Insamling av en uppsättning fall som liknar ett nytt fall är ett problem som är gemensamt för ett antal maskininlärningsmetoder såsom närmaste grannalgoritmer, konceptuell klusterbildning och fallbaserat resonemang. En begränsning av de flesta fallsökningsalgoritmer är deras brist på uppmärksamhet på kostnader för informationsinhämtning. När kostnaderna för informationsinhämtning beaktas hämmas kostnadsminskningen av praxisen att separera konceptbildning och hämtningsstrategiering. För att visa ovanstående påstående undersöker vi två tillvägagångssätt. Den första metoden skiljer begreppsbildning och hämtning strategi formation. För att bilda en hämtningsstrategi i detta tillvägagångssätt utvecklar vi algoritmen CR lc (fall hämtningsförlustkriteriet) som väljer attribut i stigande ordning efter förväntad förlust. Den andra metoden optimerar gemensamt konceptbildning och hämtning strategi formation med hjälp av en kostnadsbaserad variant av ID3-algoritmen (ID3 c ). ID3 c bygger ett beslut träd vari attribut väljs med hjälp av entropi minskning per enhet information anskaffningskostnad. Experiment med fyra datamängder beskrivs i vilka algoritmer, attributkostnadskoefficienter för variation och matchningströskel är faktorer. De experimentella resultaten visar att i) gemensamt optimera konceptbildning och hämtningsstrategisbildning har betydande fördelar, och ii) använda kostnadsöverväganden kan avsevärt minska kostnaderna för informationsinhämtning, även om konceptbildning och hämtningsstrategisbildning separeras.
REF visar empiriskt att separation av konceptbildning (modellbyggnad) och hämtningsstrategisbildning (förvärv) är en konstruktionsbegränsning för fallbaserade system.
Redesigning case retrieval to reduce Information acquisition costs
{'venue': 'Information Systems Research', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}