Desarrollo de Sistemas de Argumentación Masiva sobre Base de Datos Federadas

  • Guillermo Simari Universidad Nacional de Entre Ríos
  • Cristian Pacifico Universidad Nacional de Entre Ríos
  • María Silva Layes Universidad Nacional de Entre Ríos
  • Lidia Denegri Universidad Nacional de Entre Ríos
  • Ignacio Novello Pelayo Universidad Nacional de Entre Ríos
  • Juan Teze Universidad Nacional de Entre Ríos
  • Marcela Capobianco Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Universidad Nacional del Sur
  • Marcelo Falappa Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Universidad Nacional del Sur
  • Alejandro García Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Universidad Nacional del Sur
  • Sebastián Gottifredi Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Universidad Nacional del Sur

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.
Publicado
2017-12-01
Sección
Facultad de Ciencias de la Administración