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

• Ano de defesa: 1996
• Autor(a) principal: Pavón Mendoza, Judith Virginia
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• 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/

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.