案例式推理

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案例式推理(Case-Based Reasoning ; CBR)

　　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。