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Case-based problem solving can be significantly improved by applying domain knowledge (in opposition to problem solving knowledge), which can be acquired with reasonable effort, to derive explanations of the correctness of a case. Such explanations, constructed on several levels of abstraction, can be employed as the basis for similarity assessment as well as for adaptation by solution refinement. The general approach for explanation-based similarity can be applied to different real world problem solving tasks such as diagnosis and planning in technical areas. This paper presents the general idea as well as the two specific, completely implemented realizations for a diagnosis and a planning task.
Lernen von Abstraktionshierarchien zur Optimierung der Auswahl von maschinell abstrahierten Plänen
(1994)
Mit Hilfe von "Multistrategy" Ansätzen, die erklärungsbasiertes und induktives Lernen integrieren, ist es möglich, die Performanz von Planungssystemen signifikant zu verbessern. Dabei können gelöste Planungsprobleme zunächst mit einem wissensintensiven Verfahren abstrahiert und generalisiert werden. Durch den in diesem Beitrag im Vordergrund stehenden induktiven inkrementellen Lernalgorithmus ist es dann weiterhin möglich, die Gesamtheit des deduktiv generierten Wissens in einer Abstraktionshierarchie anzuordnen. Dabei wird die, im allgemeinen unentscheidbare, "spezieller-als-Relation" zwischen generalisierten Plänen, induktiv aus den gegebenen Planungsfällen gelernt. Diese Abstraktionshierarchie dient dann zur Klassifikation neuer Problemstellungen und damit zur Bestimmung einer speziellsten anwendbaren abstrakten Problemlösung.
In diesem Artikel diskutieren wir Anforderungen aus der Kreditwürdigkeitsprüfung und ihre Erfüllung mit Hilfe der Technik des fallbasierten Schliessens. Innerhalb eines allgemeinen Ansatzes zur fallbasierten Systementwicklung wird ein Lernverfahren zur Optimierung von Entscheidungskosten ausführlich beschrieben. Dieses Verfahren wird, auf der Basis realer Kundendaten, mit dem fallbasierten Entwicklungswerkzeug INRECA empirisch bewertet. Die Voraussetzungen für den Einsatz fallbasierter Systeme zur Kreditwürdigkeitsprüfung werden abschliessend dargestellt und ihre Nüt zlichkeit diskutiert.
Bei der Erstellung komplexer Software spielt die Wiederverwendung vorhandener Programmbestandteile eine besonders grosse Rolle, da hierdurch sowohl die Software-Qualität gesteigert, als auch der gesamte Erstellungsund Wartungsaufwand erheblich reduziert werden kann. In jüngster Zeit gewinnen objektorientierte Programmiersprachen zunehmend an Bedeutung, da die Wiederverwendung hierbei bereits durch Sprachkonzepte wie z.B. Vererbung und Polymorphie unterstützt wird. Weiterhin besteht jedoch das Problem, zur Wiederverwendung geeignete Programmbestandteile aufzufinden. Ziel dieser Arbeit ist es herauszufinden, inwieweit fallbasiertes Schliessen nach dem aktuellen Stand der Kunst die Wiederverwendung objektorientierter Software unt erstützen kann. Hierzu wurde eine entsprechende Anwendung prototypisch auf der Basis des INRECA-Systems entwickelt. Durch ausgewählte Testsituationen wurden Erfahrungen mit diesem Prototyp gesammelt und systematisch ausgewertet.
This paper addresses the role of abstraction in case-based reasoning. We develop a general framework for reusing cases at several levels of abstraction, which is particularly suited for describing and analyzing existing and designing new approaches of this kind. We show that in synthetic tasks (e.g. configuration, design, and planning), abstraction can be successfully used to improve the efficiency of similarity assessment, retrieval, and adaptation. Furthermore, a case-based planning system, called Paris, is described and analyzed in detail using this framework. An empirical study done with Paris demonstrates significant advantages concerning retrieval and adaptation efficiency as well as flexibility of adaptation. Finally, we show how other approaches from the literature can be classified according to the developed framework.
