Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/18307
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dc.contributor.authorPuente Águeda, Cristinaes-ES
dc.contributor.authorLópez González, María Doloreses-ES
dc.contributor.authorRodrigo Hitos, Javieres-ES
dc.contributor.authorOlivas Varela, José Angeles-ES
dc.date.accessioned2017-05-10T10:05:13Z-
dc.date.available2017-05-10T10:05:13Z-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/18307-
dc.description.abstractEn este artículo presentamos un estudio sobre cómo ponderar un grafo causal. En trabajos anteriores, se presentaba un grafo causal, pero era difícil decidir cuál era el camino con mayor grado de causalidad entre dos conceptos. En este estudio, se presentan una serie de métodos matemáticos para resolver dicho problema.es-ES
dc.description.abstractIn this paper we explore the role of weighted graphs to evaluate the degree in which a sentence is direct or indirect cause of an effect, to obtain the path with a highest causality degree between two concepts, and on the other hand, given a context, the two concepts with a strongest causal relationship.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsCreative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.titleWeighted Graphs to Model Causalityes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/workingPaperes_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/draftes_ES
dc.rights.holderes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsGrafos Causales, grafos causales ponderados, causalidad borrosa, representación de la causalidad.es-ES
dc.keywordsWeighted causal graphs, causality, causal model, causal representation.en-GB
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