Feature Weighting by Explaining Case-Based Problem Solving Episodes

  • We present a similarity criterion based on feature weighting. Feature weights are recomputed dynamically according to the performance of cases during problem solving episodes. We will also present a novel algorithm to analyze and explain the performance of the retrieved cases and to determine the features whose weights need to be recomputed. We will perform experiments and show that the integration in a feature weighting model of our similarity criterion with our analysis algorithm improves the adaptability of the retrieved cases by converging to best weights for the features over a period of multiple problem solving episodes.

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Metadaten
Verfasserangaben:Hector Munoz-Avila, Jochem Huellen
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-712
Dokumentart:Preprint
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Jahr der Fertigstellung:1996
Jahr der Veröffentlichung:1996
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):03.04.2000
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Informatik
DDC-Sachgruppen:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011

$Rev: 13581 $