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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| Autores principales: | , , , |
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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: |
| Sumario: | 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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