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"An Algorithm for the Contension Inconsistency Measure using Reductions to Answer Set Programming" wurde auf der Konferenz SUM 2020 mit dem Best Student Paper Award ausgezeichnet

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Das Papier “An Algorithm for the Contension Inconsistency Measure using Reductions to Answer Set Programming” von Isabelle Kuhlmann und Matthias Thimm wurde auf der vierzehnten International Conference on Scalable Uncertainty Management (SUM) 2020 mit dem Best Student Paper Award ausgezeichnet.

Zusammenfassung:

Wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengetragen werden, lässt es sich nicht vermeiden, dass Konflikte (Inkonsistenzen) auftreten. Der Bereich der Inkonsistenzmessung bietet eine quantitativ-analytische Perspektive bezüglich dieses Themas. Ein Inkonsistenzmaß bildet eine Wissensbasis auf eine nicht-negative Zahl ab. Dabei signalisiert ein höherer Inkonsistenzwert eine schwerwiegendere Inkonsistenz als ein niedrigerer Wert. Dies ermöglicht die Identifizierung von Problemen sowie den Vergleich alternativer Formalisierungen. Obwohl sich in der Forschung viel damit beschäftigt wird, neue Inkonsistenzmaße zu entwickeln oder bestehende Maße zu vergleichen, findet die Entwicklung effizienter Algorithmen nur wenig Beachtung. Allerdings ist das Problem der Berechnung von Inkonsistenzwerten aus komplexitätstheoretischer Sicht ein schwieriges. Folglich ist es für die Anwendung von Inkonsistenzmessungen entscheidend, dass praktikable Algorithmen entwickelt werden.

In dieser Arbeit wird ein Algorithmus präsentiert, der das sogenannte Contension-Inkonsistenzmaß mit Hilfe von Antwortmengenprogrammierung bestimmt. Genauer gesagt wird das Entscheidungsproblem, ob ein gegebener Wert eine obere Grenze für den Contension-Inkonsistenzwert bezüglich einer gegebenen Wissensbasis darstellt, als Antwortmengenprogramm kodiert. Da die Menge der möglichen Inkonsistenzwerte bekannt ist und des Weiteren aus natürlichen Zahlen besteht, kann durch binäre Suche der exakte Contension-Inkonsistenzwert ermittelt werden. In einer experimentellen Evaluation konnte gezeigt werden, dass der vorgestellte Algorithmus deutlich den State of the Art übertrifft.

Link zum Papier: https://www.mthimm.de/pub/2020/Kuhlmann_2020.pdf

SUM 2020-Konferenz: https://sum2020.inf.unibz.it


24.09.20

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