案例式推理
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案例式推理(Case-Based Reasoning ; CBR)
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案例式推理,即CBR(CASE-BASED REASONING),是一種類比推理方法,是透過改編那些解決舊問題的方法來嘗試解決新問題,也就是利用尋找相似案例的推理法,找到解決舊問題的方法來適用於解決新的問題。
案例式推理強調這樣的思想:人類在解決問題時,常常回憶過去積累下來的類似情況的處理,通過對過去類似情況處理的適當修改來解決新的問題。過去的類似情況及其處理技術被稱之為案例(CASE)。過去的案例還可以用來評價新的問題及新問題的求解方案,並且對可能的錯誤進行預防。運用這一基本思想進行推理被稱為CBR技術。
例如早晨開車上班遇到塞車,我們會根據以前曾走過不塞車的路線來繞道,或者嘗試走一條不曾走過的路線,如果沒有遇到塞車,那麼我們便會將這一條路線記憶下來,下次遇到相似情況塞車,我們便可以嘗試此路線避開塞車的情況。 CBR的概念也就是這樣的想法而產生的,故它可以依據過去的經驗案例來幫我們推理新案例的發展情形,故是一個不錯的資料探勘技術。
案例推理的作法是首先先做一問題的描述 (Presentation),再從Case-Base中找出最類似的Case(Retrieval),即使挑選出最類似的Case也不可能完全相同,故要依照Case的Solution再作調整(Adaptation),再將調整齣的結果與使用者或大環境來證實(Validation/Test),如果適當,則被證實的結果將會被增加到Case-Base中 (Feedback)。
故案例推理它是一種較接近真實人類決策的過程,它可以自動的合併新的知識到現存的知識庫,創造Case-base是比創造Knowledge-base快速,而且它的速度很快,不需等所有Case都建置好才能使用,故其也不需要瞭解先前的Solution為什麼成功,是一個在概念上也容易被接受的資料探勘技術。
在案例式推理的概念應用於電子商務的網站經營上,我們可以經由對應過去使用者的回應來推測新使用者的行為,例如根據以往的案例顯示,使用者會點選這個網站,故CBR蠻適用於為使用者提供服務上,使網站經營者更瞭解使用者的行為趨向。
專家系統和案例推理都是運用過去的經驗來解決新的問題。傳統的專家系統是基於規則進行推理的,也就是要建立大量的知識規則,然後按照規則推理出結果,而案例推理是一種較新的推理方法,它是把過去的經驗轉化為案例,然後通過案例的匹配,檢索出與新問題像近的案例,再進行修正,成為新問題的解決方案。目前,在專家系統的推理中,目前也有很多採用案例推理或者把案例推理和規則推理進行結合。
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