Representação de estruturas de conhecimento em sistemas de bancos de dados.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1996
Autor(a) principal: Pavón Mendoza, Judith Virginia
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Artificial intelligence
Banco de dados
Database
Estruturas de conhecimento
Inteligencia artificial
Knowledge structures
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-15102024-071035/
Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal identificar os pontos em comum das áreas de inteligência artificial e banco de dados salientando a importância da cooperação interdisciplinar das mesmas. São descritos alguns trabalhos desenvolvidos nos últimos anos referentes ao estudo de integração destas áreas, dando maior ênfase a estruturação e manipulação de conhecimento. Sendo a regra um dos principais elementos na representação do conhecimento, é proposta uma taxonomia de regras, considerando os diversos tipos de regras apresentados na literatura, com a intenção de classificá-las e organizá-las de acordo com a sua representação e utilização em cada área. Em particular, com o intuito de contribuir para maior aproximação das áreas propõe-se um mecanismo que permite prover ao processador de consultas de um sistema gerenciador de banco de dados a capacidade de inferência, baseada em um dos tipos de regras da taxonomia. Um estudo de caso é apresentado para mostrar a viabilidade desta proposta.
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