2. CBR approaches
Textual
Struktural
Conversational
(T) Dokumentációk,
FAQ, riportok…
(C) Interaktív CBR
Esetek:
kérdés-válasz párok
REMOTER
(S) Előredefiniált sajátosságok
és értékek mentén
Pl. kapcsolatok készlete,
objektum orientált mód COIN
3. Hasonlóságon alapuló
Eset alapú következtetés
Hasonlóságon alapuló
következtetés egy fajtája
2. Probléma megértése
3. Viszonya korábban
megoldott problémákhoz
4. Probléma megoldása
5. Tanulás
Az analógia a hasonlóság egy fajtája,
a hasonlóság egy határozottabb fogalmi szintje.
Case-based reasoning can be considered
a form of intra-domain analogy (Aamodt)
4. Cassiopee
CaBaTa
Ladi a Sepro Robotique -nál
CBR Cycle
Case Retrieval:
- Nearest neighbour case matching
- Decision Tree method
- Knowledge guided retrieval
6. Eset alapú szoftvereszközök
Eclipse:
a szabály-alapú + eset visszakeresés
Eclipse
Döntési fa segítségével indexelés
CBR
Express CBR Express (by Inference):
ReCall Alkalmazási terület: help desk
Kate rendszer
CBR
Works
ReCall: indexelés
KATE: nearest neighboor method
CBR Works: saját CBR elkészítése
7. Operational knowledge (OK)
OK is a specific kind of knowledge mainly based
on individual competence and experience
developed by skilled workers during their day-to-
day acclivities
OK consists of individual’s competence,
experiences, know-how etc.
Valente and Rigallo, 2003
12. Creek – CBR System
Az esetek mellett ún. „general domain knowledge”
„General domain modell”: a modellbe beúsznak az
esetek
Ez a modell egy szemantikus hálózat, sűrű
kapcsolatokkal
Több különféle kapcsolati típushoz tartozik egy
„concept”
13.
14. 60% “very important”
COIN 31% “important”
2% “unimportant”.
(Corporate Information Network)
m Collect Collect:
Collect
m Store project analyzis interview
PAR:
m Qualify (érthetőség és
más jellemzők, létezik-e már
ilyen eset? Projekt up-to-date
jellemzői…
é Publish (kereshető)
Egy hasonló
é Inform (értesítés) projektnél mire kell
figyelni, veszélyek…
Ami jól ment…
Amit másképpen
COIN team csinálna a team, ha…
Forrás: V alente_2004_Artificial Intelligence methods in OKM 53. oldaltól CBR approaches In CBR there are three main approaches that di ff er in the source, materials, and knowledge they use: 1. Textual CBR approach: as I said above, the fundamentals idea of CBR is to reuse knowledge obtained from earlier problem solving situations in a similar context. In practice, however, these experiences are very often stored in textual documents. Probably the best-known examples are collections of Frequently Asked Questions (FAQ) which are used in virtually any area. Other examples are documentations, manuals of technical equipment, reports by physicians etc. Consequentially, most CBR researcher started to address issues of textual documents under heading of Textual CBR (Lenz, 1998). In Textual CBR, existing documents are interpreted as cases containing information worth to be reused for future problem solving episodes. In the context of Textual CBR the de fi nition of an index vocabulary for cases and the construction of a similarity measure are crucial - while it is assumed that the documents themselves do exist already and adaptation is of limited useonly. Unlike, information retrieval systems, there is no a-priori domain model, but similarity measures can be introduced between the wordsoccurring in the documents. Therefore, retrieval is very similar to key words matching, but considers the similarity for document scoring. 2. Structural CBR approach: relies on cases that are described with at tributes and values that are pre-de fi ned . In di ff erent Structural CBR approaches, attributes may be organized as °at tables, or a set tables with relations, or they may be structured in an object-oriented manner. The Structural CBR approach is useful in domains where additional knowledge, besides cases, must be used in order to produce good results (Bergmann and Schaaf, 2003). 3. Conversational CBR approach: Conversational CBR is a form of inter active CBR. The users input a partial problem description(in textual form). The conversational CBR system responds with a ranked solution display that lists the solutions of stored cases whose problem descriptions best match the user's. Each case in this kind of CBR is a list of question-and-answer pairs. Thus, the system presents the user a ranked question display that lists the unanswered questions in the proposed cases. Users interact with these displays, either re¯ning their problem description, or selecting a solution to apply (Aha et. al., 2001).
Forrás: Bognar_2010_tudasalapu rendszerek es technologiak Nagyne_2000_analógiás gondolkodás Aamodt_1994_CBR
Hausmann_2004_The Use of Software-Tools for Case-Based-Reasoning Methods : Nearest neighbour case matching: Lehetővé teszi, hogy az új eset hozzárendelődjön specifikus kategóriájú esetekhez. Ehhez az kell, hogy találjon k számú leginkább az újhoz hasonló esetet a rendszerben. Ezután kiválasztja azt a kategóriát, melybe ezek a leginkább hasonló esetek tartoznak (a kategóriákat korábban megtanulta a rendszer). Decision Tree method : A visszakeresésnek ez a módszere azonosítja a releváns eseteket összehasonlítva a döntési fa egyes csomópontjaival. Knowledge guided retrieval: indexek vagy tudás-alapú modulok tárolnak ismereteket az esetekről, melyeket felhasználnak a visszakeresésnél, és annak ellenőrzésénél. nagy jelentõsége van egy megfelelõ hasonlósági mérõszám specifikációjának (vö. Joker, generátormodell, neuronális hálózatok, genetikai algoritmusok, Cluster-analízis). (Mesterséges Intelligenciák.word)
Mesterséges intelligenciák word doksi
Hausmann_2004_The Use of Software-Tools for Case-Based-Reasoning Methods
Valente_2004_Remoter_an OKM System for telecommunication operators Valene_2004_CBR to suport Operational Knowledge Management ValenteFinal_2004_Artificial Intelligence methods in OKM
Valente_2004_Remoter_an OKM System for telecommunication operators Valene_2004_CBR to suport Operational Knowledge Management ValenteFinal_2004_Artificial Intelligence methods in OKM
Noh_2000_A case-based reasoning approach to cognitive map-driven tacit knowledge management
Noh_2000_A case-based reasoning approach to cognitive map-driven tacit knowledge management
Aamodt_2004_Knowledge-Intensive Case-Based Reasoning in CREEK
In this case, the general domain knowledge might contain grammar rules, templates and general techniques for solving a type of problem , while the exercise-base contains problems and programs solving the particular problems.
Sormo és Aamodt_2002_Knowledge communication and CBR_CREEK
Tautz és Althoff_2000_A case-based reasoning approach for managing qualitative experience
Althoff_2002_The indiGo project_enhancement of EM_COIN-INTEREST ábra.pdf
- Shank, R. C. (1990). Tell me a story: Narrative and intelligence . Evanston, IL: Northwestern University Process
