BECAS
PARDAL Nina
congresos y reuniones científicas
Título:
Un enfoque epistémico para modelar incertidumbre en data-graphs
Autor/es:
PARDAL, NINA; ABRIOLA, SERGIO; CIFUENTES, SANTIAGO; MARTÍNEZ, MARÍA VANINA; PIN, EDWIN
Reunión:
Otro; Escuela de Ciencias Informáticas 2022; 2022
Institución organizadora:
ICC
Resumen:
En esta charla damos un overview de qué significa incertidumbre cuando utilizamos bases de datos, introducción a bases de datos sobre grafos y lenguajes de consulta sobre ellos; introducimos los modelos de repair y consistent query answering, data cleaning y probabilistic query answering, y proponemos un framework para razonar sobre inconsistencia e incertidumbre en estos modelos. Mostramos resultados de complejidad obtenidos utilizando GRegXPath como lenguaje de consulta y navegación de la base de datos, concentrados en tres formas específicas de reparación de la base de datos: subset, superset y update.
