Descripción del proyecto
EN ESTE PROYECTO, EL OBJETIVO PRINCIPAL ES AVANZAR EN EL ESTADO DEL ARTE EN MODELOS DE INFERENCIA TOLERANTES A LA INCONSISTENCIA EN DIFERENTES ESCENARIOS: TECNICAS DE MAXSAT EN LOGICAS CLASICAS Y MULTIVALUADAS, LOGICAS GRADUADAS NO CLASICAS, MARCOS DE ARGUMENTACION, TANTO EN ASPECTOS TEORICOS COMO PRACTICOS, Y EN SU APLICACION AL ANALISIS DE DISCUSIONES EN REDES SOCIALES,LA PRINCIPAL DIFICULTAD QUE QUEREMOS ABORDAR ES LA EXISTENCIA DE INCONSISTENCIA EN LAS BASES DE CONOCIMIENTO, UNA PROPIEDAD COMUN EN LAS BASES DE CONOCIMIENTO QUE PROVIENEN DE APLICACIONES REALES, ESPECIALMENTE CUANDO LA INFORMACION SE OBTIENE COMO LA AGREGACION DE INFORMACION PROVENIENTE DE DIFERENTES FUENTES,POR UN LADO, PLANEAMOS USAR EXTENSIONES DE DIFERENTES LOGICAS NO CLASICAS, BASADAS PRINCIPALMENTE EN LOGICAS DIFUSAS Y LOGICAS DIFUSAS CON MODALIDADES, PARA PODER EXTRAER INFORMACION UTIL DE ESTE TIPO DE BASES DE CONOCIMIENTO, Y PODER MANEJAR TANTO INCERTIDUMBRE COMO INCONSISTENCIA EN LA INFORMACION, DEFINIREMOS MODELOS SOBRE ESTAS LOGICAS EXPANDIDAS, ASI COMO ALGORITMOS DE INFERENCIA QUE PUEDEN USARSE PARA EXTRAER INFORMACION UTIL BAJO ESTAS NUEVAS LOGICAS, LOS ALGORITMOS ESTUDIADOS SERAN AD-HOC O BASADOS ​​EN REDUCCIONES A SAT / MAXSAT,POR OTRO LADO, TAMBIEN PLANEAMOS CONSIDERAR UN ENFOQUE PARA TRABAJAR CON INFORMACION INCONSISTENTE BASADA EN EXTENSIONES DE MODELOS DE ARGUMENTACION, INCORPORANDO NUEVAMENTE INFORMACION INCIERTA E INCONSISTENTE, DEFINIREMOS MODELOS DE ARGUMENTACION Y ALGORITMOS PARA ELLOS, TRATANDO DE IDENTIFICAR CASOS ESPECIALES QUE PUEDAN RESOLVERSE CON ALGORITMOS EFICIENTES, TAMBIEN PLANEAMOS ESTUDIAR ALGORITMOS DE INFERENCIA APROXIMADOS PARA ESTOS PROBLEMAS, BASADOS ​​EN METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO,COMO DOMINIO DE APLICACION, PLANEAMOS PROBAR NUESTROS MODELOS Y ALGORITMOS EN DIFERENTES PROBLEMAS RELACIONADOS CON EL ANALISIS DE DISCUSIONES Y FORUMS DE COMENTARIOS EN DIFERENTES REDES SOCIALES, DONDE LA INCONSISTENCIA ES UNA PROPIEDAD MUY COMUN EN ESTOS ESCENARIOS, PERO TAMBIEN PODEMOS ENCONTRAR INFORMACION INCIERTA, YA QUE NO TODOS LOS DATOS QUE ENCONTRAMOS EN ELLOS SIEMPRE SE CREEN QUE TIENEN LA MISMA FUERZA,EN ESTE SEGUNDO SUBPROYECTO, NOS ENFOCAMOS MAS EN LOS MODELOS Y ALGORITMOS DE ARGUMENTACION Y EN HERRAMIENTAS PARA LA EXTRACCION DE INFORMACION DE REDES SOCIALES CONCRETAS, LOGICAS NO CLASICAS\LOGICA DIFUSA\INFORMACION INCONSISTENTE\RESOLUCION MAXSAT\MODELOS ARGUMENTATIVOS\REDES SOCIALES