Desarrollo de Sistemas de Argumentación Masiva sobre Base de Datos Federadas

Guillermo Simari, Cristian Pacifico, María Silva Layes, Lidia Denegri, Ignacio Novello Pelayo, Juan Teze, Marcela Capobianco, Marcelo Falappa, Alejandro García, Sebastián Gottifredi

Resumen


En la sociedad actual, existe una demanda creciente de aplicaciones que usan intensivamente bases de datos y que requieren indiscutiblemente contar con sistemas con habilidades cognitivas superiores a las disponibles en los actuales sistemas. La integración de un conjunto de bases en un solo sistema de bases de datos federadas lleva a la aparición de inconsistencia informacional de diversos tipos entre las distintas bases de datos que contienen la misma clase de información.
En este proyecto se desarrolló un framework de integración para distintas bases de datos; basado en argumentación rebatible. El sistema propuesto no busca resolver los problemas de inconsistencia entre las bases de datos; sí asegura consistencia en las conclusiones que genera a partir de tal información. Como aplicación del framework propuesto se describió su utilización en sistemas de recomendación; los cuales plantean escenarios con bases de datos y buscan integrar información de fuentes diferentes y que potencialmente sean contradictoria.
El presente proyecto se realizó en el marco de cooperación entre la Facultad de Ciencias de la Administración fcad-uner y el Departamento en Ciencias e Ingeniería de la Computación (dcic-uns) de Universidad Nacional del Sur.


Palabras clave


Bases de Datos; Bases de Datos Federadas; Argumentación; Razonamiento Computacional; Integración de Sistemas de Información

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