Sistemas de argumentación masiva sobre base de datos federadas
En la presente investigaci on se propone la integraci on de las tecnolog as de Bases de Datos, y en particular de las Bases de Datos Federadas, como medio de almacenamiento de informaci on masiva probablemente inconsistente e incompleta, con los Sistemas de Argumentaci on Rebatible Basados en Regl...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2011
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19978 |
| Aporte de: |
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I19-R120-10915-19978 |
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Universidad Nacional de La Plata |
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Ciencias Informáticas Argumentación rebatible Intelligent agents Bases de Datos Federadas Database Administration Sistemas de Argumentación Masiva |
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Ciencias Informáticas Argumentación rebatible Intelligent agents Bases de Datos Federadas Database Administration Sistemas de Argumentación Masiva Capobianco, Marcela Deagustini, Cristhian A. D. Falappa, Marcelo Alejandro Simari, Guillermo Ricardo Sistemas de argumentación masiva sobre base de datos federadas |
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Ciencias Informáticas Argumentación rebatible Intelligent agents Bases de Datos Federadas Database Administration Sistemas de Argumentación Masiva |
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En la presente investigaci on se propone la integraci on de las tecnolog as de Bases de Datos, y en particular de las Bases de Datos Federadas, como medio de almacenamiento de informaci on masiva probablemente inconsistente e incompleta, con los Sistemas de Argumentaci on Rebatible Basados en Reglas. Para esto primeramente se estudiar a el problema de la creaci on de una vista uni cada de datos a partir del conocimiento almacenado por varias Bases de Datos, resolviendo de manera esc eptica los con ictos potenciales debido a inconsistencias e incompletitudes, y luego se pasar a a la investigaci on acerca de la producci on masiva de reglas de conocimiento a partir del conocimiento almacenado en esta vista.
Una ventaja de un sistema de estas caracter sticas es que el mismo podr e acceder a un gran n omero de fuentes de conocimiento sin tener que conocer c omo acceder a cada una de ellas y obtener conclusiones (nuevas reglas de conocimiento) a partir de grandes cantidades de datos, de manera que estas sean m as objetivas e imparciales al estar basadas en un conocimiento mucho m as rico, amplio y diversi cado, permitiendo producir sistemas capaces de entregar respuestas m as precisas y justas a las consultas realizadas a un agente aut onomo con estas capacidades. |
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Capobianco, Marcela Deagustini, Cristhian A. D. Falappa, Marcelo Alejandro Simari, Guillermo Ricardo |
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