Uncertainty Reasoning

Scalable Uncertainty Reasoning in Knowledge Graphs

Esta investigación propone un marco modular para abordar el razonamiento de incertidumbre escalable en Grafos de Conocimiento, donde los datos del mundo real a menudo contienen incertidumbre. Aborda tres niveles de incertidumbre —valores de atributos imprecisos, existencia de triples probabilísticas y conocimiento de esquema incompleto— mediante técnicas adaptadas como literales probabilísticos, circuitos probabilísticos y embeddings geométricos.