基于知識發(fā)現(xiàn)的案例推理研究.pdf

1、人們?yōu)榱私鉀Q一個問題,常常先從記憶的知識庫中尋找所有與新問題相關的經(jīng)驗和知識,然后把其中相關程度高的部分整合運用到新問題的求解過程中,這,就是基于案例推理(Case-based Reasoning,簡稱CBR)過程的求解原理.CBR的優(yōu)勢是從經(jīng)驗中學習,現(xiàn)代生活中CBR的應用可以說是無孔不入,CBR已經(jīng)從一種曾經(jīng)有點偏僻的知識推理模式進化成一種通用的、大眾化的AI問題解決工具和思考方法了.數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discov

2、ery in Database,KDD)是目前非?；钴S的研究領域,其研究涉及人工智能和數(shù)據(jù)庫等多門學科.數(shù)據(jù)庫的廣泛應用和數(shù)據(jù)量的飛速增長,使人們迫切地感到需要新的技術和工具以支持從大量的數(shù)據(jù)中智能地、自動地抽取出有價值的知識或信息,數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)就是為解決上述問題而提出的智能數(shù)據(jù)分析(Intelligent Data Analysis,IDA)技術.文章先介紹CBR的起源,總結出CBR發(fā)展的三個階段,探討了CBR理論基礎的前沿動態(tài)和C

3、BR模型的的發(fā)展,著重研究了當前CBR過程研究的成果和特點.接著,總結了知識表示的七種方法和幾種主流的知識推理手段;其中,既著重總結傳統(tǒng)的方法又引入了最新的研究進展.然后,概述了KDD/DM的產生由來,介紹了DM過程的步驟和方法模型,例舉了當前KDD/DM在數(shù)據(jù)處理和信息決策中的應用.在前面章節(jié)基礎上,著重研究了KDD/DM應用到CBR系統(tǒng)中.先分析可以用于CBR的DM技術,給出進行這種DM的目標和步驟,較為詳細地討論了在CBR的案例庫