Abstrakt. Dagens fallbaserade resonemangstillämpningar står inför flera utmaningar. I en typisk applikation växer fallbaserna i mycket snabb takt och deras innehåll blir allt mer varierande, vilket gör det nödvändigt att dela upp en stor fallbas i flera mindre. Deras användare är överbelastade med stora mängder information under hämtningsprocessen. Dessa problem kräver utveckling av effektiva underhållsmetoder från fall till fall. Som ett resultat har många forskare drivits att designa sofistikerade fallbasstrukturer eller underhållsmetoder. Däremot har vi en annan åsikt: vi hävdar att strukturen på en ärendebas bör hållas så enkel som möjligt och att underhållsmetoden bör vara så öppen som möjligt. I detta dokument föreslår vi en underhållsmetod som undviker att bygga sofistikerade strukturer runt en fallbas eller utföra komplexa operationer på en fallbas. Vår metod delar upp fall i kluster där fallen i samma kluster är mer lika än fall i andra kluster. Förutom innehållet i textfall kan den klustermetod vi föreslår också baseras på värden på attribut som kan knytas till fallen. Kluster kan konverteras till nya fallbaser, som är mindre i storlek och när de lagras distribuerat, kan medföra enklare underhållsarbeten. Innehållet i de nya ärendebaserna är mer fokuserat och lättare att hämta och uppdatera. För att stödja hämtning i detta distribuerade ärendebasnätverk presenterar vi en metod som bygger på en beslutsskog byggd med de attribut som erhålls genom en innovativ modifiering av ID3-algoritm.
Slutligen, en fall-bas underhållsmetod som undviker att bygga sofistikerade strukturer runt en casebas eller komplexa operationer presenteras av Yang och Wu REF.
Keep It Simple: A Case-Base Maintenance Policy Based on Clustering and Information Theory
{'venue': 'Canadian Conference on AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}