Multi-Attribute Decision Making using Weighted Description Logics


Acar, Erman ; Meilicke, Christian


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/36790
Weitere URL: http://ceur-ws.org/Vol-1205/00010001.pdf
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-367909
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: PRUV 2014 : Proceedings of the First Workshop on Logics for Reasoning about Preferences, Uncertainty, and Vagueness co-located with 7th International Joint Conference on Automated Reasoning (IJCAR 2014) Vienna, Austria, July 23-24, 2014
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: CEUR Workshop Proceedings
Band/Volume: 1205
Seitenbereich: 1-14
Veranstaltungsdatum: 23-24 July, 2014
Herausgeber: Lukasiewicz, Thomas
Ort der Veröffentlichung: Aachen, Germany
Verlag: RWTH Aachen
ISSN: 1613-0073
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
330 Wirtschaft
Freie Schlagwörter (Englisch): Multi-Criteria Decision Making , Semantic Web , Description Logics , Multi-Attribute Decision Making , Utility Theory
Abstract: We introduce a framework based on Description Logics, which can be used to encode and solve decision problems in terms of combining inference services in DL and utility theory to represent preferences of the agent. The novelty of the approach is that we consider ABoxes as alternatives and weighted concept and role assertions as preferences in terms of possible outcomes. We discuss a relevant use case to show the benefits of the approach from the decision theory point of view.
Zusätzliche Informationen: http://publications.wim.uni-mannheim.de/informatik/lski/AcarPRUV14.pdf




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