Den kunskap som lagras i en ärendebas är central för problemlösning av ett ärendebaserat resonemangssystem (CBR). Därför är underhåll från fall till fall en nyckelkomponent i upprätthållandet av ett CBR-system. Andra kunskapskällor, såsom indexering och likhetskunskap för förbättrad fallsökning, spelar emellertid också en viktig roll för problemlösning inom ramen för CBR. För många CBR-tillämpningar är förfining av denna hämtningskunskap en nödvändig komponent i CBR-underhåll. Detta dokument fokuserar på optimering av parametrar och funktionsval/vikter för de indexerings- och närmaste grannalgoritmer som används vid CBR-hämtning. Optimering tillämpas efter underhåll från fall till fall och förfinar CBR-hämtningen för att återspegla förändringar som har inträffat i fall i fallbasen. Optimeringsprocessen är generisk och automatisk med hjälp av de kunskaper som finns i fallen. I detta dokument visar vi dess effektivitet på en riktig tablett formulering ansökan i två underhållsscenarier. Ett scenario, en växande fall-bas, tillhandahålls av två snap-shots av en formulering databas. En förändring i företagets formuleringspolicy resulterar i ett andra, mer grundläggande, krav på CBR-underhåll. Vi visar att CBR-systemet, efter underhåll från fall till fall, verkligen drog nytta av att också förfina kunskaperna om återvinning. Vi anser att befintliga CBR-skal skulle gynnas av att inkludera ett alternativ för att automatiskt optimera hämtningsprocessen.
Vårt tidigare arbete med att förvärva likhetskunskap för återvinningsstadiet har också använt introspektivt lärande för att utnyttja kunskapen redan i ärendebasen REF.
Maintaining Retrieval Knowledge in a Case-Based Reasoning System
{'venue': 'Comput. Intell.', 'journal': 'Comput. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}