De la Información al Conocimiento. Aplicaciones basadas en implicaciones y computación paralela.

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Benito-Picazo, Fernando

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La gestión de la información es uno de los pilares esenciales de la Ingeniería Informática. Esta tesis doctoral toma como principal base teórica el Análisis Formal de Conceptos (FCA, por sus siglas en inglés: Formal Concept Analysis), y más concretamente, una de sus herramientas fundamentales: los conjuntos de implicaciones. La gestión inteligente de estos elementos mediante técnicas lógicas y computacionales confiere una alternativa para superar obstáculos en campos de la Ingeniería Informática como las bases de datos y los sistemas de recomendación (SRs). FCA parte de una representación de conjuntos de objetos y atributos por medio de tablas de datos. A partir de ahí, se generan dos herramientas básicas para representar el conocimiento: los retículos de conceptos y los conjuntos de implicaciones. Trabajar con implicaciones permite utilizar técnicas de razonamiento automático basadas en la lógica por medio de sistemas axiomáticos correctos y completos, como los axiomas de Armstrong y la Lógica de Simplificación. Estos métodos se utilizan en esta tesis doctoral sobre tres áreas de investigación: Claves Minimales Una clave de un esquema relacional está compuesta por un subconjunto de atributos que identifican a cada uno de los elementos de una relación. En concreto, se ha diseñado un nuevo método, denominado Closure Keys, que incorpora un mecanismo eficiente de poda de atributos e implicaciones mediante el método del Cierre de la Lógica de Simplificación. Generadores Minimales Se han estudiado, diseñado e implementado los métodos de generadores minimales referentes en la literatura y se ha hecho una clasificación de las ventajas e inconvenientes obtenidos por cada uno de ellos.

Description

Sistemas de Recomendación Conversacionales Abordar la generación de recomendaciones haciendo uso de FCA es una aproximación existente en la literatura desde hace años. En esta tesis se ha abordado el problema de la dimensionalidad de SRs haciendo uso de conjuntos de implicaciones. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 29 Enero de 2019

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