【摘 要】
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该文研究的是基于事例推理CBR(Case-BasedReasoning )在智能超媒体导餐系统中的应用.导餐系统的特点是面向餐馆众多、就餐者需求千差万别,是一个典型的强经验应用领域;CBR借
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该文研究的是基于事例推理CBR(Case-BasedReasoning )在智能超媒体导餐系统中的应用.导餐系统的特点是面向餐馆众多、就餐者需求千差万别,是一个典型的强经验应用领域;CBR借鉴人类思维模式,使用过去解决问题的历史经验实现对新问题的求解,对于那些目前没有或根本不存在规则的领域问题的求解,基于事例推理能很好地发挥作用.针对事例检索,该文对传统的基于SQL、k-d树、ID3决策树的事例检索算法作了对比分析,并在标准的k-d树算法的基础上引入聚类思想,将原始的事例库组织成聚合中心库和类库二级层次结构,提出了基于改进k-d树事例检索算法;针对事例复用,该文分析了传统的基于相似性的尺度在实际使用中的缺陷,并在相似性尺度的基础上引入了多样性尺度,实验证明复合相似性和多样性尺度在不损失与目标查询相似性的前提下确实提高了输出事例相互之间的多样性;针对事例修补,该文讨论了传统的事例修补策略.
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