Multi-attribute decision making with weighted description logics


Acar, Erman ; Fink, Manuel ; Meilicke, Christian ; Thorne, Camilo ; Stuckenschmidt, Heiner


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/42340
Weitere URL: http://www.collegepublications.co.uk/downloads/ifc...
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-423409
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2017
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: IfCoLog Journal of Logics and its Applications
Band/Volume: 4
Heft/Issue: 7
Seitenbereich: 1973-1996
Ort der Veröffentlichung: London
Verlag: College Publications
ISBN: 978-1-84890-252-7
ISSN: 2055-3706 , 2055-3714
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Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): Decision Making , Description Logics , Protege
Abstract: We introduce a decision-theoretic framework based on Description Logics (DLs), which can be used to encode and solve single stage multi-attribute decision problems. In particular, we consider the background knowledge as a DL knowledge base where each attribute is represented by a concept, weighted by a utility value which is asserted by the user. This yields a compact representation of preferences over attributes. Moreover, we represent choices as knowledge base individuals, and induce a ranking via the aggregation of attributes that they satisfy. We discuss the benefits of the approach from a decision theory point of view. Furthermore, we introduce an implementation of the framework as a Protégé plugin called uDecide. The plugin takes as input an ontology as background knowledge, and returns the choices consistent with the user’s (the knowledge base) preferences. We describe a use case with data from DBpedia. We also provide empirical results for its performance in the size of the ontology using the reasoner Konclude.




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