Die folgenden Seiten beschäftigen sich mit dem in den letzten Jahren zunehmenden Bereich des Case-based reasoning (CBR) (dt. Fallbasiertes Schliessen). Case-based reasoning ist eine Technik, die aus der Psychologie abgeleitet ist und in verschiedenen Anwendungsberei-chen zum Tragen kommt, vornehmlich in der Künstlichen Intelligenz (KI). Im weiteren Verlauf wird, ausgehend von dem Hintergrund und der Motivation dieses The-mengebiets, die Begrifflichkeit erklärt sowie ein einführendes Beispiel aufgeführt, um die späteren Konzepte leichter nachvollziehbar zu machen. Im Hauptteil werden die wichtigsten Grundlagen von CBR erklärt und anhand des Phasenmodells von Aamodt und Plaza [AaPl94] durchlaufen. Ferner wird auf den Aufbau von CBR-Anwendungen hingewiesen und kommerzielle Werkzeuge vorgestellt. Im Schlussteil erfolgt dann abschliessend eine Zusam-menfassung des Themenkomplexes, und ein Blick auf die zukünftige Entwicklung soll helfen zu verstehen, warum dieses Gebiet in den letzten Jahren so grosse Fortschritte gemacht hat und in neuen Bereichen wie self-service und e-commerce im WWW anzutreffen sein wird.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1. Motivation und Hintergrund
- 1.2. Kognitionswissenschaftliche Basis
- 1.3. Problemlösungen mit Case-Based-Reasoning
- 2. Grundbegriffe und Fallrepräsentation
- 2.1. Repräsentationsformalismen
- 2.2. Ähnlichkeitsbestimmung(similarity)
- 2.3. Fallbasis und Lösungstransformation
- 2.4. Grundtypen von CBR-Methoden
- 3. Prozessmodell
- 3.1. Retrieve
- 3.2. Reuse
- 3.3. Revise
- 3.4. Retain
- 4. Aufbau von CBR-Systemen und kommerzielle Werkzeuge
- 5. Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Seminararbeit befasst sich mit dem Case-based Reasoning (CBR) und untersucht seine Anwendung in der Künstlichen Intelligenz (KI). Die Arbeit erklärt die Grundbegriffe und das Phasenmodell von CBR, zeigt verschiedene Repräsentationsformalismen auf und erläutert die Ähnlichkeitsbestimmung bei der Fallsuche. Darüber hinaus werden die verschiedenen CBR-Methoden sowie der Aufbau von CBR-Systemen und kommerzielle Werkzeuge vorgestellt.
- Grundlagen des Case-based Reasoning (CBR)
- Kognitionswissenschaftliche Basis von CBR
- Repräsentationsformalismen und Ähnlichkeitsbestimmung
- Phasenmodell des CBR-Prozesses
- Aufbau von CBR-Systemen und kommerzielle Werkzeuge
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel führt in die Motivation und den Hintergrund des Case-based Reasoning ein und erläutert die kognitionswissenschaftliche Basis. Es wird ein einführendes Beispiel gegeben, um die späteren Konzepte zu verdeutlichen. Kapitel 2 behandelt die Grundbegriffe und die Fallrepräsentation in CBR, einschließlich verschiedener Repräsentationsformalismen, Ähnlichkeitsbestimmung, Fallbasis und Lösungstransformation. Kapitel 3 stellt das Phasenmodell von Aamodt und Plaza [AaP194] vor, das den CBR-Prozess in vier Phasen (Retrieve, Reuse, Revise, Retain) unterteilt. Kapitel 4 beleuchtet den Aufbau von CBR-Systemen und stellt kommerzielle Werkzeuge vor. Schliesslich bietet das fünfte Kapitel eine Zusammenfassung der behandelten Themen.
Schlüsselwörter
Die wichtigsten Schlüsselwörter der Arbeit sind Case-based Reasoning (CBR), Fallbasiertes Schliessen, Künstliche Intelligenz (KI), Problemlösung, Fallrepräsentation, Ähnlichkeitsbestimmung, Phasenmodell, CBR-Systeme, kommerzielle Werkzeuge.
- Arbeit zitieren
- Diplom-Wirtschaftsinformatiker Hermann Hutter (Autor:in), 2003, Case Based Reasoning - Konzepte und Anwendungsbeispiele, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/22685
