En Enhets resolution handlar om att avgöra om två enheters representationer avser samma verkliga objekt. Det är ett av de största hindren för datakvalitet som tillhandahålls av informationssystem. Svårigheten med detta problem har uppmärksammats i stor utsträckning av olika forskarsamfund och branschutövare. De senaste metoderna för rekonstruktion av företag gynnar oftast likhetsbaserade metoder. I detta tal kommer jag att presentera en enkel men ändå uttrycksfull ram som kan stödja kunskapsbaserade entitetsresolutioner. Kunskapsmönster, som byggstenarna i ramverket, har förmågan att fånga kunskap om olika enheter på en godtycklig abstraktionsnivå. Ur logisk synvinkel är ramens uttryckskraft detsamma som ett fragment av första ordningens logik, inklusive förening, diskrepans och en viss form av negation. Frågan om hur effektivt redundans kan elimineras ur kunskapsmönster uppstår därför naturligt. Jag kommer att diskutera begränsningsproblemet med kunskapsmönster och införa ett beslutsförfarande för att fastställa inneslutning och likvärdighet mellan kunskapsmönster. Det visar sig att inneslutningsproblemen med kunskapsmönster är NP-komplett w.r.t. uttryck komplexitet men i PTIME w.r.t. Uppgifternas komplexitet. Slutligen kommer jag att införa en mekanism för att optimera kunskapsmönster, vilket kan leda till effektivare kunskapshantering och därmed förbättra noggrannheten i avvecklingen av enheter över tiden.
I REF föreslås ett teoretiskt ramverk för kunskapsbaserad rekonstruktion av företag med hjälp av första ordningens logik.