiento. En este sentido, el principal desafío es eliminar los conflictos la inconsistencias e incoherencias que puedan surgir en el conocimiento expresado. En la presente investigación se busca comprobar empíricamente la correctitud, computabilidad y eficiencia de operadores de contracción de kernel y de cluster para manejo de inconsistencias e incoherencias en ontologías Datalog+/- a través de la implementación de los mismos. Para esto, se analizará el disenño teórico de los operadores de contracción de kernel y cluster y su aplicación práctica para eliminar conflictos. A partir de un proyecto de software que implementa un intérprete Datalog+/-, se codificará las funcionalidades requeridas e implementarán los citados operadores. Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes. Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
description |
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. Dentro de las diferentes posibilidades para expresar conocimiento en los últimos tiempos un lenguaje que ha recibido cada vez más atención es Datalog+/-; debido a ser un lenguaje que ofrece un alto nivel de expresividad por construir reglas en fragmentos de Lógica de Primer Orden, permitiendo su compresión natural en la forma de esquemas de lógica clásica. Por otro lado, Datalog+/- como máquina de inferencia, tiene la propiedad de ser decidible, y (en la mayoría de los casos) tratable permitiendo manejar volúmenes masivos de datos de entornos reales. Sin embargo, el uso del conocimiento, especialmente compartido, suele traer aparejados conflictos en el mismo que dificulta su explotación por procesos automatizados. Es decir, aceptar nuevas observaciones y datos suele traer aparejados violaciones a la integridad y consistencia del cuerpo de conocimiento. En este sentido, el principal desafío es eliminar los conflictos la inconsistencias e incoherencias que puedan surgir en el conocimiento expresado. En la presente investigación se busca comprobar empíricamente la correctitud, computabilidad y eficiencia de operadores de contracción de kernel y de cluster para manejo de inconsistencias e incoherencias en ontologías Datalog+/- a través de la implementación de los mismos. Para esto, se analizará el disenño teórico de los operadores de contracción de kernel y cluster y su aplicación práctica para eliminar conflictos. A partir de un proyecto de software que implementa un intérprete Datalog+/-, se codificará las funcionalidades requeridas e implementarán los citados operadores. |
publishDate |
2017 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2017-04 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61434 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61434 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-42-5143-5 info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/61343 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 81-85 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1842904018939019265 |
score |
12.993085 |