This paper is to present a new algorithm, called KNNcost, for learning feature weights for CBR systems used for classification. Unlike algorithms known so far, KNNcost considers the profits of a correct and the cost of a wrong decision. The need for this algorithm is motivated from two real-world applications, where cost and profits of decisions play a major role. We introduce a representation of accuracy, cost and profits of decisions and define the decision cost of a classification system. To compare accuracy optimization with cost optimization, we tested KNNacc against KNNcost. The first one optimizes classification accuracy with a conjugate gradient algorithm. The second one optimizes the decision cost of the CBR system, respecting cost and profits of the classifications. We present experiments with these two algorithms in a real application to demonstrate the usefulness of our approach.
When problems are solved through reasoning from cases, the primary kind of knowledge is contained in the specific cases which are stored in the case base. However, in many situations additional background-knowledge is required to cope with the requirements of an application. We describe an approach to integrate such general knowledge into the reasoning process in a way that it complements the knowledge contained in the cases. This general knowledge itself is not sufficient to perform any kind of model-based problem solving, but it is required to interpret the available cases appropriately. Background knowledge is expressed by two different kinds of rules that both must be formalized by the knowledge engineer: Completion rules describe how to infer additional features out of known features of an old case or the current query case. Adaptation rules describe how an old case can be adapted to fit the current query. This paper shows how these kinds of rules can be integrated into an object-oriented case representation.
Paris (Plan Abstraction and Refinement in an Integrated System) [4, 2] is a domain independent case-based planning system which allows the flexible reuse of planning cases by abstraction and refinement. This approach is mainly inspired by the observation that reuse of plans must not be restricted to a single description level. In domains with a high variation in the problems, the reuse of past solutions must be achieved at various levels of abstraction.
Der Trend zu einer immer stärkeren Kopplung von Systemen bei gleichzeitiger Dezentralisierung durch Vernetzung hat dazu geführt, daß Computernutzern auf Wunsch enorme Datenmengen zur Verfügung stehen, die sich einer sinnvollen Bearbeitung durch den Nutzer allein völlig entziehen. Unterschiedliche Repräsentationsformalismen für Informationen, Mehrdeutigkeiten, Redundanz sowie eingeschränkte Verfügbarkeit sowohl von Informationen als auch von Rechenleistung machen konventionelle Suchverfahren unanwendbar. Stattdessen werden Suchverfahren und Programme benötigt, die sich intelligent an unterschiedliche Formalismen anpassen, ihre Handlungen ständig evaluieren und fähig sind, ihre Benutzer individuell zu unterstützen. Schlagwörter wie Knowbots, Search-Engines oder Data-Miningsind deshalb zur Zeit in aller Munde. Ein umfassendes Buch, das die hinter diesen und ähnlichen Schlagwörtern verborgenen Ideen und Konzepte präsentiert, existiert jedoch zur Zeit noch nicht. Dies war für uns die Motivation, das Thema "Intelligente Suche im Internet mit Lernenden Systemen" in einem Seminar zu behandeln. Wir haben damit ein Forschungsgebiet aufgegriffen, das sowohl für alle am LSA beteiligten Gruppen von Interesse ist, aber darüber hinaus aktuell von vielen Seiten aufmerksam beobachtet wird. Daher haben wir uns entschlossen, die Ausarbeitungen, die im Rahmen dieses Seminars von den TeilmehmerInnen erstellt wurden, durch den vorliegenden Bericht einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich zu machen.
Object-oriented case representations require approaches for similarity assessment that allow to compare two differently structured objects, in particular, objects belonging to different object classes. Currently, such similarity measures are developed more or less in an ad-hoc fashion. It is mostly unclear, how the structure of an object-oriented case model, e.g., the class hierarchy, influences similarity assessment. Intuitively, it is obvious that the class hierarchy contains knowledge about the similarity of the objects. However, how this knowledge relates to the knowledge that could be represented in similarity measures is not obvious at all. This paper analyzes several situations in which class hierarchies are used in different ways for case modeling and proposes a systematic way of specifying similarity measures for comparing arbitrary objects from the hierarchy. The proposed similarity measures have a clear semantics and are computationally inexpensive to compute at run-time.