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 cl asicos de inferencia. Incoherencia, por otra parte, ha recibido cada vez
más atención desde el surgimiento de lenguajes ontológicos; la misma se relaciona con con-
flictos en el conjunto de reglas ontol ogicas 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 t erminos 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 m nimos de manera local, sin tener en cuenta
la relación (si es que existe) entre los diferentes conflictos m nimos. El otro enfoque,
que puede ser visto como un enfoque global, tiene en cuenta tal relación mediante el
agrupamiento de conflictos m nimos relacionados en nuevas estructuras llamadas clusters,
mediante el uso de una relaci on de solapamiento. En esta disertaci on 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 esta 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. / In this thesis we focus on the management of two different but related problems that
arise in knowledge, especially in collaborative environments: inconsistency and incoherence.
Inconsistency is a classic, widely acknowledged issue in knowledge representation,
with important consequences to classical reasoning mechanisms. Incoherence, on the other
hand, has been increasingly received attention since the arousal of ontological languages;
it is related to conflicts in the set of ontological rules that make such rules impossible to
satisfy at the same time. In this work we formalize the notion of incoherence for Datalog+
ontologies, which was previously absent in the literature, in terms of satisfiability of sets
of constraints, and show how under specific conditions incoherence leads to inconsistent
Datalog+ ontologies. The main contribution of this work is the development of two novel approaches to restore both consistency and coherence in Datalog+ ontologies. The proposed approaches are
based on kernel contraction. In the first one restoration is performed by the application of
incision functions that select formulae to delete from the minimal incoherent/inconsistent
sets encountered in the ontologies. Such operator treats minimal conflicts in a local manner,
disregarding the relation (if any) among different minimal conflicts. The other approach,
which can be seen as a global one, does acknowledge such relation by means of
the grouping of related minimal conflicts in new structures called clusters, by means of
an overlapping relation. We present constructions for both local and global consolidation operators, along with the properties expected to be satisfied by them, expressed through postulates. Finally,
we establish the relation between the constructions and the properties by means of a
representation theorems. Although this proposal is presented for Datalog+ ontologies
consolidation, these operators can be applied to other types of ontological languages,
such as Description Logics, making them apt to be used in collaborative environments
like the Semantic Web.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uns.edu.ar/oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/2582 |
| Date | 25 November 2015 |
| Creators | Deagustini, Cristhian Ariel David |
| Contributors | Simari, Guillermo R., Falappa, Marcelo Alejandro |
| Publisher | Universidad Nacional del Sur |
| Source Sets | Universidad Nacional del Sur |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
| Rights | 2 |
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