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dc.date.accessioned 2016-06-15T12:35:44Z
dc.date.available 2016-06-15T12:35:44Z
dc.date.issued 2016-06-15
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10915/53413
dc.description.abstract En la presente tesis nos enfocamos en el manejo de dos problemas diferentes pero relacionados que suelen aparecer en el conocimiento, especialmente en entornos colaborativos: inconsistencias e incoherencias. Inconsistencia es un problema clásico y ampliamente reconocido en la representación de conocimiento, el cual trae importantes consecuencias para los mecanismos clásicos de inferencia. Incoherencia, por otra parte, ha recibido cada vez más atención desde el surgimiento de lenguajes ontológicos; la misma se relaciona con conflictos en el conjunto de reglas ontológicas que hacen a tales reglas imposibles de satisfacer al mismo tiempo. En este trabajo formalizamos la noción de incoherencia en ontologías Datalog±, que se encontraba ausente en la literatura, en términos de la satisfacibilidad del conjunto de restricciones en las mismas, y mostramos como bajo ciertas condiciones incoherencia puede llevar a ontologías Datalog± inconsistentes. La contribución principal de este trabajo es el desarrollo de dos operadores noveles para la restauración tanto de la consistencia como la coherencia en ontologías Datalog±. Los enfoques propuestos se basan en kernel contraction. En el primero de ellos la restauración se realiza mediante la aplicación de funciones de incisión que seleccionan fórmulas para remoción de los conjuntos incoherentes/inconsistentes mínimos encontrados en las ontologías. Tal operador trata los conflictos mínimos de manera local, sin tener en cuenta la relación (si es que existe) entre los diferentes conflictos mínimos. El otro enfoque, que puede ser visto como un enfoque global, tiene en cuenta tal relación mediante el agrupamiento de conflictos mínimos relacionados en nuevas estructuras llamadas clusters, mediante el uso de una relación de solapamiento. En esta disertación presentamos construcciones tanto para el enfoque local como el global, junto con las propiedades que se espera que los mismos satisfagan, expresadas a través de postulados. Finalmente, establecemos la relación entre las construcciones y las propiedades mediante el uso de teoremas de representación. Si bien la propuesta está enfocada en la consolidación de ontologías Datalog±, estos operadores pueden ser aplicados a otros tipos de lenguajes ontológicos, tales como las Lógicas Descriptivas, haciéndolos aptos para su uso en ambientes colaborativos como la Web Semántica. es
dc.format.extent p. 1085-1094 es
dc.language es es
dc.title Consolidación de ontologías Datalog± es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-698-377-2 es
sedici.creator.person Deagustini, Cristhian A. D. es
sedici.description.note Eje: Tesis Doctorales. Tesis doctoral presentada por el autor en el 2015, ditigida por Guillermo R. Simari y Marcelo A. Falappa. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.subject.other manejo de conflictos es
sedici.subject.other inconsistencia es
sedici.subject.other incoherencia es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2016-04
sedici.relation.event XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016, Entre Ríos, Argentina) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.subject.acmcss98 Computer-supported collaborative work es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52766 es


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